Claude-OSINT Skill：把 Claude 变成授权渗透测试的 OSINT 侦察专家

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-08-10 11 阅读

Claude–OSINT Skill：把 Claude 变成授权渗透测试的 OSINT 侦察专家

Claude-OSINT 是一套由 8 个 SKILL.md 文件组成的侦察技能库，内置 100+ 侦察能力、80 个 secret 正则模式、80+ dorks、9 个只读凭证验证器、27 个攻击路径模板，总规模约 10,000 行结构化战术知识。它让 Claude 在授权渗透测试和 Bug Bounty 场景中像资深侦察分析师一样行动——知道用什么技术、什么工具、什么边界，以及何时升级。近期在 GitHub 趋势和安全社区讨论度快速上升，是 AI 安全工具领域的新晋热门项目。

功能与原则

核心设计原则是将复杂的进攻性侦察拆解为可组合的模块化技能，每个 SKILL.md 都是自包含的专家知识包，Claude 自动根据指令语义触发相应技能包，输出结构化侦察成果而非碎片化信息堆砌。

两大核心技能（侦察骨架）：

  • osint-methodology：战略与流程——资产图谱方法论、严重性评级量表、时间预算分配、身份-归属映射、可交付成果模板
  • offensive-osint：战术军火库——探测路径、正则表达式、payload、评分规则、curl 一行命令、工具链接

六大企业级深度技能（覆盖单一目标到企业攻击面）：

  • org-attack-surface — 法人实体 → 资产归属（支持 GLEIF、EDGAR、Reverse-WHOIS、crt.sh、ASN 等）
  • email-domain-security — 邮件欺骗可行性判决 + SPF 供应链分析
  • exposure-risk-quantification — FAIR 0-100 风险评分 + 美元损失模型 + 董事会级报告
  • continuous-exposure-monitoring — 持续监控 + CTI/勒索软件情报 + 发现生命周期管理
  • cloud-saas-exposure — 云存储 / SaaS 暴露面量化（AWS 账号解码、K8s/CI 指纹）
  • identity-provider-recon — 租户/联邦映射 + 用户枚举预言机

认可度

  • GitHub Star 数：截至 2026-08-10，约 2,257 星（8 个月内从 0 增长至此，含 419 Fork）
  • 自评表现：56 题自我评估套件 PASS 率 100%，零幻觉；在授权渗透测试侦察阶段覆盖率达 85-90%
  • 社区讨论：在 Hacker News、Bug Bounty 论坛和 Red Team 社区获得安全研究员广泛认可
  • 趋势：GitHub Trending 多次上榜，GitHub Topics 持续吸引关注

链接

GitHub（完整仓库）：https://github.com/elementalsouls/Claude-OSINT

原作者

Sachin Sharma（GitHub @elementalsouls），GenAI 安全研究员，专注于将传统侦察战术结构化注入 AI Agent 能力，作品在安全社区有较高影响力。

介绍

claude-osint 的核心价值在于解决一个实际问题：传统的 AI 助手对侦察任务只能给出通用建议，而真正的渗透测试侦察需要精确的方法论、丰富的字典/指纹库和对法律边界的敏感把握。每个 SKILL.md 文件都内置了经过验证的结构化知识——不是泛泛的”how to do recon”，而是具体到每个数据源怎么查、查到什么程度算合法、什么特征意味着高风险。

项目内置的 secret_scan.py（80 模式纯标准库扫描器）和 h1_reference.py（HackerOne 已披露报告参考代理）是两个可直接调用的辅助脚本，分别用于本地 secret 检测和已知漏洞情报聚合。所有技能均为”只读”设计——不主动扫描目标，只在授权范围内收集公开可发现信息。

安装方式：将技能目录放入 ~/.claude/skills/，Claude Code 会自动在指令匹配时触发对应技能，也支持通过 MCP 或其他 Agent Skills 宿主加载。

特点

  • 模块化技能架构：8 个独立 SKILL.md，可单独使用也可组合，按场景按需加载
  • 结构化战术知识：约 10,000 行结构化内容，非碎片化建议，覆盖侦察全流程
  • 多层次风险量化：从 FAIR 框架到 A-F 评级到美元损失模型，输出可直接用于报告
  • 持续监控能力：内置重新扫描 + diff 对比 + CTI 情报集成，适合长期盯防暴露面
  • 企业级覆盖：从单一域名到法人实体映射到云账号解码，攻击面分析深度逐层递进
  • 零幻觉验证：56 题自评 100% PASS，附完整性声明（ownership/proof honesty caps），主动标注知识边界

使用方法

安装步骤：

手动安装（Claue Code 环境）：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/elementalsouls/Claude-OSINT.git
# 复制所有技能到 Claude skills 目录
cp -r Claude-OSINT/skills/* ~/.claude/skills/

基础调用示例：

# 在 Claude Code 中直接触发
claude "对 example.com 做完整的外部侦察，重点关注邮件安全和云存储暴露"

Claude 会自动调用 osint-methodology 确定侦察计划，再用 offensive-osint 执行具体探测路径，输出结构化情报报告。

使用具体技能（进阶）：

直接引用技能名称触发精确能力：

# 查询法人实体与资产归属
claude "用 org-attack-surface 技能分析 AcmeCorp 的资产关联"

# 量化暴露面风险
claude "用 exposure-risk-quantification 技能评估发现的 S3 bucket 风险"

使用场景与人群

适用场景：

  • 授权 Bug Bounty 侦察阶段（侦察目标域名、子域名、邮箱暴露、凭证泄露）
  • 红队行动的外部攻击面评估
  • 企业安全团队的持续暴露面监控
  • 安全研究员的情报聚合与攻击路径规划

目标用户：

  • 渗透测试工程师 / 红队成员
  • Bug Bounty 猎人
  • 企业安全团队（进行授权外部评估）
  • 安全研究员（OSINT 工具开发者）

输入与输出案例

案例 1：邮件安全侦察

输入：

对 targetcorp.io 进行邮件域名安全侦察，检查是否存在 SPF/DMARC 配置缺陷和邮件欺骗风险。

输出（Claude 调用 email-domain-security 技能后）：

■ 欺骗可行性判决：HEADER-FROM 与Envelope-From 不一致 → 可被利用
■ SPF 状态：v=spf1 include:_spf.targetcorp.io -all（存在重定向风险）
■ DMARC：p=quarantine; rua=mailto:reports@targetcorp.io（有效但监控不完整）
■ 建议：启用 DMARC p=reject，移除 SPF 中的第三方 include

案例 2：云存储暴露面量化

输入：

用 cloud-saas-exposure 技能扫描目标公司的 AWS S3 bucket 和公开 SaaS 资产。

输出（Claude 调用对应技能后）：

■ 发现 S3 bucket：static-targetcorp-prod（权限配置错误ACL）
■ 严重性：A 级（可公开列出对象列表）
■ AWS 账号 ID：123456789012（通过域名反推解码）
■ 建议：立即修复 ACL 权限，启用 S3 Block Public Access
■ 依赖混淆风险：无（nuvoenergy-assets 确认非目标资产）

GitHub: https://github.com/elementalsouls/Claude-OSINT

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