reverse-skill

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AI逆向与授权渗透技能路由包

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应用介绍

让 AI 编程助手去做逆向,最常见的失败是它根本不知道该用哪个工具。丢给它一个 APK,它可能瞎试 jadx、apktool、Frida;换成一个二进制,它又在 IDA 和 radare2 之间犹豫;碰上前端加密参数、CTF 题目、抓包分析,每一类的套路都不一样,而 Agent 手里既没有统一的方法论,也记不住上次踩过的坑,同样的错误反复犯。

reverse-skill 是给这个场景做的技能路由包:它不替你写漏洞,而是当 Claude Code、Cursor、Cline 这些 AI 客户端遇到一个逆向或授权渗透任务时,先按规则把任务路由到对应的方法论,检查本机有没有相应工具、没有就按需自举,再走一套可复现的流程,而不是让 Agent 凭感觉敲命令。整个路由核心由一份结构化配置驱动,44 条规则、175 个回归用例,在 Windows 和 Ubuntu 上做跨平台 CI 校验,和具体客户端解耦。

它的定位很明确:只用于合法安全研究、教学、CTF 竞赛,以及你自己拥有或已获得明确授权的系统。流程里内置了 scope 授权闸门——在确认授权范围之前不会对目标执行任何动作。仓库对未授权的访问、扫描、利用一律禁止,并要求使用者自行遵守法律和授权边界。

软件功能



任务自动路由:把 APK、ELF、前端 JS、抓包、CTF 等不同类型的任务按规则匹配到对应的技能模块和方法论,Agent 不用再猜该从哪个工具入手。

授权闸门优先:在处理目标前先走 scope 与授权确认,未确认授权范围不对目标执行动作,把"先拿到授权"做成流程里的硬性前置步骤。

按需自举工具链:路由到某个场景后检查本机是否具备所需工具、MCP 服务或脚本,缺失的按需拉取安装,不用把一堆工具预先散装在各台机器上。

覆盖多种场景:Android/iOS、二进制、.NET、前端 JS、恶意样本与 YARA、固件 IoT、补丁 diff、CTF 等场景各有独立的技能模块和 playbook。

证据链与报告:按 证据→发现→路径 的结构记录时间线,产出可复核的报告和现场笔记,便于交付和复盘。

自动进化经验库:把每次任务里管用的做法沉淀进 field-journal,下次遇到类似任务复用经验,减少重复踩坑。

客户端中立:支持 Claude Code、Cursor、Cline、Kiro 等多种 AI 编程客户端,路由核心与客户端适配层分离,MIT 开源。