逆 · 逆向分析渐进路由

SkillProductivity

Progressive routing for reverse engineering (binaries / mobile / protocols / forensics / protection mechanisms / runtime observation). Trigger words: binary/mobile/decompilation/Frida/IDA/Ghidra/PE/ELF/APK/protocol/forensics; first pick a domain index, then select modules by task match and score; re

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Then ask your AI: use the 逆 · 逆向分析渐进路由 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by alicewe1/alice_skill in alice-reverse/SKILL.md and read by ahel’s review.

本路由管理 125 个模块。入口只负责选领域,模块索引分片到 references/,正文仍在 ../_modules/。

加载规则

  1. 先用一句话概括用户要达成的结果,再选最匹配的领域。
  2. 每个阶段默认只读一个领域索引;任务明确跨领域时最多读两个。
  3. 禁止为了了解全部能力而读完所有 references/*.md。
  4. 领域内先按任务匹配度筛选,再用评分排序;高分不能覆盖领域不匹配。
  5. 每阶段最多取 4 个模块,可跨多个领域分别取:本类正文需要其它类能力(如「破」的正文要用逆向分析)→ 直接去对应路由页取模块补足,不受单一子路由限制;优先使用 MCP 工具执行电脑操作——模块动作能由本页「可用 MCP 工具」完成的优先用 MCP,无匹配或失败再回退本地命令。
  6. 说出参考的具体模块(任何阶段,硬性):选定/换用/补充任何参考模块的当下就向用户说出——参考模块: <类>: <模块id>(<一句话用途>);禁止只执行不报名、禁止事后补报。
  7. 模块不匹配或执行碰壁时,先在当前领域换模块;领域不对才回本页换领域。
  8. 找不到合适模块时,使用模型自带知识规划,并向用户说明规划步骤、执行路径、成本与预计交付路径;不要为凑数读取无关领域。
  9. 任何实际执行前,先向用户展示规划步骤、执行路径、预计成本(时间/算力/外部服务/人工投入)和预计交付物路径;用户已明确要求且风险可控时可直接开始,但仍要给出简短预览。
  10. 每项交付完成后,先在工作区写 Markdown 交付记录,包含目标、决策依据、实际步骤、证据、验证结果、产物路径和未解决项,再向用户汇报;不记录隐藏思维链。

领域索引

领域何时读取模块数索引
原生与托管二进制PE、ELF、SO、DLL、EXE、.NET、反汇编、函数、导入表、字符串与交叉引用10references/native-binary.md
移动端与 IL2CPPAPK、IPA、Android、iOS、JNI、Frida/Objection、证书锁定、Root/模拟器与 Unity IL2CPP11references/mobile.md
协议、API 与 Web 运行时TCP/UDP、自定义协议、API 签名、HAR、JavaScript、WebCrypto、WebSocket/gRPC 与流量还原15references/protocol-web.md
取证与恶意样本分析EVTX、PCAP、内存镜像、时间线、IOC、恶意样本配置、加密行为与媒体隐写15references/forensics-malware.md
保护、混淆与脱壳加壳、OEP/IAT、OLLVM、虚拟化保护、反调试、自修改代码与运行时重建20references/protection-unpacking.md
运行时观测与补丁Hook、断点、Frida 追踪、参数观测、字节补丁、跳转修改与系统调用关联15references/instrumentation-patching.md
固件、内核与驱动固件镜像、分区/启动链、Binwalk、Windows/Linux/macOS 内核与驱动7references/firmware-kernel.md
高级安全研究漏洞机理、Pwn/ROP、模糊测试、密码强度验证与防御控制研究;只有任务明确命中时读取7references/advanced-security.md
综合流程与工具任务编排、工具准备、环境隔离、IDA/Ghidra RPC、研究严谨性与综合逆向方法25references/workflow-tooling.md

评分机制

  • 评分唯一来源是 ../_modules/skill_ratings.json;索引显示 【x/10】。
  • 选择顺序固定为:任务匹配度 → 评分 → 索引顺序;无评分模块仍可用。
  • 不得为比较分数加载无关领域;批量评分一次处理一个领域索引。
  • 修改评分后重跑 ../aliceskill/scripts/rebuild_menu.py,不要手改生成的索引。

读取具体模块

选定模块后完整读取 ../_modules/<MODULE_ID>/SKILL.md;取不到正文时如实报告,不得声称已按该模块执行。 同一任务已读取的模块直接复用;换领域或新任务才重新路由。 任何阶段选定/换用/补充参考模块,必须当场说出 参考模块: <类>: <模块id>(<用途>),禁止只执行不报名。

Signals

GitHub stars
26
Forks
4
Last commit
Sep 2026
Advanced
Item type
skill
Key
alice-reverse
Source
github.com/alicewe1/alice_skill