主业是 cowmc 的 AI 聚合中转。这里放的是顺带做的工具：一个闭源的安全工作流，一个开源仓库。Minecraft 时期的练手项目就不拿出来了。
把 881 个安全技能、51 个专业 Agent、33 个 MCP 工具和 22 份 OWASP WSTG 知识库，编排成一条从备案校验、授权确认、情报收集，到漏洞验证与报告生成的完整流水线。在 Claude Code 里一条命令启动，剩下的交给工作流。
九个阶段，前两个阶段不碰目标——先把合规和授权说清楚，再开始扫描。
自动查询目标是否在工信部备案，识别 com.cn / co.uk 等双后缀。查到备案就停下来，强制确认授权并提示法律风险。
分步询问授权级别、测试深度、渗透程度、测试范围与是否走代理。答案决定后面哪些步骤会被跳过。
建立标准目录（reports / poc / evidence / cache），同时初始化项目级 RAG 知识库，把 CVE 索引、攻击模式、证据模板装进去。
检测 HexStrike 等 MCP 服务是否在线，未启动则拉起；用健康检查接口判断，而不是靠进程名猜。
按域名、端口与指纹判断目标类型：Web、API、云平台还是内网资产，路由到对应的技能集。
osint-collector、recon-advisor、web-hunter、ai-recon 四路并行，结果落到 cache/intelligence，失败自动续传。
按漏洞类型动态加载 WSTG 知识库与决策树，先验证再定性；误报要有排除依据，结论要能复现。
严格跟随授权级别：仅发现就止步，验证利用只出 PoC，后渗透才允许提权与横向。越权一步都不走。
CVSS 3.1 评分、证据分级、修复建议、复现步骤与截图，输出 Markdown 报告，PoC 与证据分目录归档。
需要一台 Kali Linux（虚拟机即可）、Node.js 与 Claude Code。Windows / macOS 原生环境不支持。
拿到安装包后放进 ~/.claude/skills/，Claude Code 会自动识别技能。
mkdir -p ~/.claude/skills
unzip pentest-bundle.zip -d ~/.claude/skills/工作流本身不带模型，需要接一个 Anthropic 兼容端点。DeepSeek 便宜、国内稳定，是教程里的默认选择。
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的密钥"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4-flash"在 Kali 终端里运行 claude，用斜杠命令指定目标。加 --quick 只做信息收集，--deep 走完整链路。
/pentest-bundle example.com
/pentest-bundle example.com --deep
/pentest-bundle example.com --quickGitHub 上公开可查的仓库。只放真正在用的，练手项目留在本地。
树莓派 Zero 2W 的 Kali Linux Boot 分区修复。官方镜像按国外热点逻辑写网络配置，国内环境下开机拿不到内网 IP、SSH 连不上。仓库提供改好的 Boot 分区替换包，附 SSH root 登录、无线接口与 WPA 配置文件的改法。
在 GitHub 查看 →作品之外，日常维护的是 cowmc 这条 AI 聚合线路——99+ 模型、双协议、实时额度，也算一个长期项目。
OpenAI 与 Anthropic 双协议、公共 / 会员 / 国内优化三条线路、按实时评分自动调度。每月 4.1B（41 亿）Token 额度，额度与模型目录都从路由后台实时同步。