reverse-skill

Enrutador de habilidades de ciberseguridad · Paquete de habilidades de ingeniería inversa

Navega por aguas oscuras, navega contra la corriente.

Acerca de · Primeros pasos · Uso · Ruta rápida · Enrutamiento · Contratos de ops · Arranque para IA · Patrocinadores · Contribuciones

🌐 Chino

Acerca de

Si eres un agente de IA, ve a README_AI.md y sigue las instrucciones estrictamente.

Cuando un agente de IA (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode u otro cliente compatible) se encuentra con un APK, un binario, cifrado JS de frontend, un reto CTF o un objetivo de pruebas de penetración, este paquete lo dirige a la metodología correcta, comprueba las herramientas disponibles y ejecuta un flujo de trabajo repetible en lugar de adivinar comandos.

User task
  → RULES.md
  → MASTER-ROUTING / master-route.ps1 (PRIMARY)
  → case-init / scope.md (auth + network_profile; no target ACT until ready)
  → Scenario skill → tools / MCP / scripts
  → timeline + Evidence→Finding→Path → report + field-journal

Por qué existe esto:

• Los agentes de IA no saben si usar jadx, apktool, Frida, IDA o BurpSuite para una tarea determinada
• Las tareas con APK, ELF, JS, PCAP y CTF requieren manuales de procedimientos diferentes
• Las herramientas, los servidores MCP y los scripts están dispersos entre máquinas
• Los mismos errores se repiten porque la experiencia no se reutiliza

Estado actual

El núcleo de enrutamiento se basa en una única configuración estructurada, validada por CI multiplataforma, y se mantiene separado de los adaptadores opcionales de cliente.

Escalera PRIMARIA: skills/MASTER-ROUTING.md · Matriz completa: skills/routing.md · Operaciones: skills/ops/

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Construido con

IDA Pro · radare2 · Ghidra

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Primeros pasos

Requisitos previos

• Java / JDK — para jadx y apktool
• Node.js 22.12+ — para el stack de JS y los servidores MCP
• Python 3.x — para Frida y los scripts auxiliares
• Un cliente de IA de código — Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode u otro cliente compatible

Instalación

git clone https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill.git

Luego actualiza el índice de herramientas según la plataforma:

Consulta skills/tool-index.md para ver las herramientas detectadas.

Documentación específica por plataforma:

• Kali Linux → kali/README-kali.md
• Ubuntu/Debian → docs/platforms/linux.md
• macOS → docs/platforms/macos.md

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Uso

Escenarios compatibles

Archivos clave

Pruebas (ejecutar tras cualquier cambio de enrutamiento/configuración)

# 1. Routing regression — 163 (hint → expected PRIMARY) cases, fails CI on any mismatch
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File skills/scripts/test-routing.ps1
# 2. Structure coherence + supply-chain pin gate (unpinned auto-install fails)
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File skills/scripts/verify-routing-coherence.ps1
# 3. Smoke: verify + script parse + quick route matrix
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File skills/scripts/smoke.ps1
# 4. INDEX.md drift check (regenerate with extract-summaries.ps1 if dirty)
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File skills/scripts/extract-summaries.ps1 -Check

GitHub Actions CI ejecuta todo lo anterior en Windows + Ubuntu para cada push/PR.

Integración neutral respecto al cliente

El núcleo de enrutamiento, el conjunto de regresión, los manifiestos y el flujo de trabajo de casos no dependen de un cliente de IA específico. Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode y otros clientes deben cargar el repositorio mediante su propio adaptador o mecanismo de instrucciones de proyecto. La configuración específica del cliente debe seguir siendo opcional y quedar fuera del contrato principal de enrutamiento.

Estructura del repositorio

.
├── README.md / README_zh.md / README_AI.md
├── RULES.md / RULES_zh.md
├── skills/
│   ├── MASTER-ROUTING.md / SKILL.md / routing.md
│   ├── ops/                   # ops contracts
│   ├── scripts/               # master-route, case-init, bootstrap, verify
│   ├── field-journal/
│   ├── apk-reverse/ mobile-reverse/ js-reverse/ dotnet-reverse/
│   ├── ida-reverse/ radare2/ reverse-engineering/ malware-analysis/
│   ├── pentest-tools/ attack-chain/ pwn-chain/ firmware-pentest/
│   ├── api-security/ supply-chain-security/ llm-security/
│   └── ...
├── CTF-Sandbox-Orchestrator/
├── docs/
├── kali/                      # see kali/README-kali.md
└── work/                      # local cases (gitignored)

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Patrocinadores

El patrocinio ayuda a mantener los benchmarks de enrutamiento, la CI multiplataforma, la documentación y la biblioteca pública de flujos de trabajo de seguridad.

Patrocinador actual

Atlas Cloud Proveedor de servicios de modelos de lenguaje de gran tamaño

Patrocina este proyecto

_{Los patrocinadores confirmados pueden aparecer aquí con nombre, logo y enlace al proyecto.}

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Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Haz un fork del repositorio, crea una rama de funcionalidad y abre un PR.

1. Haz un fork del Proyecto
2. git checkout -b feature/AmazingFeature
3. git commit -m 'Add some AmazingFeature'
4. git push origin feature/AmazingFeature
5. Abre un Pull Request

Contribuyentes

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Licencia

Este proyecto (reverse-skill) se distribuye principalmente bajo la Licencia MIT (consulta LICENSE).

Dependencias de submódulos y terceros:

• CTF-Sandbox-Orchestrator/: GNU GPLv3
• Pentest Swarm AI: el proyecto original es AGPL-3.0. Este repositorio solo lo invoca mediante CLI o MCP y no incluye su código fuente
• Otras herramientas (jadx, frida, nmap, burpsuite-mcp, etc.) están sujetas a sus respectivas licencias oficiales

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Agradecimientos

Gracias a todos los autores de herramientas de código abierto. Este proyecto integra herramientas de ingeniería inversa, pruebas de penetración, CTF y análisis de seguridad: cada herramienta es fruto del esfuerzo de la comunidad.

Un agradecimiento especial a los contribuyentes del ecosistema de desofuscación de OLLVM y a todos los que enviaron muestras de prueba, issues y PRs.

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Contacto

• Email: [email protected]
• Grupo de QQ: 942400892
• Discord: comunidad de reverse-skill
• Issues: Issues de GitHub