`run.sh` 스크립트는 자동으로 다음 작업을 수행합니다:
- ✅ Go 및 Python 환경 확인 및 검증
- ✅ Python 가상 환경 생성
- ✅ Python 종속성 설치
- ✅ Go 종속성 다운로드
- ✅ 프로젝트 빌드
- ✅ 서버 시작

**시작 확인:**

1. 터미널에 `● ONLINE` 다음에 실제 Web UI URL이 표시되는지 확인합니다.
2. 해당 URL을 엽니다. 기본 HTTPS 모드는 로컬 자체 서명 인증서를 사용하므로 브라우저 경고를 한 번 수락합니다.
3. 새 설치의 경우 `ADMIN SETUP REQUIRED` 아래에 표시된 일회용 `admin` 비밀번호를 저장하고 로그인한 후 즉시 변경합니다.

**네트워킹 기본값:** `run.sh`는 **`--https`** 및 저장소 **`config.yaml`**로 서버를 시작합니다(로컬 자체 서명 TLS, 많은 동시 스트림에 더 적합). 일반 HTTP는 **`./run.sh --http`**를 사용하세요. 프로덕션에서는 **`config.yaml`**의 **`server.tls_cert_path`** / **`server.tls_key_path`**를 설정하세요(해당 파일의 주석 참조). 수동 실행 시 **`--https`** 또는 **`CYBERSTRIKE_HTTPS=1`**을 추가하세요. **`-config`**가 잘못된 경우 바이너리는 stderr에 간단한 사용법 힌트를 출력합니다.

**최초 구성:**
1. **AI 채널 구성** (최초 사용 전 필수)
   - 실행 후 **`https://127.0.0.1:8080/`**(또는 **`https://localhost:8080/`**; **8080**을 `config.yaml`의 `server.port`로 대체)을 열고 자체 서명 인증서 경고를 한 번 수락합니다. `./run.sh --http`를 사용한 경우 **`http://`**를 대신 사용하세요.
   - `시스템 설정` → `기본 설정` → `AI 채널 구성`으로 이동하여 채널을 추가하거나 편집한 후 공급자, Base URL, API 키, 모델 및 토큰 한도를 입력합니다. **변경 사항 저장**을 클릭합니다. 왼쪽 채널 목록에서 기본값 설정, 복사, 삭제 및 일괄 프로브를 지원합니다.
     ```yaml
     ai:
       default_channel: openai-main
       channels:
         openai-main:
           name: OpenAI Main
           provider: openai_compatible
           api_key: "${OPENAI_API_KEY}"
           base_url: "https://api.openai.com/v1"  # 또는 https://api.deepseek.com/v1
           model: "gpt-4o"  # 또는 deepseek-chat, qwen3-max 등
           max_total_tokens: 120000
           max_completion_tokens: 16384
     ```
   - 또는 실행 전에 `config.yaml`을 직접 편집합니다. `ai.default_channel`은 채널을 명시적으로 선택하지 않는 새 대화 및 작업에 사용되며, 채팅 페이지에서도 세션별로 저장된 채널을 선택할 수 있습니다.
2. **로그인** - 최초 시작 시 콘솔에 자동 생성된 초기 `admin` 비밀번호가 출력됩니다. **플랫폼 권한 → 사용자 관리**에서 계정을 생성하세요.
3. **보안 도구 설치(선택 사항)** - 필요에 따라 `tools/`에서 도구를 설치하세요. 누락된 도구는 런타임 시 건너뛰거나 대체됩니다. 일반적인 예:

   **macOS (Homebrew):**   ```bash
   brew install nmap masscan sqlmap nikto gobuster ffuf hydra hashcat nuclei subfinder

`tools/` 디렉토리에서 전체 목록을 확인하세요. 각 도구의 설치 세부 사항은 해당 도구의 공식 문서를 참조하십시오.

**대체 실행 방법:**```bash
# Direct Go run (set up env yourself); add --https to match run.sh defaults
go run cmd/server/main.go --https

# Manual build
go build -o cyberstrike-ai cmd/server/main.go
./cyberstrike-ai --https

`openai`는 하위 호환성을 위한 런타임 필드입니다. 새 모델 설정은 `ai.channels`에 유지하세요. 실제 자격 증명을 커밋하지 마십시오. 서비스를 localhost 밖으로 노출하기 전에 [구성 참조](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/configuration.md), [권장 프로필](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/configuration-profiles.md), [보안 강화 가이드](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/security-hardening.md)를 검토하세요.

## 관련 문서

- **신규 사용자:** [배포](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/deployment.md) → [구성](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/configuration.md) → [문제 해결](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/troubleshooting.md)
- **운영자:** [구성 프로필](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/configuration-profiles.md) → [보안 강화](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/security-hardening.md) → [런북](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/runbooks.md)
- **통합 개발자:** [API 참조](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/api-reference.md) → [API 레시피](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/api-recipes.md) → [MCP 페더레이션](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/mcp-federation.md)
- **기여자:** [개발자 가이드](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/developer-guide.md) → [테스팅](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/testing.md) → [기여 가이드](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/contributing-guide.md)
- **모든 주제:** [영문 문서](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/en-US/README.md) · [이중 언어 문서 색인](https://github.com/aipentest/cyberstrikeai/blob/main/docs/README.md)

## 프로젝트 구조```
CyberStrikeAI/
├── cmd/                 # Server, MCP stdio entrypoints, tooling
├── internal/            # Agent, MCP core, handlers, C2 (`internal/c2`), security executor
├── web/                 # Static SPA + templates
├── tools/               # YAML tool recipes (100+ examples provided)
├── roles/               # Role configurations (12+ predefined security testing roles)
├── skills/              # Agent Skills dirs (SKILL.md + optional files; demo: cyberstrike-eino-demo)
├── agents/              # Multi-agent Markdown (orchestrator.md + sub-agent *.md)
├── docs/                # Topic docs (deployment, config, security, API, knowledge base, C2, WebShell, etc.)
├── images/              # Docs screenshots & diagrams
├── scripts/             # Repository maintenance checks, including documentation validation
├── config.yaml          # Runtime configuration
├── run.sh               # Convenience launcher
└── README*.md

## 고급 플레이북```
Load the recon-engagement template, run amass/subfinder, then brute-force dirs on every live host.
Use external Burp-based MCP server for authenticated traffic replay, then pass findings back for graphing.
Compress the 5 MB nuclei report, summarize critical CVEs, and attach the artifact to the conversation.
Build an attack chain for the latest engagement and export the node list with severity >= high.