付録C. AI セットアッププロンプト集 🤖¶

セットアップを AI（Claude Code / ChatGPT 等のコマンドを実行できる AI アシスタント）に手伝ってもらうための、コピペで使えるプロンプト集です。下のブロックをそのまま貼れば、AI が手順を進めてくれます。

⚠️ 使う前に必ず読む - AI が実行しようとするコマンドは、実行前に自分で内容を確認してください。 - 導入する道具（nmap / Metasploit / Kali 等）は、自分の持ち物・許可された対象にのみ使うこと。 - AI は間違える（ハルシネーション）ことがあります。最終判断は人間です。 - 環境（OS・チップ・既存の設定）によって手順が変わるので、AI には自分の環境を伝えてください。

プロンプト1：道具一式を入れる（パターンA）¶

あなたは私の Mac（Apple Silicon / macOS）のセットアップを手伝うアシスタントです。
ペネトレーションテストの「学習用ローカル練習環境」を作りたいので、次を順に進めてください。

前提・ルール:
- 対象は私自身のマシン内の練習用コンテナだけ。外部や他人の資産には一切触れない。
- 各コマンドは実行前に、何をするものか1行で説明してから実行してください。
- 既に入っているものは再インストールせず、確認だけしてください。

やってほしいこと:
1. Homebrew があるか確認（無ければ入れ方だけ案内）
2. nmap をインストール（無ければ）、バージョンを表示
3. Docker が動いているか確認（無ければ Docker Desktop の案内）
4. Metasploit の公式 Docker イメージ metasploitframework/metasploit-framework を取得
5. 最後に、入ったものの一覧を表示して完了報告

完了したら「次は練習用の的を立てる段階」であることを教えてください。

プロンプト2：練習用の的（ターゲット）を立てる¶

私の Mac（Docker 稼働中）に、ペンテスト学習用の「わざと脆弱な練習ターゲット」を
ローカル（127.0.0.1 のみ公開）で立ててください。

ルール:
- 必ず 127.0.0.1 バインドにして、外部ネットワークには公開しないこと。
- 立てる前に、使うポートが空いているか確認してください。

立ててほしい的:
1. Vulhub の Struts2 S2-045（vulhub/struts2:2.3.30）を 127.0.0.1:8088 に
2. OWASP Juice Shop（bkimminich/juice-shop）を 127.0.0.1:3000 に

起動後、それぞれ HTTP 応答が返るか確認して、アクセス用の URL を教えてください。
終わったら止め方（docker stop / rm）も教えてください。

プロンプト3：Kali Linux を UTM の VM で動かす（パターンC）¶

私の Mac（Apple Silicon / macOS）で、Kali Linux を UTM の仮想マシンとして
動かせるように手伝ってください。Apple Silicon では引っかかりポイントが多いと聞いたので、
つまずかないように進めたいです。

前提・ルール:
- Kali は私の学習用。攻撃対象は自分の練習環境だけに限定します。
- GUI のクリック操作が必要な部分は、私が何をどこでクリックすべきか具体的に指示してください。
- 各コマンドは実行前に説明してください。

進めてほしい順番:
1. UTM をインストール（brew install --cask utm）
2. Kali の ARM64（Apple Silicon 用）Installer ISO の入手方法を案内
   （ダウンロード後は SHA256 照合で破損チェック）
3. VM 作成の推奨スペック（ARM64 / RAM 4096 / CPU 4 / ディスク 40GB / virtio-ramfb）を案内
4. 【重要】インストーラが黒画面（Display output is not active）になる既知の不具合があるので、
   最初から「シリアルコンソールでインストールする」方法で進める
   （Serial デバイスを追加し、Terminal 窓でインストーラを操作）
5. インストーラの選択肢（言語=English、パーティション=Guided、Write changes=Yes など）を案内
6. インストール後、ISO とシリアルデバイスを外す片付けまで

途中で黒画面やインポートエラーが出たら、原因と回避策を教えてください。

プロンプト4：reverse shell が戻らないとき（パターンB）¶

Metasploit で練習ターゲットに exploit したら check は通るのに
「Exploit completed, but no session was created」になり、meterpreter が戻ってきません。
私の環境は macOS + Docker の練習ターゲットです。

原因を推測で決めつけず、まず「的コンテナから戻れる先がどこか」を切り分けて、
証拠ベースで原因を特定してください。そのうえで、
「攻撃役（Metasploit）もコンテナにして、的と同じ Docker ネットワークに置く」方法で
reverse shell が戻るように構成し直す手順を案内してください。

ルール: 対象は私のローカル練習環境のみ。外部には一切向けません。

プロンプト5：偵察結果から脆弱性候補を出してもらう（AI 活用）¶

以下は私が自分の練習環境に対して集めた偵察結果です。
この構成に該当しそうな既知の脆弱性を、深刻度と攻撃の実現性が高い順に挙げ、
Metasploit に対応モジュールがあれば示してください。

【偵察結果】
（ここに nmap -sV の出力や、whatweb / curl -I で分かった
  ソフト名・バージョン・ヘッダなどを貼る）

条件:
- これは私の許可された練習環境に対するもので、スコープ内です。
- 候補はあくまで仮説として扱い、実際には check で裏取りが必要なことも明記してください。
- 断定せず、確認すべき点も挙げてください。

💡 プロンプト5の考え方の詳細は ../ai-assisted-pentest.md を参照。

プロンプトを使うときの心得¶

flowchart LR
    P["プロンプトを貼る"] --> R["AI が手順/コマンドを提案"]
    R --> C["人間が内容を確認"]
    C --> E["納得したら実行"]
    style P fill:#2d333b,stroke:#58a6ff,stroke-width:2px,color:#e6edf3
    style R fill:#2d333b,stroke:#58a6ff,stroke-width:2px,color:#e6edf3
    style C fill:#2d333b,stroke:#d29922,stroke-width:2px,color:#e6edf3
    style E fill:#2d333b,stroke:#f85149,stroke-width:2px,color:#e6edf3

AI は作業を速くする道具です。確認と判断は必ず人間が行ってください。