AI в пентесте: кроме Claude и Codex — а что ещё? Ищу тех, кто уже собрал рабочий пайплайн
Последние месяцы я плотно пытаюсь встроить ИИ в свой пентест-процесс. Не потому что все это делают, а чтобы реально разгрузить рутину: разведка, разбор выдачи сканеров, черновики отчётов и так далее. И чем дальше, тем чаще ловлю себя на одном и том же вопросе.
Из «мозгов» у меня по сути два рабочих варианта — Claude и Codex. Оба неплохо справляются с рассуждением, планированием шагов и интерпретацией результатов. И Codex лично для меня работает поприятнее, так как Claude постоянно видит в моих действиях нарушения 😎.
На этих двух инструментах мой список и заканчивается. И тут возникает вопрос, на который хочется услышать мнение тех, кто уже глубже в теме.
Ведь ещё совсем недавно, месяца 3–4 назад, я даже выкладывал в паблик разбор ИИ-инструментов, которые потом даже встроили в Kali, — и вот уже как будто бы это неактуально.
Если модель грамотно настроена — с нормальным системным промптом, доступом к инструментам и внятным контекстом по скоупу — есть ли вообще смысл городить связки с отдельными «агентными» обёртками вроде HexStrike AI? Или при правильной настройке самой модели + MCP эти прослойки становятся лишним звеном?
Поясню, о чём речь. Сейчас экосистема вокруг «ИИ + оффенсив» выглядит примерно так:
HexStrike AI — MCP-сервер, который прокидывает модели доступ к 150+ security-тулзам (nmap, sqlmap и прочее) и как будто бы всё «мышление» делегирует подключённой LLM.
PentAGI — попытка сделать полностью автономного агента со своей архитектурой, а не просто обёртку над тулзами.
Pentest Swarm AI — здесь уже не «несколько агентов подряд», а настоящий swarm: децентрализованные агенты с общей «доской» для обмена состоянием.
CyberStrikeAI — аналог HexStrike, но на Go: единый бинарник, web-консоль, встроенный лёгкий C2, role-based агенты.
PentestGPT — тот самый ранний проект, который в своё время показал, что LLM в принципе способна вести пентест.
Инструментов различных очень много. Но у меня складывается ощущение, что половина из них решает проблему, которую хорошо настроенная модель с прямым доступом к инструментам закрывает и так — своими базовыми возможностями.
Что я хотел бы узнать — и, возможно, в комментариях каждый найдёт для себя что-то полезное.
— Не изобретаю ли я велосипед, пытаясь обойтись минимумом инструментов там, где люди уже собрали нормальные пайплайны?
— Какие ещё инструменты вы используете помимо базовых Codex CLI и Claude CLI?
Буду признателен за любой практический опыт, грабли и советы. Возможно, что-то изложил не совсем корректно, но я постарался максимально подробно рассказать про свою боль и спросить про ваш опыт с использованием ИИ. 
