Gau (GetAllUrls) 的全称正如其名：获取所有 URL。这是一个在 GitHub 上开源且备受赞誉的工具，旨在从给定的域名中提取海量 URL。作为一名安全研究人员，我们深知在 Kali Linux 上进行侦察时，获取目标的“攻击面”至关重要。Gau 不仅能免费下载，更是我们现代渗透测试工具库中的核心组件。它主要用于侦察阶段，帮助我们挖掘目标网站或 Web 应用程序中隐藏的路径、API 端点以及被遗忘的子域名，无论其基于 HTTP 还是 HTTPS。
Gau 工具是基于高性能的 Go 语言 编写的。这也意味着，在 Kali Linux 上使用它之前，我们需要配置好 Go 语言环境。不过，相比于它带来的强大功能，这点准备工作是微不足道的。它不仅轻量级，还配备了一个极简但高效的命令行界面，非常符合我们推崇的“少即是多”的现代工程哲学。
安装与配置：不仅仅是运行命令
在 2026 年，我们不再仅仅是“安装”一个工具，而是将其整合到我们的开发生态系统中。让我们来看看如何在 Kali Linux 上通过现代工作流获取并运行 Gau。
第一步： 打开我们的 Kali Linux 操作系统。我们可以直接使用 go get 命令从源码编译安装，这保证了我们总是获取到最新的版本。请执行以下命令：
GO111MODULE=on go get -u -v github.com/lc/gau
第二步： 工具已经下载并安装到了 $GOPATH/bin 目录下。为了确保我们可以随时调用它，我们可以验证一下安装是否成功：
gau -h
现在工具已经准备就绪，让我们深入探讨如何将其应用于实战场景。
基础与进阶用法：从侦察到数据清洗
示例 1：基础侦察
最简单的用例就是针对单个域名进行 FUZZ。我们可以使用管道将域名传递给 gau。在终端中输入以下命令：
echo "" | gau
正如我们在这里看到的，工具列出了与该域名相关的所有 URL。这些 URL 来自多个公共数据源（如 Wayback Machine、Common Crawl 等），这对于我们发现历史遗留的敏感文件或未授权的端点非常有帮助。
示例 2：多域名与过滤策略
在实际的项目中，我们通常处理的是成百上千个子域名。如果我们只是简单地 cat domains.txt | gau，输出结果可能会瞬间淹没我们的终端。因此，我们需要引入过滤机制。
让我们思考一下这个场景：我们只对包含特定关键字（如 INLINECODEdbdfdfd3, INLINECODE66265700, INLINECODEaa8e3568）的 URL 感兴趣，或者我们想排除静态资源（如图片、CSS）。我们可以结合 INLINECODEe2542687 和 egrep 来实现这一点：
cat targets.txt | gau | grep -i "admin"
或者更高效地，在获取 URL 的同时进行去重和过滤：
gau | grep -v "\.jpg|\.png|\.css|\.woff" | sort -u
现代工程化：打造 2026 年的智能侦察流水线
单纯使用 Gau 虽然强大，但在 2026 年的视角下，我们需要更高的效率。我们将结合 AI 辅助工作流 和 代理式自动化 来提升我们的渗透测试效率。
#### 1. 引入 Vibe Coding 与 AI 结对编程
在开发自定义侦察脚本时，我们通常会遇到需要解析 Gau 输出的 JSON 数据，或者将其与其他工具（如 INLINECODE565f173a 或 INLINECODEc3e2f920）串联的情况。这时，利用 Cursor 或 Windsurf 等 AI IDE 的能力，我们可以通过自然语言描述意图，让 AI 帮我们生成处理管道。
例如，我们可以这样告诉我们的 AI 结对伙伴：
> “请编写一个 Python 脚本，读取 gau 的输出，提取包含 ‘api’ 的路径，并使用多线程检查其存活状态。”
这不仅加快了开发速度，还能让 AI 帮助我们审查代码中的潜在安全漏洞。这就是 Vibe Coding 的核心——利用 AI 的直觉来加速我们的逻辑实现。
#### 2. 集成到 Agentic AI 工作流
在 2026 年，我们正在逐步从手动执行命令转向 Agentic AI。我们可以编写一个简单的 Bash 脚本，作为一个“微代理”，自动执行侦察任务。
以下是一个生产级的 Bash 脚本示例，展示了我们如何在真实项目中封装 Gau 的调用逻辑：
#!/bin/bash
# 文件名: smart_recon.sh
# 作者: 我们的安全团队
# 描述: 结合 Gau 和 AI 风格过滤的自动化侦察脚本
TARGET_DOMAIN=$1
OUTPUT_DIR="./recon_results"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
# 定义我们关心的关键词模式，这可以根据之前的 AI 分析动态调整
PATTERNS="(admin|config|api|backup|sql|env|git|.env)"
# 我们使用子进程来捕获输出，以便后续处理
echo "[*] 启动针对 $TARGET_DOMAIN 的智能侦察..."
