基于OpenCode与Wooyun Legacy的AI自动化安全测试实战

当AI拥有了8.8万个漏洞的"实战经验"，挖洞会变成什么样？

在传统的安全测试中，我们往往需要经历信息收集、漏洞扫描、手工验证等一系列繁琐的流程。随着大模型的发展，AI编程助手层出不穷，但大多数都局限于"写代码"。

今天，我们要做一件更有趣的事：让AI成为一名真正的安全工程师。

我们将使用开源的终端AI神器 OpenCode ，结合基于远古顶级漏洞库"乌云（WooYun）"沉淀而来的 Wooyun Legacy Skill ，对著名的漏洞靶场 Pikachu 进行一次全自动的安全测试。

全程无需鼠标，只在终端操作，看AI如何像资深白帽子一样思考与攻击。

第一部分：OpenCode简介------终端里的"贾维斯"

首先，我们来认识一下今天的主角：OpenCode。

在很多人的印象中，AI编程助手通常是IDE里的一个插件，或者是一个网页对话框。但OpenCode另辟蹊径，它是一个运行在终端里的AI编程工具。

为什么要选择终端？

对于安全从业者和开发者来说，终端是我们的"家"。OpenCode能够无缝融入终端环境，具有以下优势：

• 原生上下文感知：它能自动扫描项目文件，理解你的代码结构，无需手动粘贴。
• 多模型支持：支持Claude、GPT-4、Gemini等主流模型，你可以根据任务选择最强代码模型。
• 插件化能力：这是我们的核心。OpenCode支持插件和Skill（技能）扩展。这意味着，我们可以通过安装特定的"安全技能包"，让一个通用的AI瞬间变身安全专家。

第二部分：OpenCode安装------三种方式，按需选择

在安装OpenCode之前，请确认你的设备满足以下要求：

要求	说明
操作系统	Windows、macOS或Linux均可
网络	需要能够正常访问互联网（用于下载客户端和配置AI模型）
存储空间	约200MB可用空间

OpenCode支持三种安装方式，推荐直接下载桌面客户端，对新手最友好。

方式一：桌面客户端（推荐新手）

这种方式最简单，无需配置Node.js环境，也不用敲任何命令，和安装普通软件一样。

安装步骤：

1. 打开浏览器，访问 OpenCode 官网下载页面：https://opencode.ai/download
1. 根据你的操作系统选择对应的安装包：

• Windows ：下载 opencode-desktop-windows-x64.exe
• macOS（Apple Silicon） ：下载 opencode-desktop-darwin-aarch64.dmg
• macOS（Intel） ：下载 opencode-desktop-darwin-x64.dmg
• Linux ：下载 .deb、.rpm 或 AppImage 格式的安装包

1. 双击下载的安装文件，按照提示完成安装。
1. 安装完成后，在应用程序或开始菜单中找到 OpenCode，双击启动即可。

方式二：终端命令行

如果你习惯在终端中操作，也可以通过命令行安，前提是已安装Node.js（版本18及以上）：

go 复制代码

npm install -g opencode-ai

方式三：包管理器

macOS用户可以使用Homebrew：

go 复制代码

brew install anomalyco/tap/opencode

验证安装

无论使用哪种方式，安装完成后，打开终端（如果是桌面客户端则直接启动应用），输入以下命令验证：

go 复制代码

opencode --version

如果能正常显示版本号，说明安装成功。

配置AI模型：零成本的免费模型矩阵

OpenCode 最大的亮点之一，就是内置了多个完全免费且开箱即用的 AI 模型。无需付费，无需配置 API Key，启动后即可直接使用。目前可用的免费模型矩阵包括：

模型	说明
GPT-5 Nano	由OpenAI发布，轻量高效，适合代码库搜索、文件审查等子任务
MiniMax M2.5 Free	编程能力全球第一梯队，具备原生Spec能力，适合复杂漏洞分析与修复建议生成
Big Pickle	OpenCode默认模型，基于开源模型微调，稳定、响应快，适合日常辅助编码
Nemotron 3 Super Free	英伟达旗舰级模型，1200亿参数，100万Token上下文，适合超长文件分析

在本次测试中，我们将选择编程能力最强的 MiniMax M2.5 Free 模型来驱动我们的安全猎人。

第三部分：接入Wooyun Legacy------给AI注入"乌云之魂"

这是一个最令人兴奋的部分。普通的AI可能只知道SQL注入的原理，但它没有"见过"真实的漏洞。

WooYun Legacy 是一个基于 Claude Code Skill 规范开发的安全知识库。它整理并沉淀了 2010年至2016年乌云平台（WooYun）的88636个真实漏洞案例，数据量高达86MB，涵盖了SQL注入、命令执行、XSS等15种漏洞类型。

