Claude Code 및 6종의 기타 AI 코딩 도구를 위한 자율형 버그 바운티 (Bug-bounty) 프레임워크 — 50개의 에이전트 (agents), 26개의 명령 (commands), 19개의 CLI 도구 (tools), 11개의 기술 (skills), 2개의 MCP 서버 (servers).

~760개 파일 · ~118k 라인 · 50개 에이전트 (agents) · 26개 명령 (commands) · 19개 CLI 도구 (tools) · 11개 기술 (skills) · 2개 MCP 서버 (servers) (16개 버그 바운티 플랫폼 + BYO writeup 검색) · 2,500개 페이로드 (payload) 라인

완전한 버그 바운티 (bug bounty) 프레임워크입니다. 구체적인 페이로드 (payloads), 7단계 질문 게이트 (7-Question Gate) 검증, 자율적 헌팅 루프 (autonomous hunt loops), A→B 익스플로잇 체인 (exploit chain) 구축, 엔드포인트 추적을 포함한 지속적인 브레인 (persistent brain), 선택 가능한 시맨틱 라이트업 검색 (semantic writeup search, 사용자 인덱스 제공), CC 훅 (CC hooks)을 통한 자동 비용 추적, 실시간 플랫폼 통합, 그리고 Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, Windsurf, VS Code Copilot, OpenClaw를 위한 네이티브 형식을 생성하는 크로스 IDE 설치 프로그램을 갖춘, 실전 검증된 헌팅 방법론을 제공합니다.

# MCP 서버는 `uv run --with mcp`를 통해 실행됩니다 — 전역 pip 설치가 필요하지 않습니다.
export HACKERONE_USERNAME=you HACKERONE_TOKEN=your_token
uv run python3 tools/scaffold.py hackerone tesla
...

scaffold.py는

Claude Code뿐만 아니라 지원되는 모든 프로젝트 범위 클라이언트(project-scoped client)를 위해 워크스페이스를 준비합니다: CLAUDE.md, AGENTS.md, .codex/, .agents/skills/, .gemini/, .cursor/, .windsurf/, .github/, 그리고 .vscode/mcp.json은 복사된 워크스페이스 자산으로부터 생성되어, 경로가 버그 바운티 워크스페이스 내부에서 해결(resolve)되도록 합니다.

이 프레임워크는 지원되는 모든 도구에 대해 사전 렌더링된 상태로 제공됩니다. 사용하는 방법은 두 가지가 있습니다:

1. 번들 (bundles)을 직접 사용 (설치 단계 없음)

git clone https://github.com/H-mmer/pentest-agents-suite
cd pentest-agents-suite/pentest-agents/providers/codex
codex # 또는: cd ../gemini && gemini, 등

providers/<id>/ 트리는 Claude 이외의 각 타겟에 대해 완전히 번역되어 즉시 사용 가능한 번들을 포함하고 있습니다. 내부의 경로 참조는 ..를 사용하여 레포지토리(repo)의 tools/, rules/, 그리고 mcp-*-server/에 도달합니다. 따라서 번들이 클론된 레포지토리 내에 머무는 한 정상적으로 작동합니다.

2. 설치 프로그램 실행 (사용자의 프로젝트 또는 ~/.codex/ 등에 작성)

python3 -m tools.installer install --targets all --scope project
python3 -m tools.installer install --targets codex --scope global

설치 모드 (Install mode)는 경로를 클론된 pentest-agents 레포지토리 내의 절대 참조 (absolute references)로 다시 작성하므로, 사용자의 프로젝트가 어디에 위치하든 설치가 정상적으로 작동합니다.

Cursor, Windsurf, OpenClaw에는 네이티브 서브에이전트 (subagent) 개념이 없으며, Claude 형식의 에이전트는 스킬/규칙 (skills/rules)으로 렌더링됩니다. Codex 명령어는 .agents/skills/ 아래의 AgentSkills로 방출됩니다. 사용 중단된 (deprecated) .codex/prompts/ 경로는 사용되지 않습니다.

** providers/ 디렉토리** (클론된 레포지토리 내):

providers/
├── codex/ AGENTS.md + .codex/{agents,config.toml} + .agents/skills
├── gemini/ GEMINI.md + .gemini/{agents,commands} + settings.json
...

providers/ 디렉토리는 직접 편집하는 것이 아니라 **생성(generated)**됩니다. .claude/, rules/, 또는 skills/ 소스를 편집한 후에는 다시 렌더링(Re-render)해야 합니다.

python3 -m tools.installer render --targets all
python3 -m tools.installer render --check # 드리프트(drift) 발생 시 1로 종료

test_committed_providers_match_render pytest 케이스는 로컬에서 드리프트 탐지를 강제합니다. 프로젝트 정책상 GitHub Actions CI는 제공되지 않습니다.

