reverse-skill

1. 项目概述

reverse-skill 是一个网络安全技能路由器，引导 AI 编码智能体（以及与之协作的人类）完成结构化、可重复的逆向工程、渗透测试和 CTF 类安全任务——用基于规则的路由系统取代临时猜测，为给定目标选择正确的方法和工具。

2. 背景与定位

• 核心使命：AI 智能体越来越多地被要求分析 APK、二进制文件、加密 JavaScript、固件或运行 CTF 挑战，但它们通常缺乏系统性的方法来判断哪种技术或工具适用于哪种情况。reverse-skill 通过编码专家路由逻辑来弥补这一差距——“用户任务 → RULES.md → MASTER-ROUTING → 案例初始化 → 场景特定技能 → 证据收集 → 报告”——使智能体遵循一致、可审计的路径，而不是即兴发挥。
• 差异化：reverse-skill 不是单一工具，也不是某个实用程序的包装器，而是位于现有安全工具生态（jadx、apktool、Frida、Burp、YARA 等）之上的路由与编排层。其价值在于 43 条路由规则和 173 个回归测试，它们保持任务分类的一致性，再加上与客户端无关的设计，使其在 Claude Code、Cursor、Cline 和其他 AI 编码环境中以相同方式工作。

3. 功能类别

• 📱 移动端分析 — APK 和 iOS 应用分析；代表性技能包括静态反编译、动态插桩以及证书/签名检查。目的：揭示移动二进制文件中的应用行为和漏洞。
• 🧩 二进制逆向工程 — 处理 ELF、EXE、DLL 和 SO 文件；反汇编、符号恢复和控制流分析。目的：将编译后的二进制文件还原为可理解的逻辑。
• 🔐 .NET / C# 反编译 — 从 .NET 程序集恢复源代码级结构。目的：在没有原始源代码的情况下分析托管代码应用。
• 🕸️ JavaScript 加密分析 — 针对前端/Web JavaScript 的去混淆和解密例程追踪。目的：理解 Web 应用和 API 使用的客户端加密逻辑。
• 🛡️ 恶意软件检测与 YARA — 基于签名和行为的恶意软件分析。目的：使用 YARA 规则对恶意样本进行分类和检测。
• 🎯 渗透测试与扫描 — 针对授权目标的结构化扫描和利用工作流。目的：在明确的测试范围内评估系统的暴露面。
• 🏁 CTF 竞赛 — 42 个专用 CTF 子技能，涵盖常见挑战类别（pwn、密码学、Web、逆向、取证）。目的：为夺旗赛提供竞赛就绪的工作流。
• 🔌 固件与物联网评估 — 嵌入式固件镜像的提取和分析。目的：评估物联网设备的安全态势。
• 💥 漏洞利用开发与 Pwn 链 — 引导式构建概念验证漏洞利用链。目的：在受控环境中验证漏洞影响。
• 🌐 API 与 GraphQL 安全 — API 的端点发现和授权/逻辑测试。目的：识别不安全的 API 设计和访问控制缺陷。
• 📦 供应链分析 — 依赖项和构建流水线检查。目的：检测软件供应链中的篡改或恶意包。
• 🤖 LLM / AI 安全 — 评估提示注入、模型滥用和智能体特定的攻击面。目的：将传统安全审查扩展到 AI 驱动的系统。

4. 核心亮点

• 基于规则的路由引擎 — routing.json 中定义的 43 条路由规则（R0–R44）是任务分类和分派的唯一事实来源。
• 回归测试保障的可靠性 — 173 个回归测试用例验证路由决策，降低规则变更悄悄破坏现有工作流的风险。
• 跨平台 CI — 在 Windows 和 Ubuntu 上自动验证，确保路由和脚本在不同操作系统上行为一致。
• 客户端无关设计 — 在 Claude Code、Cursor、Cline 和其他 AI 编码助手中统一工作，团队不会被锁定在单一智能体平台上。
• 结构化案例生命周期 — 每个任务都经过案例初始化、证据收集和报告环节，产出可审计的结果，而非一次性临时工作。
• 明确的授权门槛 — RULES.md 在任何攻击性工作流执行前强制执行范围和授权检查，确保使用仅限于授权测试。

5. 按角色的使用场景

• 普通开发者：使用 JavaScript 加密分析和 .NET 反编译技能来理解第三方代码或调试混淆的依赖项。
• 安全工程师 / 渗透测试人员：利用完整的路由系统——移动端、二进制、API 和漏洞利用开发技能——对授权目标执行一致、文档完备的测试任务。
• CTF 选手：将 42 个 CTF 子技能作为现成的战术手册，用于 pwn、密码学、Web、逆向和取证挑战类别。
• AI 智能体构建者：将 reverse-skill 集成为路由层，使任何基于 Claude Code / Cursor / Cline 的智能体都能可靠地选择正确的安全方法，而不是靠猜测。