项目亮点

• 数据量惊人：包含 88,636 个真实漏洞案例
• 分类精准：SQL注入（27%）、命令执行（19%）、XSS（11%）等，覆盖OWASP Top 10
• 专家级分析：它将这海量数据整理成方法论，让AI能够像资深安全专家一样进行关联分析

配置步骤

虽然该项目原是为Claude Code设计的，但在OpenCode中，我们可以通过Skill的方式引入。

1. 克隆项目：

go 复制代码

git clone https://github.com/tanweai/wooyun-legacy.git

2. 放入OpenCode的Skill目录

OpenCode的Skill通常位于项目根目录的 .opencode/skill/ 下，或者全局目录 ~/.config/opencode/skill/ 下。

go 复制代码

# 在项目目录下创建skill文件夹并复制
mkdir -p .opencode/skill
cp -r wooyun-legacy .opencode/skill/

3. 验证

当Skill正确加载后，OpenCode在启动时会识别到这个技能，并在对话中拥有这8.8万个漏洞的背景知识。

第四部分：靶场搭建------启动Pikachu

"武器"装好了，我们需要一个"靶场"来检验AI的实力。这里我们选择经典的 Pikachu 漏洞靶场。

为了方便和环境隔离，我们使用Docker来一键部署。

1. 拉取并运行Pikachu

如果你在Kali或Linux环境下：

go 复制代码

# 拉取镜像
docker pull vulfocus/pikachu

# 运行容器，将容器的80端口映射到本地的8080端口
docker run -d -p 8080:80 vulfocus/pikachu

如果是Windows/Mac，直接打开Docker Desktop搜索 vulfocus/pikachu 并运行即可。

2. 初始化靶场

启动成功后，打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:8080。

你会看到Pikachu的首页。点击 "初始化/安装" 按钮，它会动建数据库。

第五部分：命令调用------AI安全测试大实战

环境就绪！现在是最激动人心的时刻。我们将回到OpenCode的终端，指挥AI对Pikachu靶场进行安全测试。

第一步：启动OpenCode并切换模型

进入你的项目目录，启动OpenCode。

go 复制代码

opencode

如果使用的是桌面客户端，直接双击图标启动，然后在终端或内嵌的TUI界面中进行操作。

启动后，我们先切换模型。在OpenCode中输入：

go 复制代码

/models

然后从列表中选择我们本次测试的主力模型------ MiniMax M2.5 Free。

第二步：下达指令

我们不需要告诉AI具体的Payload，只需要下达一个宏观指令，让它利用Wooyun Legacy的知识去探索。

在OpenCode的输入框中，输入以下指令（直接粘贴即可）：

go 复制代码

/wooyun-legacy 请对 http://127.0.0.1:8080 这个网站进行全面的安全测试。

请并输出每一步的测试过程、Payload等最终的pdf渗透测试报告给我。

第三步：AI的自动化执行过程

按下回车后，你将见证AI的表演。它会自动进行以下操作（通过内置的bash工具或调用Agent-Browser插件）：

1. 分析页面

• AI会利用 curl 或浏览器自动化工具访问首页。
• 日志显示： "正在访问 http://127.0.0.1:8080 ，发现存在 /vul/sqli/ 路径..."

2. 结合知识库

• 当发现疑似注入点时，AI会调用Wooyun Legacy知识库。
• AI思考： "根据Wooyun历史案例，SQL注入漏洞中占比27%。当前URL参数存在id=1，我尝试使用and 1=1进行初步探测。"

3. 构造Payload

• AI不再只会用 ' or 1=1，它可能会尝试更复杂的报错注入或布尔盲注，因为它的"大脑"里存储着8万多个真实案例的细节。

4. 验证与输出

• AI会记录返回结果，判断是否存在漏洞。
• AI输出： "检测到SQL注入漏洞！Payload: id=1' and updatexml(1,concat(0x7e,user()),0)--+ 成功获取了数据库用户名。"

5. 生成报告

• 测试完成后，AI会自动整理一份结构化的渗透测试报告。

具体的渗透测试报告内容太多就不一一截图了。

写在最后

通过这场实战，我们看到，OpenCode 不仅是一个代码补全工具，更是一个强大的自动化Agent框架。当它注入了 Wooyun Legacy 这种基于海量历史数据沉淀出的"安全灵魂"时，它就从一个普通的编码助手，蜕变成了一位具备丰富实战经验的安全专家。

这不仅大大降低了安全测试的门槛，也让重复性的漏洞验证工作变得高效。最重要的是这一切都可以零成本开始------下载 OpenCode 客户端，选择一款免费模型，就能拥有一个属于你自己的 AI 安全助手。

⚠️ 注意：本文所述技术仅用于授权测试和合法学习。请勿用于非法入侵，遵守法律法规，遵循Wooyun Legacy项目中的使用限制。

如果你也是AI爱好者，或者对AI+安全感兴趣，不妨现在就打开浏览器，访问 opencode.ai/download 下载客户端，试试这一套组合拳。欢迎在评论区分享你的测试成果！