Black-cat：一款让AI成为真正红队的Claude Code Skill

导语：当你还在用传统流水线式的渗透测试Skill时，有人已经让AI学会了”回头思考”。Black-cat是一款运行在Claude Code中的红队Skill，它用假设-证据驱动的状态机架构，完美模拟了真实渗透测试人员在实战中的思维路径。条条大路通shell——关键是学会掉头。

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一、传统Skill的致命缺陷：只会往前走

市面上的Pentest Skill，清一色是Pipeline（流水线）架构：

Recon → Scan → Exploit → Report

每个阶段绑定固定工具，上一步失败就跳到下一步。没有回边，没有反思，没有回头。

问题是，真正的渗透测试从来不是一条直线。

你用sqlmap测了半天，返回”no SQL injection”，流水线Skill直接判定：没有SQLi，下一步。

但一个有经验的红队人员会怎么想？

“sqlmap阴性？大概率是目标用了ORM框架保护。那我转查Mass Assignment试试。”

这就是流水线架构的核心问题：它不会证伪，不会产生新假设。

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二、Black-cat的核心创新：假设-证据驱动

Black-cat（黑猫）由安全研究员0rangec3t开发，设计理念完全颠覆：

本Skill采取假设—证据架构，去模拟人在实战中的表现。

它不是流水线，而是有回边的状态机：

RECON ⇄ ENUMERATE ⇄ VALIDATE

证伪、失败、新发现——都可以回到前面的状态重新开始。横向移动成功后，在新目标上重启RECON。

两种架构对比

维度	市面Skill	Black-cat
驱动方式	Tool-first（到这个阶段就该跑nmap）	Hypothesis-first（看到信号→形成假设→验证）
流程模型	单向Pipeline	有回边的状态机
失败处理	跳到下一步	证伪产生新假设
上下文管理	全部加载	显式文件路由，活跃技术目录默认1个、最多2个

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三、Engagement Tracker：唯一的真相源

Black-cat运行时维护一个Engagement Tracker（渗透追踪器），将所有发现分为三类状态：

• ⚡ Active — 正在验证的假设
• ✅ Confirmed — 已证实的发现
• ❌ Killed — 已证伪的假设

每个发现都有独立的证据目录 evidence/{id}/，构建可追溯的因果链：

Observation → Reproduction → Impact

这解决了传统Skill”孤立截图、无法追溯”的问题。

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四、技术覆盖：六大王牌领域

Black-cat的 techniques/ 目录包含六个核心技术模块：

4.1 Web渗透（web.md）

• CDN绕过 + 内部主机名泄露（多引擎SSL证书/Favicon/CT日志全量采样）
• JS Source Map源码还原 + 端点提取
• GraphQL攻击面（Introspection/别名过载/批处理/订阅劫持）
• Fastjson系列漏洞（1.x CVE-2026-16723、2.x FNV-1a哈希碰撞）
• SSRF完整升级链（8种IP编码 + 盲SSRF转可见重定向链 + Redis主从RCE）
• ORM Leaking（跨Django/Prisma/Beego/Entity Framework）
• Delimiter Smuggling（跨组件解析器分隔符语义差异走私，DEF CON 33）

4.2 内网AD域（ad.md）

• BloodHound CE v4.3+采集（含AzureHound Entra ID）
• OPSEC横向移动（零进程创建）：PTH/PTT通过原生API、COM WMI、BOF WinRM
• ADCS ESC14-17（altSecurityIdentities/Certighost）
• BadSuccessor dMSA→域管（DEF CON 33）
• Copy Fail CVE-2026-31431无特权容器逃逸

4.3 云安全（cloud.md）

• 容器逃逸11种路径全集（CDK）
• badPods五维风险分级
• K8s Admission Webhook后门 + etcd直接访问
• AWS IAM信任策略后门 + Lambda Serverless后门
• Azure AD Connect密码提取

4.4 免杀与对抗（evasion.md）

• BOF开发方法论（Dynamic Function Resolution/栈字符串/符号解析）
• 4种内网免杀模式（全BOF/.NET内存执行/间接syscall/LOL+参数混淆）
• AI免杀管线（Trae+Skills迭代 + LLVM IR混淆 + LLM反推规则）
• EDR-GhostLocker（AppLocker反制EDR）+ BYOVD终结链

4.5 数据库攻击（database.md）

• MySQL Rogue Server客户端攻击 + general_log写Webshell + UNC Path NTLM窃取
• PostgreSQL COPY PROGRAM RCE + PL/PythonU RCE
• MSSQL xp_cmdshell + OLE Automation + CLR程序集RCE
• Oracle DBMS_SCHEDULER + TNS Poisoning
• Redis未授权RCE 5条路径

4.6 逆向与移动（reversing.md）

• Android加固检测 + 脱壳（FART/FRIDA-DEXDump/Youpk）
• JNI/SO层Frida hook + SSL Pinning绕过
• iOS砸壳 + Keychain dump
• 二进制补丁Diff反推漏洞（Ghidriff + AutoPiff）
• 固件提取与解包（binwalk）+ U-Boot分析

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五、为什么效果比框架好？

作者在项目介绍中坦言：

“最近一直在做自动化渗透方面的研究，尝试了不少框架和方法，最后发现居然效果都没有之前当玩具写的Skill效果好。自己拍脑门想出来的一些框架对于Agent反而成了负担。”

社区反馈也印证了这一点：

• Toji：”因为写了框架后agent的理解难度上升了，占用上下文，框架结构逻辑也有问题，很难排查。发现不如直接Skill。”
• KaSiO：”目前自动化渗透测试，黑板架构是相对比较优的解法。”
• Nexnull：”Agent的能力和Skill确实难以达到最契合的状态，不同模型对同一个Skill理解也不一样。”

核心洞察：Agent需要的是简单、一致的信号-动作映射，而不是复杂的框架编排。Black-cat的状态机设计，恰好契合了这一点。

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六、快速上手

安装方法

在Claude Code中发送：

帮我安装 https://github.com/0rangec3t/Black-cat

加载Skill

/skill pentest-redteam

或在对话中直接描述目标，Skill会自动按信号匹配技术目录。

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