文章总结： 该文档详细介绍了如何配置ClaudeCode工具链并集成AtomicRain技能实现自动化安全测试，涵盖环境准备、工具安装、MCP工具联动及实战案例。核心内容包括通过CCSwitch配置模型API、安装ClaudeCode命令行工具、导入AtomicRain漏洞挖掘技能实现自动资产探测与漏洞检测，并演示了与Chrome调试工具和Yakit的联动方法。文档提供了完整的操作流程和实战案例，强调通过多轮深入测试可提升漏洞发现效率。 综合评分： 83 文章分类： 漏洞分析,渗透测试,安全工具,WEB安全,实战经验
从配置到挖洞：Claude Code+Atomic Rain自动化安全测试全流程
原创
Sd3n Sd3n
OnePanda-Sec
2026年6月23日 09:00 陕西
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OnePanada-Sec 招新啦
招新要求
- 热爱网络安全，喜欢 CTF；
- 拥有 CTF 比赛经验，有较好比赛成绩的；
- 乐于奉献、热爱分享，愿意提升自己同时帮助他人；
- 时间允许参加各类赛事，服从战队管理与安排；
- 各类比赛获奖者、能力出众者视情况考量；
- 未参与其他高校联队；
- 大一同学视情况放宽资历要求。
联系方式
请将个人简历发送至以下邮箱：
简历邮箱：[email protected]
一、环境准备：Claude Code 配置
首先先下载一个CC switch（版本切换工具），方便配置以及切换模型。
下载地址：Release CC Switch v3.13.0 · farion1231/cc-switch
Windows 用户请下载：CC-Switch-v3.13.0-Windows.msi
安装完成后，打开 CC Switch 界面，点击 加号（+） 接入你的模型 API。
注意：需正确填写请求地址（Base URL）和 API Key。
通常使用 DeepSeek（https://platform.deepseek.com），在官网生成 API Key 后粘贴即可。
将 API 地址填入请求地址栏，JSON 配置参考如下：
{ "env": { "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.1", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "填你的key", "ANTHROPIC_BASE_URL": "请求地址", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-v4-pro", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-opus-4-7", "ANTHROPIC_MODEL": "glm-5.1", "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1", "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1", "ENABLE_TOOL_SEARCH": "true", "CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS": "1", "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0" }, "permissions": { "defaultMode": "bypassPermissions" #配置的无需审批直接执行，不方便可以删掉 }, "model": "sonnet", "statusLine": { "type": "command", "command": "node C:/Users/Lenovo/.claude/hud/omc-hud.mjs" }, "enabledPlugins": { "commit-commands@claude-plugins-official": true, "oh-my-claudecode@omc": true }, "extraKnownMarketplaces": { "omc": { "source": { "source": "git", "url": "https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode.git" } } }, "language": "中文", "alwaysThinkingEnabled": true, "effortLevel": "high", "skipDangerousModePermissionPrompt": true}
配置完成后保存并启用该配置。
二、安装 Claude Code
打开命令行，执行以下命令:
# 安装 Node.js（如已安装可跳过）winget install OpenJS.NodeJS.LTS
# 全局安装 Claude Codenpm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest --registry=https://registry.npmjs.org --foreground-scripts
安装完成后，在命令行中输入 claude 即可启动