# 1. 获取所有 URL，并在获取过程中实时过滤
gau "$TARGET_DOMAIN" | grep -iE "$PATTERNS" | sort -u > "$OUTPUT_DIR/interesting_urls.txt"
# 2. 边界情况处理：如果输出为空，尝试放宽过滤条件
if [ ! -s "$OUTPUT_DIR/interesting_urls.txt" ]; then
echo "[!] 未发现特定敏感端点，尝试全域扫描..."
gau "$TARGET_DOMAIN" | grep -v "\.(jpg|jpeg|png|gif|css|woff)$" | sort -u > "$OUTPUT_DIR/all_live_urls.txt"
else
# 3. 将敏感端点复制一份作为主列表
cp "$OUTPUT_DIR/interesting_urls.txt" "$OUTPUT_DIR/all_live_urls.txt"
fi
echo "[+] 侦察完成，结果已保存至 $OUTPUT_DIR/all_live_urls.txt"
wc -l "$OUTPUT_DIR/all_live_urls.txt"
在上述脚本中，我们不仅仅运行了工具，还加入了逻辑判断（if/else），这模拟了人类测试员在遇到空结果时的思考过程——即“放宽范围”。这就是我们在工程化中经常提到的 鲁棒性。
#### 3. 云原生与可观测性：监控我们的侦察效率
如果我们是在 Kubernetes 集群或 Serverless 环境中运行大规模的分布式扫描，我们需要引入可观测性。
Gau 的输出本身虽然简洁，但在处理数百万级 URL 时，内存消耗和 CPU 使用率会飙升。我们在生产环境中的最佳实践是：
- 流式处理：永远不要将 INLINECODE9bf69f44 的输出直接存入变量，而是使用管道 INLINECODE2535f08e 逐行处理。
- 性能优化：如果并发处理，可以使用
xargs -P。
例如，我们可以这样结合 httpx 进行快速存活检测，这是 2026 年高频使用的一条命令组合：
gau | httpx -silent -status-code -title -retries 2 | tee -a scan_results.txt
这行命令中，我们利用了 INLINECODE3b0387bb 的发现能力和 INLINECODE89f0c4f1 的验证能力，并通过 tee 命令将结果同时输出到屏幕和文件中，方便我们实时监控进度。
常见陷阱与故障排查：我们踩过的坑
在我们的项目中，总结了一些新手（甚至老手）在使用 Gau 时容易遇到的问题：
- 数据源延迟：Gau 依赖 Wayback Machine 等第三方公共 API。有时这些 API 会限流或挂掉，导致返回结果为空。这不是 Gau 的 Bug，而是网络问题。解决方法是重试或配合其他工具（如
waybackurls）交叉验证。 - 解码问题：Gau 默认不会对 URL 进行百分比解码。如果你遇到经过二次编码的 URL，直接 grep 可能会失效。我们通常会在脚本中添加一个
sed或 Python 解码步骤来清洗数据。 - 误报率：获取到的 URL 可能是 404 的。Gau 只是“获取”，并不负责“验证”。因此，永远不要直接拿着 Gau 的结果去搞漏洞挖掘，必须先过一遍 httpx。
决策经验：何时使用 Gau？
最后，让我们聊聊决策。作为经验丰富的研究员，我们并不总是滥用工具。
- 何时使用：在信息收集的初期，当我们对目标毫无头绪，或者需要寻找被遗忘的资产时，Gau 是首选。它是广度优先搜索的利器。
- 何时不使用：当你已经确定了具体的攻击入口，需要进行深度的逻辑漏洞挖掘时，Gau 的海量数据反而会分散你的注意力。这时应该切换到手动测试或专用的 Fuzzer。
综上所述，Gau 不仅仅是一个工具，它是我们构建自动化侦察链条中的关键一环。在 2026 年，配合 AI IDE 和云原生架构，它的效能被进一步放大。希望我们的这次深度评测能帮助你更好地掌握它。