js-reverse-automation--skill
前端JS逆向全流程自动化Skills
结合chrome-devtools-mcp的能力并加上Skill的规范，实现JSRPC+Flask+autoDecoder方案的前端JS逆向自动化分析，提升JS逆向的效率
适用场景
- 登录参数加密（RSA/AES/SM2/SM4/MD5/自定义编码）
- 数据爬取时响应内容加密
- 请求签名（sign/token/enc）
- 需要将js逆向逻辑封装为可复用的代码
- 需要与 Burp 配合进行抓包、改包
解决传统 AI 逆向的四大痛点
本项目专注于 实战工程落地 ，通过更轻量的架构打通逆向到实战的最后一公里：
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从“死磕补环境”到“JSRPC 动态榨取” ： 不强求 AI 去补全复杂的浏览器上下文，而是指导 AI 建立 JSRPC 远程调用。直接将真实浏览器作为算法解析器，绕过混淆逻辑，0 成本获取加密结果。
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从“孤岛式输出”到“全链路生产交付” ： 拒绝只停留在“看懂代码”阶段。AI 交付的不仅是解析思路，更是直接可运行的 Python Flask 中转服务 与 Burp Suite (autoDecoder) 联动配置，无缝接入渗透工作流。
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从“单阶段盲跑”到“契约化阶段校验” ： 引入明确的 Phase 0-9 阶段划分，以
analysis_result.json作为中间产物契约。在生成代码后强制触发本地验证器校验，大幅降低 AI 在复杂长文本下的幻觉与语法错误。 -
从“单次对话记忆”到“经验持续演进” ： 打破“新对话即白纸”的限制。利用
references/evolution_matrix.json记忆库，允许 AI 跨任务沉淀对抗经验，实现技能包针对新型混淆与反调试的持续自我演进。
流程设计思路
针对js逆向中常用的远程调用法进行js逆向（如JSRPC+Mitmproxy、JSRPC+Flask等）中，初始配置阶段中面对的定位加密函数、编写注册代码、编写python代码等繁琐操作，通过引入AI的MCP和Skill技术进行赋能，让AI自动完成函数发现与注册代码生成，最终实现从“半自动”到“高自动”的跨越，人员全程只需下方指令，并最终配置一下burp即可完成JS逆向的全流程。
核心能力
- 基于 MCP 连接真实浏览器，触发并跟踪js加密/签名链路
- 运行时 Hook 探针：自动捕获 fetch/XHR/crypto 调用栈和参数流转
- Webpack 模块解析：自动发现
__webpack_require__，搜索 module cache 中的加密函数 - 候选评分系统：7 维度评分 + 真实样本验证，降低误判
- 全自动服务管理：JSRPC 服务器自动发现/启动，Flask 代理自动启停
- 一键注入：代码生成 + 浏览器注入 + 注册验证全自动
- Burp 无缝对接：生成 autoDecoder 配置文档，支持端到端联调
项目结构
js-reverse-automation/
├── SKILL.md # 主控文件
├── references/ # 参考规范与知识库
│ ├── output-contract.md # 输入输出契约
│ ├── workflow-recon.md # 阶段流程说明
│ ├── evidence-collection.md # 取证方法（Hook/源码/网络）
│ ├── advanced-entrypoints.md # 复杂入口场景（Webpack/异步/WASM）
│ ├── antidebug-patterns.md # 反调试模式与 Patch
│ ├── capability-boundaries.md # 能力边界说明
│ └── evolution_matrix.json # 跨任务经验记忆库
├── scripts/ # 自动化工具脚本
│ ├── check_inputs.py # 输入校验
│ ├── emit_runtime_hook_probe.py # 运行时 Hook 探针生成
│ ├── emit_module_probe.py # Webpack 模块探针生成
│ ├── detect_encryption.py # 加密函数候选评分
│ ├── emit_jsrpc_stub.py # JSRPC 注入代码生成
│ ├── emit_flask_proxy.py # Flask 代理生成
│ ├── emit_burp_doc.py # Burp 文档生成
