marzo 04, 2026

RAPTOR: Cómo convertir Claude en un pentester autónomo (2025-2026)

RAPTOR – Framework de Ciberseguridad con Claude Code

Alpha Experimental Offensive Security

RAPTOR:
Claude Code como agente
de ciberseguridad autónomo

Un framework experimental que transforma Claude Code en un agente de IA capaz de analizar código, hacer fuzzing, descubrir vulnerabilidades y generar exploits o parches — de forma autónoma.

Framework experimental Claude Code + LLM Investigación y entornos éticos

RAPTOR combina herramientas de seguridad reales (AFL++, Semgrep, CodeQL, rr) con el razonamiento de un LLM (principalmente Claude) para crear un pipeline automatizado de análisis ofensivo y defensivo. En lugar de ejecutar herramientas manualmente, le describes la tarea a Claude Code — y él orquesta todo.

⚡ Antes de empezar — Lee esto

Solo para investigación, CTFs, bug bounty con permiso o laboratorio personal. No usar en sistemas reales sin autorización.
Puede generar código peligroso o exploits funcionales. Úsalo con responsabilidad.
Requiere una suscripción activa a Claude (probablemente plan Pro/Max/Team para modelos frontier).
Está en desarrollo muy temprano — "vibe coding and duct tape". Espera bugs e impredecibilidad.
CodeQL tiene restricciones de uso comercial. Revisa la licencia antes de integrarlo en flujos empresariales.

Paso 1

Requisitos previos

Antes de clonar el repositorio, asegúrate de tener lo siguiente:

Claude Code instalado — la app de escritorio de Anthropic para coding agents. Descárgala en https://claude.ai/download (Windows, macOS, Linux).
ANTHROPIC_API_KEY válida — obtenla en console.anthropic.com → Settings → API keys.
Máquina con Linux o macOS (recomendado). Windows funciona pero con más fricción.
6–10 GB de espacio libre en disco si usas el devcontainer.
Git instalado y disponible en PATH.

Paso 2 — Opción A (Recomendada)

Instalar con Devcontainer

La vía más limpia. Un contenedor Docker preconfigurado incluye AFL++, CodeQL, rr y todas las dependencias pesadas — sin ensuciar tu sistema host.

🧩

Instala VS Code + Dev Containers

Extensión oficial de Microsoft

Abre VS Code, ve a la pestaña de extensiones y busca "Dev Containers". Instálala.

📦

Clona el repositorio

git clone

bash

git clone https://github.com/gadievron/raptor.git

cd raptor

🐳

Abre en contenedor desde VS Code

Reopen in Container

Abre la carpeta raptor en VS Code. Aparecerá un popup — acepta "Reopen in Container". Si no aparece, usa el Command Palette: Dev Containers: Reopen in Container.

Primera vez: descargará ~6 GB. Ten paciencia. El contenedor usa --privileged para herramientas como rr.

Paso 2 — Opción B (Manual)

Instalar sin devcontainer

Más rápido de iniciar, pero requiere instalar dependencias manualmente en tu sistema.

01 Clona y abre con Claude Code

bash

git clone https://github.com/gadievron/raptor.git

cd raptor

# Abre Claude Code en esta carpeta

claude

02 Instala dependencias desde Claude Code

Una vez dentro de la sesión de chat de Claude Code, escribe directamente:

claude code — chat

Install dependencies from requirements.txt

Install semgrep

Para el resto (CodeQL CLI ~v2.15.5, AFL++, rr), revisa el archivo DEPENDENCIES.md del repositorio e instálalas manualmente si Claude no lo hace automáticamente.

03 Configura tu API key

claude code — chat

Set my ANTHROPIC_API_KEY to sk-antrop-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

# Reemplaza con tu clave real de console.anthropic.com

Paso 3

Primeros pasos: usar RAPTOR

Con Claude Code abierto en la carpeta del proyecto y dependencias instaladas, inicia el framework:

claude code — iniciar

hi

# o también

/raptor

Claude cargará el framework y mostrará un mensaje de bienvenida.

Tip: Si algo falla — dependencias rotas, permisos o API key incorrecta — copia el error exacto y pégalo en el chat. RAPTOR suele auto-reparar muchos problemas sin intervención manual.

Referencia

Comandos principales

Comando	Qué hace	Costo
/analyze	Análisis puro con IA, sin herramientas externas. Rápido.	Bajo
/scan	Análisis estático completo: Semgrep + CodeQL sobre el código objetivo.	Medio
/fuzz --binary /ruta	Fuzzing con AFL++ sobre el binario especificado.	Alto (tiempo)
/exploit	Genera PoC/exploit para vulnerabilidades encontradas. Beta.	Muy alto
/patch	Intenta generar un parche para las vulnerabilidades detectadas. Beta.	Alto
/agentic	Modo agente autónomo completo. El flujo más poderoso — y más costoso.	Muy alto
/oss-forensics	Investigación forense sobre repositorios públicos en GitHub.	Medio

Control de costos: RAPTOR usa LiteLLM para rastrear el gasto en tokens en tiempo real. Puedes configurar límites por operación (p. ej. $1 por scan) directamente en la configuración del proyecto.

Ejemplo

Prueba rápida desde cero

La forma más sencilla de probar RAPTOR sin riesgo es usar un repositorio de código vulnerable de prueba:

flujo de prueba

# 1. Clona un repo de muestra (ej. oss-fuzz targets)

git clone https://github.com/google/oss-fuzz target-code

# 2. Inicia RAPTOR y lanza el scan

hi

/scan

# O usa los datos de test incluidos en el repo

/test/data

Avanzado

Modos experto (personas)

RAPTOR incluye modos especiales que ajustan el comportamiento del agente hacia perfiles específicos de seguridad:

"Use Mark Dowd"

Activa modo experto en explotación. Orientado al estilo de exploit dev de alto nivel.

"Use Binary Exploitation Specialist"

Enfoque en análisis y explotación de binarios, memory corruption y shellcode.

Escribe estas frases directamente en el chat para activar el perfil correspondiente.

Pipeline completo: Combina /scan seguido de /exploit para un flujo análisis estático → generación de PoC. En modo /agentic, Claude orquesta todo de forma autónoma e incluye el reporte final. Monitorea el gasto en tokens si usas modelos frontier.

Créditos