Black-cat

Black-cat 是一个面向红队渗透测试的假设-证据驱动型AI技能框架，专为Claude Code设计。其核心采用可回溯的状态机流程（RECON ⇄ ENUMERATE ⇄ VALIDATE），以假设生成→实证验证→证伪迭代为主线，支持横向移动后自动重启侦察、多目标状态隔离、证据链可追溯（Observation→Reproduction→Impact）及机器化交付校验（verify --report）。所有决策、裁决理由与工件均通过append-only JSONL账本统一记录，并提供中文黑板增量同步与运行时跨平台工具降级能力。适用于需要高可审计性、动态适应性和人机协同推理的实战红队演练、自动化渗透评估与安全研究场景。