keyHunter-skill - Academic research toolkit for AI gateway panel sec

项目说明

keyHunter

面向 AI 网关与配额面板安全研究的学术研究工具包（Sub2API / New-API / One-API）。仅限授权、防御性使用。

本仓库完全自包含，不依赖任何其他私有狩猎/扫描仓库。

在 AI 工具中使用（Skill）

本仓库遵循 agentskills.io 开放标准：带 YAML frontmatter 的 SKILL.md 即为一个技能。仓库根目录的 SKILL.md 是完整操作手册，Claude Code、Codex 等支持该标准的工具可以直接加载。

Claude Code

1. 在仓库根目录运行 claude，然后输入 /keyhunter 直接执行操作手册；或直接描述任务（如"用 keyhunter 对这批目标跑一遍 sub2api 全流程"），Claude 会依据技能 description 自动加载。
2. 若技能未生效，手动安装（项目级或个人级任选）：

Codex CLI

1. 开启技能功能（一次性）：codex --enable skills（新版默认开启）。
2. 手动安装（项目级或个人级任选）：

> 提示：.claude/ 与 .codex/ 目录已被 .gitignore 忽略，不会提交到仓库，可放心安装。

其他 agent（Hermes / OpenCode 等）

凡支持 agentskills.io 标准的工具，把 SKILL.md 放进其技能目录即可，常见位置：

> 注意：软链接依赖 git 的 symlink 支持（macOS/Linux 默认可用；Windows 需 core.symlinks=true，否则请改为直接复制 SKILL.md）。

安装

快速开始

制品统一落在 --out 目录下（JSON 文件）。令牌只写入磁盘，CLI 只输出计数/套餐类型，不打印任何秘密。

目录结构

配置

| 环境变量 | 含义 |
|----------|------|
| FOFA_KEY | FOFA API 密钥（discover 必需） |
| FOFA_EMAIL | 可选，部分 FOFA 账号仍需要 |
| FOFA_BASE_URL | 默认 |
| FOFA_PAGE_SIZE | 单页条数（默认 100） |
| FOFA_MAX_PAGES | 每个查询最大页数（默认 3） |
| KEYHUNTER_PROXY | 目标探测的可选 HTTP(S) 代理 |
| KEYHUNTER_TIMEOUT | 请求超时秒数（默认 12） |
| KEYHUNTER_CONCURRENCY | 指纹/撞库/导出的目标级并发（默认 8） |

产品

| id | 登录 | 导出 / 登录后接口 |
|----|------|--------------------|
| sub2api | POST /api/v1/auth/login（邮箱） | /api/v1/admin/accounts/data |
| newapi | POST /api/user/login（用户名） | /api/token/ + IDOR /api/token/{id} |
| oneapi | 与 newapi 同族 | 同 token/channel 接口 |

支持别名：new-api → newapi，one-api → oneapi（hunt 全流程同样生效）。

撞库策略

验证

验证输出区分 token_parseable / expiry_known / access_alive：无法解析或过期未知的令牌不会被当作可用。

法律与合规声明

keyHunter 仅用于学术研究与防御性安全目的（识别、确认、修复安全暴露）。使用者必须遵守以下约束：

完整条款见 LICENSE（keyHunter Defensi Source License v1.0）。

参考文档

项目信息

开发语言：未知

Star 数：2

技术要点

该项目属于防护思路方向的开源资源，代码结构清晰，适合安全研究人员学习参考。项目围绕Academic research toolkit for AI gateway panel security studies (Sub2API / New-API / One-API): FOFA discovery, fingerprinting, credential-hygiene testing, artifact normalization. Authorized, defensive use only.展开，提供了可运行的实现，对理解相关安全机制、工具原理与攻防技术具有较高的研究价值。

从技术实现角度看，此类项目的核心在于对底层原理的深入理解与工程化落地。开发者在研究过程中可以结合官方文档与社区讨论，梳理项目的初始化流程、核心模块职责与数据流转，逐步掌握其中的技术细节与设计思路。

使用与学习建议

1. 下载源码压缩包，解压到本地环境。

2. 根据项目类型准备对应的运行环境与依赖。

3. 按照 README 中的步骤完成配置与部署。

4. 在隔离的测试环境中运行验证，避免影响生产系统。

免责声明

本资源来源于开源社区，仅供安全研究、技术学习与合法授权范围内的攻防演练使用，请勿用于任何非法或侵害他人权益的用途。使用本项目产生的一切后果由使用者自行承担。