ai-reverse-workflow

name ai-reverse-workflow description AI 辅助安卓逆向的标准工作流（供安全研究/自有应用分析，尤其适合零基础）。当用户丢来一个 APK 说"帮我分析/看看/改一下"但没说清怎么做时，用这套流程系统地推进：先侦察→再定位→后动手→最后验证，并说明每步该调哪个 MCP 工具/技能。 AI 辅助逆向工作流（零基础也能跟） 当用户给一个模糊任务（"分析这个 App""帮我改改""看看怎么回事"），别乱试，按这套标准流程推进。 每一步先想调哪个工具/技能 。 阶段 0 · 明确目标（先问清或先推断） 用户到底要什么？分析 / 去广告 / 去校验 / 抓包 / 改数值 / 学习原理？ 目标是自有 App 还是授权样本？（默认按授权/学习处理） 目标不清时，先做"侦察"给出发现，再让用户确认方向。 阶段 1 · 侦察（搞清这是个什么 App） 加固识别 ：看 lib/ 下的 so、assets、入口 Application 类名 → 用 packer-identification 技能判断有没有壳。 有壳 → 先脱壳（ android-unpacking / rev-dex-dumper ），否则 jadx 看到的是壳代码。 技术栈识别 ： libil2cpp.so + global-metadata → Unity（用 unity-il2cpp-reverse ） libapp.so + libflutter.so → Flutter（用 flutter-reverse ） assets/www / app-service.js / index.android.bundle → H5/uni-app/RN（用 hybrid-h5-reverse ） 否则就是原生 Java/Kotlin → jadx 直接看 用 MT 管理器 MCP （ mt_apk_open + mt_apk_list ）开包、看结构、看权限、看 lib/。 阶段 2 · 定位（找到要改/要分析的那段） 用 jadx 反编译看 Java，搜关键词定位： 会员/VIP： isVip / isMember / checkPro （自有应用调试用） 广告： loadAd / showAd / Splash （用 ad-removal ） 校验： verify / check / sign / getPackageInfo （自有应用/授权测试） 网络： OkHttp / Retrofit /接口 URL native 逻辑（.so）→ 用 SOMCP （ so_open + analyze_functions + analyze_crypto ）或 IDA（ ida-decompile / rev-idapython ）。 静态看不明白 → 动态 ：Frida hook 打印参数/返回/堆栈（ frida-scripts / rev-frida ），或 rev-unicorn-debug 模拟跑一段。 要看网络请求 → ProxyPin 抓包 + protocol-crypto-analysis 分析签名/加密。 阶段 3 · 动手（改 / 提取 / 生成） 改 Java 层逻辑 → 改 smali（ smali-repack ）+ MT 管理器回编。 改 native → SOMCP patch 汇编/字节 + build_so 。 动态改（不改文件）→ Frida hook / 免 root（ noroot-hook ）。 生成 Xposed 模块 → xposed-module-builder 。 手法不确定 → 查 reverse-patch-techniques （去校验/改返回值/绕过总表）。 阶段 4 · 验证 & 复盘 改完回编、重签（ signature-bypass 过签名校验）、装真机走一遍。 崩了看 logcat / 安全模式崩溃报告，定位是签名校验没过还是改错了。 完成后按 systemPrompt 里的"任务复盘"模板输出结构化总结。 通用原则 一次一步，每步交代用了什么工具、看到了什么、下一步干嘛 ，别跳步。 优先"改动小、可回滚"的方案（Frida 动态 > smali patch > so patch）。 遇到具体场景先 use_skill 调对口技能，按标准套路做，别凭记忆瞎试。 卡住就换track：静态卡了上动态、Java 层没有就去 native、单点难就抓包看全局。 边界 用于自有 App / 已授权样本的分析、学习、研究。不协助盗版牟利、破解他人付费服务、侵权。