│ ├── manage_services.py # 服务管理（JSRPC/Flask 启停）
│ ├── validate_artifacts.py # 全链路校验
│ └── JsEnv_Dev.js # Hlclient WebSocket 客户端库
├── generated/ # AI 运行生成的中间代码/配置产物
│ ├── jsrpc_inject.js # JSRPC 浏览器端注入代码
│ ├── flask_proxy.py # Flask 本地代理服务
│ ├── burp-autodecoder.md # Burp autoDecoder 配置文档
│ └── runtime_hook_probe.js # 运行时 Hook 探针脚本
└── artifacts/ # 运行时的动态状态与报告产物
├── phase0_input.json # 校验后的输入
├── encryption_candidates.json # 加密函数候选评分
├── validation_report.json # 全链路校验报告
├── jsrpc_status.json # JSRPC 服务状态
└── flask_status.json # Flask 服务状态
使用示意
- 安装 MCP 服务
# Claude Code
claude mcp add chrome-devtools -- npx -y chrome-devtools-mcp@latest
# Codex
codex mcp add chrome-devtools -- npx -y chrome-devtools-mcp@latest
# Gemini
gemini mcp add chrome-devtools npx -y chrome-devtools-mcp@latest
- 将
js-reverse-automation目录放入 Skill 目录，然后输入：
# 第一次建议带上jsrpc路径，后续流程会更稳
Target URL: https://xxx.com/login
Parameters To Analyze: password
Optional Fetch Example: fetch("https://xxx.com/api/login", {"body":"...","method":"POST"})
等待运行完成【第一次使用会生成产物文件夹】，按输出结果，验证有效性以及配置 Burp 即可。
效果检验
- 获取输入所需信息【参考如图1、2、3】
- 按照模版编写提示词并输入给claude【本次使用的是去除安全限制的claude + mimo-v2.5验证，旨在验证降低模型要求，skills实现效果不变】
- 等待输出结果
- 依据结果输出测试即可
- 使用完后记得按照指示关闭jsrpc和flask！！！
实战案例
- xx大学：MD5（全局函数） ✅
- xx大学：SM2 国密 + DOM 公钥 ✅
- xx网：RSA-2048 + JSEncrypt 懒加载 ✅
- xx游：RSA-1024 + Webpack 闭包 ✅
- 某音乐：AES & RSA 组合 + params / encSecKey 类结构 ✅
案例后续会更新到案例库，敬请期待....
引用工具
- JsRpc：https://github.com/jxhczhl/JsRpc
- autoDecoder：https://github.com/f0ng/autoDecoder
- chrome-devtools-mcp：https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp/
更新日志
v1版本更新记录
- 2026-05-21: 引入 Phase 9 经验沉淀与对抗库演进
- 2026-04-10: 补强请求复现、参数入口定位、反检测验证能力
- 2026-03-19: 添加对抗 AI 识别为高风险操作的能力
- 2026-03-10: 重构为"主控文件 + 参考规则 + 生成器 + 校验器"架构
- 2026-02-11: 新增 11 个反调试补充技能
- 2026-02-03: 优化项目结构，支持 Claude/Codex/Trae 平台
v2.0 (2026-05-31)
- 架构优化：阶段流程从 Phase 0-9 精简为 Phase 0-8，消除冗余步骤，token 消耗减少约40%
- 全自动化：JSRPC 自动发现/启动、Flask 自动启停、浏览器自动注入，全程只需配置 Burp
- 更强入口定位：运行时 Hook 探针 + Webpack 模块解析 + 7 维度候选评分，提供更强大、更快速的入口定位能力，对模型要求降低
- 更稳定输出：capability_boundary 显式声明不支持场景、runtime_health 健康检测、候选验证机制