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whitenightshadow/hello_js_reverse_skill

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whitenightshadow/hello_js_reverse_skill — кандидат на навык агента, импортированный из https://github.com/whitenightshadow/hello_js_reverse_skill.

Обзор

whitenightshadow/hello_js_reverse_skill — кандидат на навык агента, импортированный из https://github.com/whitenightshadow/hello_js_reverse_skill.

Обзор (машинный перевод)

面向 Web API 通用采集、接口签名分析与改版回归的 Skill。 已有协议与样本时直接验证 Node.js/Python 调用;需要页面取证时使用 Camoufox MCP 捕获网络、定位源码和调试 Hook,再交付可验证的采集程序。

v3.9.0:真实开源案例与实操反馈

  • 可重复准备 KProtect VM、javascript-obfuscator CFF、CryptoJS/FingerprintJS,并通过真实 MCP 验证原始/插桩、加解密及原生 trace。
  • 对齐 MCP v1.8.0 的主世界/Frame 日志、现代语法解析、保守改写、精确 Unicode 返回及同步异常 Hook。
  • 延续“任务首次检查、后续复用、变化时局部复查”,移除旧索引重复扫描和未经验证的覆盖率描述。

见 v3.9.0、实战经验、准备与复现。

v3.8.0:任务级检查与多轮实操迭代

  • 首次按任务检查,后续复用;浏览器/Frame/鉴权/SDK等相关状态变化时局部复查,避免反复审查或误清理。
  • 对齐 MCP v1.7.0 的请求差异、响应文件、哈希单位与失败诊断,按任务类型验收。
  • 采集核心增加显式结束字段、空中间页、可选重试和本次页数上限,保留既有默认语义。
  • 经过三轮独立 Agent 的真实 MCP/HTTP 实操,保存失败记录并修正;最后一轮三个产物全部通过独立验收。

使用说明见 通用采集、任务级检查、v3.8.0 版本说明。

v3.7.0:通用采集与改版回归

配套 MCP v1.6.0,保留现有 Skill 名称和模板路径。 默认协议采集;浏览器自动化仅用于用户明确选择的交付方式。

  • Python 模板新增可配置 JSON API 采集:page/offset/cursor 分页、业务校验、主键去重、JSONL、页级 checkpoint 和恢复校验。
  • MCP 新增增量捕获、带截断/丢弃状态的导出,以及可选 Node.js 独立验签;修复并发响应归属、Cookie 删除和无效验签样本误通过。
  • 模板 npm test / node main.js --test 为离线测试;修复 VM 地址、location、定时器和 Python Cookie;请求默认不自动重放 POST。
  • 使用 project-baseline.py 保存 SDK/签名代码/fixture 哈希,check-mcp-contract.py 校验工具契约,依赖自检按任务模式选择。

使用说明见 通用采集指南,完整版本说明见 v3.7.0。

核心能力

  • 双语言算法还原: Узел.

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README

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JS 逆向分析 Skill

面向 Web API 通用采集、接口签名分析与改版回归的 Skill。已有协议与样本时直接验证 Node.js/Python 调用;需要页面取证时使用 Camoufox MCP 捕获网络、定位源码和调试 Hook,再交付可验证的采集程序。

v3.9.0:真实开源案例与实操反馈

  • 可重复准备 KProtect VM、javascript-obfuscator CFF、CryptoJS/FingerprintJS,并通过真实 MCP 验证原始/插桩、加解密及原生 trace。
  • 对齐 MCP v1.8.0 的主世界/Frame 日志、现代语法解析、保守改写、精确 Unicode 返回及同步异常 Hook。
  • 延续“任务首次检查、后续复用、变化时局部复查”,移除旧索引重复扫描和未经验证的覆盖率描述。

见 v3.9.0、实战经验、准备与复现。

v3.8.0:任务级检查与多轮实操迭代

  • 首次按任务检查,后续复用;浏览器/Frame/鉴权/SDK等相关状态变化时局部复查,避免反复审查或误清理。
  • 对齐 MCP v1.7.0 的请求差异、响应文件、哈希单位与失败诊断,按任务类型验收。
  • 采集核心增加显式结束字段、空中间页、可选重试和本次页数上限,保留既有默认语义。
  • 经过三轮独立 Agent 的真实 MCP/HTTP 实操,保存失败记录并修正;最后一轮三个产物全部通过独立验收。