.claude/ 콘텐츠가 Claude가 아닌 다른 타겟을 위해 렌더링될 때, 번역기(translator)는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

• model: 필드 삭제 — 각 타겟은 자체적인 기본 모델을 사용하므로 삭제합니다.
• Claude 전용 문구 제거 — "Claude Code" → "the AI coding tool", "the Agent tool" → "the subagent dispatch tool"와 같이 변경하며, model: "inherit"는 완전히 제거됩니다.
• 경로 재작성 — providers/ 내의 $CLAUDE_PROJECT_DIR를 (클론된 저장소 기준) ..로 변경하거나, 사용자의 프로젝트에 설치할 때는 클론된 소스 저장소의 절대 경로로 변경합니다.
• effort: 매핑 — Codex TOML의 frontmatter에 있는 model_reasoning_effort를 effort:로 매핑합니다.
• 본문 길이 제한 — Copilot 에이전트는 30,000자(Copilot의 하드 제한)에서 잘립니다. Windsurf 규칙은 12,000자(workspace) / 6,000자(global) 단위로 청크(chunk)화됩니다.
• Copilot 서브에이전트 링크 추가 — 오케스트레이터 에이전트(chain-builder, correlator, recon-ranker)에는 형제 에이전트들의 agents: 목록이 추가되어 Copilot이 디스패치 그래프(dispatch graph)를 연결할 수 있게 합니다.

pentest-agents list # 설치된 타겟 탐지
pentest-agents install --targets claude_code,codex --scope global
pentest-agents install --dry-run # 모든 파일 + JSON 병합 미리보기
...

모든 설치는 매니페스트(manifest)를 기록합니다 (프로젝트 범위의 경우 .pentest-agents/manifest.json, 글로벌 범위의 경우 ~/.config/pentest-agents/manifest.json). 삭제(Uninstall) 시에는 우리가 작성한 파일만 제거하고, 우리가 병합한 MCP/JSON 키만 정밀하게 제거하므로 사용자의 다른 설정은 절대 건드리지 않습니다. 충돌이 발생하는 쓰기 작업은 원본을 <path>.pa-backup으로 백업하며, 삭제 시 복구됩니다.

새 프로그램: /new → /sync → /brain init → /analyze → /surface → /hunt
복귀: /resume <target> → /hunt 또는 /autopilot
발견 후: /validate → /chain → /report → /dupcheck → /submit → /learn
...

HackerOne (전체 API), Bugcrowd, Intigriti, Immunefi (공개), YesWeHack + 11개의 스텁 (stubs). 7개의 MCP 도구: list_platforms, get_program_scope, get_program_policy, search_hacktivity, sync_program, draft_report, submit_report.

검색 가능한 지식 베이스 (knowledge base) 에이전트가 헌팅 (hunting) 및 검증 (validation) 단계 동안 쿼리합니다. 4개의 MCP 도구:

search_writeups — 선행 기술 (prior art)을 위한 시맨틱 검색 (semantic search, FAISS) 또는 키워드 검색

get_writeup — ID별 전체 라이트업 (writeup) 콘텐츠

search_techniques — 취약점 클래스 (vuln class)별 익스플로잇 기술 (exploitation techniques)

search_payloads — rules/payloads.md에서 제공하는 큐레이션된 페이로드 (payloads)

라이트업 인덱스는 번들로 포함되지 않습니다. 스크래핑된 Hacktivity를 대량으로 재배포하는 것은 대부분의 플랫폼 이용 약관 (ToS)을 위반하므로, 이 리포지토리는 서버만 제공합니다. search_payloads + search_techniques 폴백 (fallback)은 즉시 작동하며, 시맨틱/키워드 레이어는 서버를 사용자의 자체 인덱스로 지정하면 활성화됩니다.

세 가지 검색 모드 (자동 감지, 유연한 폴백):

metadata.db (+ 선택적으로 index.faiss)를 ~/.local/share/pentest-writeups/ 디렉토리에 넣거나, WRITEUP_DB_DIR=/path/to/dir를 설정하여 서버를 사용자의 인덱스로 지정하십시오.