常用命令：
/model——切换模型/effort——调整模型思考深度（建议设为xhigh及以上）
三、Atomic Rain —— 漏洞挖掘 Skill
分享一个我自己做的skill，比较适配glm5.1，DeepSeek V4 GPT5.4，目前已用该skill拿到四位数的赏金以及几本edu证书。
项目地址：
https://github.com/SD9ard3n/Atomic_Rain (可以给我点点小小的star嘛)
如何导入？
为什么用他？仅需“/atomic-rain 看一下当前目录下的 资产表.txt 和漏洞定级.txt 然后进行漏洞挖掘”即可。
agent会自行探测存活状况并进行指纹识别等等信息搜集，js扫描敏感信息，进行接口测试等等。
最终ai会把详细的漏洞报告，复现操作，攻击链路一并写进该目录。
并且可以实现本地命令行工具的使用，填写 references/tool-config.md 中对应路径即可被 Agent 自动调用。
Atomic Rain 优点：相对于渗透测试他更倾向于漏洞挖掘，更加轻量，不遗漏测试的方法，渗透方向，思路较为全面（可能也有遗漏的地方，但后续也会再补充）。
四、知识来源
蒸馏自以下公开来源，仅用于教育与授权安全测试：
| | | | — | — | | 来源 | 提供的内容 | | WooYun 漏洞库（8.8 万案例） | Web 漏洞分布、检测点模式、绕过技巧 | | PortSwigger Web Academy | 现代 Web 漏洞利用手法 | | PayloadsAllTheThings | 64 类漏洞 Payload 完整家族 | | hacktricks | 全维度渗透测试百科知识库 | | OWASP WSTG v4.2 / Top 10 2021 / API Top 10 2023 | 标准化测试方法论、通用风险分类 | | OWASP LLM Top 10 2025 / Agentic Top 10 2026 | LLM 应用风险、智能 Agent 安全风险 | | HackerOne / Bugcrowd 公开报告 | 众测赏金项目实战思路与挖掘经验 | | CWE Top 25 2024 | 通用软件弱点标准编号与分类体系 |
此外还整合了大量公开漏洞报告作为补充。
五、MCP 工具联动
Atomic Rain 可以和浏览器调试mcp进行联动使用，我推荐的是Chrome MCP Server。
安装命令：
npm install -g mcp-chrome-bridge
若自动注册失败，需手动执行：
mcp-chrome-bridge register
Chrome 扩展安装：
从 https://github.com/hangwin/mcp-chrome 下载最新扩展包，在 chrome://extensions 中开启开发者模式，加载解压后的文件夹。
点击扩展图标完成连接。
将配置交给Claude，AI将自动导入。启用后，AI在渗透过程中可自主进行浏览器调试，并利用Google语法辅助信息搜集。
Yakit MCP
直接打开Yakit完成配置即可。AI可联动Yakit进行抓包、并发测试、爆破等操作。
六、小程序测试方法
- 使用小程序反编译工具将目标小程序反编译
- 登录后，通过Yakit+Proxifier拦截获取凭证信息
- 将凭证信息提供给Claude，即可自动开展测试
测试要点：小程序也有一些会忽略鉴权的查询接口，在登录自己账号的时候会将id等字段进行查询，或者修改接口都可能出现未做鉴权的情况，可以将两个账号的凭证信息和id信息给到ai，ai就可以进行测试。
七、版本说明
这个skill有两个版本，一个是纯命令行，另一个是适配yakit和chrome两个mcp工具的版本（toolPlus版）。
已经将yak mcp 给到ai，让ai联动yakit抓包等工具，浏览器调试chrome mcp，atomic-rain全接管测试。
信息搜集后，测活等机械步骤做完后，通过浏览器调试结合抓包流量监测，ai可以自己使用yakit测试并发，爆破等漏洞。
对这些mcp的联动，都写在tool_config里面，第一线渗透工具。
该文档位于 atomic-rain-toolPlus\references\tool-config.md
师傅们可以将存放命令行或者脚本的工具的文件夹给ai，让ai填充好该配置。
一般来说并没办法第一轮就可以得到想要的洞，可以多多让他深入挖掘，当然可以多揣摩揣摩他的报告想想奇技淫巧，让ai打出更有水平的组合链。
多深入几轮说不定就会有神奇的事情发生。
八、实战案例
下面是ai挖掘到的一个rce小通杀：
在信息搜集到弱口令之后。
提示词有点丑陋无需担心。
这是他的一个挖掘的链路，告诉他继续深入挖掘了五六轮，最后让他给我可供我复现的报告。后面让他提取指纹打了打别的站。
家人们如果用这个skill挖到洞了记得多支持一下，后面也会做其他案例分享。
*项目地址： SD9ard3n/Atomic_Rain*
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