使用说明见 通用采集、任务级检查、v3.8.0 版本说明。

v3.7.0:通用采集与改版回归

配套 MCP v1.6.0,保留现有 Skill 名称和模板路径。默认协议采集;浏览器自动化仅用于用户明确选择的交付方式。

  • Python 模板新增可配置 JSON API 采集:page/offset/cursor 分页、业务校验、主键去重、JSONL、页级 checkpoint 和恢复校验。
  • MCP 新增增量捕获、带截断/丢弃状态的导出,以及可选 Node.js 独立验签;修复并发响应归属、Cookie 删除和无效验签样本误通过。
  • 模板 npm test / node main.js --test 为离线测试;修复 VM 地址、location、定时器和 Python Cookie;请求默认不自动重放 POST。
  • 使用 project-baseline.py 保存 SDK/签名代码/fixture 哈希,check-mcp-contract.py 校验工具契约,依赖自检按任务模式选择。

使用说明见 通用采集指南,完整版本说明见 v3.7.0。

核心能力

  • 双语言算法还原: Node.js (crypto / crypto-js) 与 Python (hashlib / pycryptodome) 双路径实现
  • 加密算法还原: MD5/SHA/AES/DES/RSA/HMAC/Base64 等常见加密算法的纯算法复现
  • JS 混淆还原: OB混淆、控制流平坦化、eval打包、自定义VM/JSVMP 等混淆类型的分析策略
  • JSVMP 行为追踪: Hook/插桩/日志/源码级插桩四板斧(v2.5.0 新增第四板斧),从行为层面追踪 JS 虚拟机保护的签名生成链路,提供通用调查路径,实际有效性需按目标样本验证(详见专项指南)
  • Cookie 归因分析: analyze_cookie_sources 融合 HTTP Set-Cookie 与 JS document.cookie 日志,一次性解答"这个 Cookie 到底是谁写的"(v2.5.0 新增)
  • 反爬类型分档决策(v2.6.0):签名型(RS/Akamai)/ 行为型(TK/JY)/ 纯混淆 三类反爬的工具路径完全不同,内置顶层决策框架,避免"observer effect 破坏签名"的经典陷阱
  • 动态 Cookie 逆向: eval首包、api预热、浏览器指纹等 Cookie 生成机制的破解
  • WASM 逆向: WebAssembly 加密模块的加载、环境补全和调用
  • 协议层对抗: TLS 指纹检测、HTTP/2 强制、频率限制等协议层防护的应对
  • 反检测浏览器: Camoufox C++ 引擎级指纹配置,用于反爬与环境依赖分析,站点可用性按实测判断
  • 单 MCP 工作流: 统一使用 camoufox-reverse 完成源码搜索、Hook 注入、函数追踪、网络分析、请求拦截与反检测验证
  • 错误排查体系: 完整的请求失败排查流程和签名值不一致排查方法论
  • Codex/Claude Code 完整适配: 内置 Agent 授权指令框架,确保 AI 全力协助完成分析任务

快速使用

方式一:AI 对话框直接安装(推荐)

在你的 AI 编码工具(Cursor / Claude Code / codex 等)的对话框中输入:

帮我安装下这个skill:hello_js_reverse_skill
项目地址:https://github.com/WhiteNightShadow/hello_js_reverse_skill

AI 会自动完成下载、配置,并在后续 JS 逆向相关任务中自动调用该 Skill。

方式二:手动安装

将本仓库克隆到对应 AI 工具的 skills 目录下:

Cursor:

git clone https://github.com/WhiteNightShadow/hello_js_reverse_skill.git ~/.cursor/skills/hello_js_reverse_skill

Codex:

git clone https://github.com/WhiteNightShadow/hello_js_reverse_skill.git ~/.codex/skills/hello_js_reverse_skill

VSCode(Copilot / Cline 等插件):

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Установка

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