예상 스키마 (metadata.db): id, title, url 컬럼과 하나의 텍스트 컬럼 (content/text/body/writeup)을 포함하는 최소 하나 이상의 테이블이 있는 SQLite 파일이어야 합니다. 시맨틱 모드를 사용할 때 테이블의 행 순서는 index.faiss의 벡터 순서와 일치해야 합니다.

이제 해당 저장소는 rag-builder/ 디렉토리에 로컬 RAG/FAISS 빌더를 포함하고 있습니다.

이 빌더는 GitHub / GitLab 저장소 목록을 metadata.db와 index.faiss 쌍으로 변환하며, 이 쌍은 writeup-search MCP 서버가 소비합니다. 파괴적인 작업(clone, embed, write)은 항상 --execute 플래그를 통해 실행이 제한됩니다. 이 플래그 없이 CLI를 실행하면 계획(plan)만 출력되고 아무것도 변경되지 않으므로, 실수로 기존 인덱스를 삭제하는 일을 방지할 수 있습니다.

cd rag-builder
# 1. 계획 검토 — 네트워크 연결 및 쓰기 작업 없음.
python3 build.py status
...

rag-builder/repos.yaml에는 CTF 아카이브, 버그 바운티 (Bug-bounty) 보고서, 페이로드 (payload) 모음, 연구 애그리게이터 (research aggregators)를 포함하는 146개의 엔트리 시드(seed)가 포함되어 있으며, 자유롭게 편집할 수 있습니다. repos-skipped.yaml은 제외 목록으로 자동 로드됩니다 (--skip-list 또는 --no-skip-list로 재정의 가능).

config.yaml은 임베딩 모델 (기본값은 all-MiniLM-L6-v2), 호스트 허용 목록 (allowlist), 클론 (clone) 크기 제한, 파일 크기 상한선을 제어합니다. 전체 참조 내용은 rag-builder/README.md를 확인하세요.

settings.json에서 설정되며, 다음 이벤트가 자동으로 실행됩니다:

SubagentStop → cost_hook.py가 에이전트 이름과 세션을 cost-tracking.json에 기록합니다.
Stop → 세션 종료를 기록합니다.
SessionStart → 환영 메시지를 출력합니다.

상태 표시줄 (Statusline)에는 세션 토큰 데이터를 기반으로 한 실시간 비용이 표시됩니다: $0.57

xss-hunter (#60/#61/#62), sqli-hunter (#67), csrf-hunter (#57), ssrf-hunter (#75), ssti-hunter (#74), idor-hunter (#55), auth-tester (#27), info-disclosure (#18), open-redirect (#38), rce-hunter (#70), xxe-hunter (#63), file-upload (#39), cors-hunter (#58), subdomain-takeover (#145), business-logic (#28), race-condition (#29), privilege-escalation (#26), oauth-hunter (#1/#22/#106/#137), llm-ai-hunter (#18/#55/#61/#70/#106 기반 체인)

validator— 7-Question Gate + 제출 금지 목록 (PASS/KILL/DOWNGRADE/CHAIN)
chain-builder— 역량 테이블(capability table)에 기반한 A→B 체인 탐색, 검증된 체인을 찾기 위해 Writeup DB 검색
recon-ranker— P1/P2/공격 표면(Kill surface) 순위 지정

recon, vuln-scanner, config-auditor, cloud-recon, js-analyzer, waf-profiler, graphql-audit, nuclei-writer, browser-agent (Burp MCP), browser-stealth-agent (Camoufox)

brain, correlator, quality-check, monitor, poc-builder, report-writer, scope-check, browser-verifier (클라이언트 측 PoC proof), dast-devils-advocate (적대적 다운그레이드 (adversarial downgrade))

sast-file-ranker, sast-entry-mapper, sast-danger-mapper, sast-flow-tracer, sast-gap-analyzer, sast-devils-advocate, sast-hunter, sast-exploit-builder

web3-auditor — Solidity grep arsenal, Foundry PoC, DeFi patterns

hunt-* 스킬은 공개된 버그 바운티 (bug-bounty) 보고서에서 추출된 취약점 클래스별 특화 방법론 (methodology) 파일입니다. 각 스킬은 검증된 2024-2026 CVE 카탈로그와 하위 기술 (sub-techniques)을 포함하고 있습니다. 매칭되는 전문 에이전트는 테스트를 수행하기 전, Read $CLAUDE_PROJECT_DIR/skills/hunt-<class>/SKILL.md를 통해 해당 스킬을 읽어옵니다.