6. 快速开始

找到你需要的内容 — 从路由入口点开始：

cat MASTER-ROUTING.md
cat RULES.md

安装 / 集成 — 克隆仓库并运行平台特定的刷新脚本以检测可用的安全工具（需要 JDK、Node.js 22.12+ 和 Python 3.x）：

git clone https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill.git
cd reverse-skill
# 为你的平台运行刷新脚本，例如：
./scripts/refresh.sh        # Kali/Ubuntu/macOS
scripts/refresh.ps1         # Windows

贡献 — 标准的 fork 加 PR 工作流：

git checkout -b feature/my-skill
git commit -m "Add my-skill"
git push origin feature/my-skill
# 然后在 GitHub 上发起 Pull Request

7. 项目结构

reverse-skill/
├── skills/              # 核心路由规则、工作流和领域特定技能
├── CTF-Sandbox/         # 42 个 CTF 子技能（GPLv3 许可的编排器）
├── scripts/             # 主路由、案例初始化和测试脚本
├── docs/                # 平台特定指南（Kali、Ubuntu/Debian、macOS）
└── work/                # 本地案例数据（已 gitignore）

关键文件：

• MASTER-ROUTING.md — 传入任务的主要快速通道路由阶梯。
• routing.json — 43 条路由规则的唯一事实来源。
• README_AI.md — 专门为 AI 智能体编写的引导说明。
• RULES.md — 任何技能执行前必须通过的全局范围门槛和授权检查。

8. 相关生态

• 其包装或依赖的上游工具：jadx 和 apktool（Android 反编译）、Frida（动态插桩）、Burp Suite（Web/API 测试）、YARA（恶意软件签名）。
• 其集成的 AI 智能体平台：Claude Code、Cursor、Cline 及其他兼容的 AI 编码环境。
• 互补基础设施赞助方：Atlas Cloud（AI 推理平台）和 Kite AI（智能体经济的身份/支付基础设施）支持该项目的运营。

9. 许可证

• ✅ 在 MIT 许可证下使用、复制、修改和分发核心项目，包括用于商业目的，前提是保留版权声明。
• ✅ 使用 CTF-Sandbox-Orchestrator 组件，该组件单独以 GPLv3 许可——如果你重新分发修改版本，则适用著佐权条款。
• ❌ 不得对你不拥有或未获得明确测试授权的系统使用本项目中的任何技能——这是项目自身规则中声明的硬性要求，而不仅仅是一般性法律提示。
• ℹ️ 捆绑或引用的第三方工具（jadx、Frida、Burp 等）保留其各自的原始许可证，可能与 MIT/GPLv3 不同，应单独审查。

10. 常见问题

问：使用 reverse-skill 之前是否需要安装所有必备工具？
答：不需要——刷新脚本（scripts/refresh.sh / scripts/refresh.ps1）会检测系统上已有哪些工具可用，并据此路由任务；缺失的工具会被报告出来，而不是被假定存在。

问：我可以将 reverse-skill 用于真实世界的渗透测试，而不仅仅是 CTF 吗？
答：可以，但只能针对你拥有或获得明确书面测试授权的系统——这一点由 RULES.md 中的范围和授权门槛强制执行。

问：它支持哪些 AI 编码助手？
答：路由系统与客户端无关，已在 Claude Code、Cursor 和 Cline 上验证；任何兼容的 AI 编码环境都应该能够使用相同的路由文件。

问：为什么 CTF-Sandbox-Orchestrator 使用与项目其余部分（MIT）不同的许可证（GPLv3）？
答：它是一个单独维护的子模块，有自己的许可决定；在专门重新分发该组件之前，请查看 CTF-Sandbox/ 内的许可证文件。

问：如何添加新技能或路由规则？
答：Fork 仓库，在 skills/ 下添加你的技能（CTF 专用的则添加到 CTF-Sandbox/），如果需要新规则则更新 routing.json，确保回归测试通过，然后发起 Pull Request。

11. 快速链接

• 仓库：https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill
• 路由入口点：MASTER-ROUTING.md（位于仓库根目录）
• 贡献：标准 GitHub fork 加 Pull Request 工作流（参见仓库根目录中的任何 CONTRIBUTING 指南）
• 社区/讨论：仓库上的 GitHub Issues 和 Pull Requests

12. 总结

reverse-skill 将临时性、试错式的安全分析转变为结构化、规则驱动的工作流，使 AI 智能体和人类从业者能够在移动端、二进制、Web、固件和 CTF 领域一致地遵循。它最适合需要可靠、可审计路由的安全工程师、CTF 参与者和 AI 智能体构建者——在安全任务与正确工具之间建立连接，始终在授权测试的范围内进行。