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🎯reverse-flow-skill是一款面向 AI Agent / Codex 的本地 CTF 逆向工程流程技能。加载后，你只需说出启动词"真心为你"，就能让智能体进入逆向模式，在本地沙盒、CTF、crackme、wargame 或训练靶场环境中，按分析 → 报告 → 逆向 → 深度逆向 → 漏洞研判 → 用户选择下一步的流程推进，最终帮你把一份陌生样本变成一份带证据的初始报告。本文是完整的新手入门指南，跟着走一遍即可上手。

一、reverse-flow-skill 是什么？为什么新手适合用？

普通逆向流程往往要手动完成：识别文件类型、计算哈希、提取字符串、检查工具链、整理证据……对新手来说门槛很高。

reverse-flow-skill 把这套流程固化成可复用的技能，核心价值有三点：

技能采用英文内核提示词 + 中文用户交互的设计：内部流程控制用英文保证模型稳定，启动词、报告结构、下一步菜单全是中文，新手零语言障碍。

二、3分钟安装：把技能放入 Codex 技能目录

1. 获取项目源码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reverse-flow-skill

2. 复制技能目录

以 Windows PowerShell 为例（项目官方给出的安装方式）：

Copy-Item -Recurse ".\skills\reverse-flow" "$env:USERPROFILE\.codex\skills\reverse-flow"

核心文件都在 skills/reverse-flow/ 目录下，建议先花 1 分钟认识一下结构：

• SKILL.md：技能主提示词，定义启动协议、工作流和输出格式
• agents/openai.yaml：Agent 展示名称与默认提示词配置
• references/：工作流、能力清单、工具矩阵、报告模板等参考文档
• scripts/：四个开箱即用的离线分析脚本（下一步的主角）

三、启动词"真心为你"：如何进入逆向模式

在 Codex 中加载技能后，直接输入：

真心为你

智能体会立即确认并进入逆向模式，返回固定提示：

已进入逆向模式。请提供样本、二进制、固件、APK、脚本、崩溃日志、补丁差异或分析目标；我将按"分析 → 报告 → 逆向 → 深度逆向 → 漏洞研判 → 用户选择下一步"的流程推进。

💡 新手常见的口语化表达，它都听得懂

技能内置了 CTF 措辞归一化（见 SKILL.md 中的 CTF wording normalization 一节），你可以用很随意的说法：

表达不清也不会"卡死"——技能会先做意图恢复（复述最可能的目标 → 执行安全的首步动作 → 给出 2~4 个可选分支），而不是直接停下来让你重写需求。

四、实战：从上传样本到产出初始报告

下面以"分析一个 crackme 样本"为例，完整走一遍四个脚本，全部在本地离线完成，不执行样本、不联网、不改原始文件。

步骤 1：创建 case 工作区（create_case.py）

脚本 scripts/create_case.py 会自动生成一个结构化目录，包含artifacts（样本副本）、triage、reports、tools等 8 个子目录，以及case.json元数据、假设记录表、沙盒规则文件：

python skills/reverse-flow/scripts/create_case.py --case-name sample-audit --goal "local CTF reverse analysis" --out .\work

步骤 2：离线分诊样本（triage_artifact.py）

scripts/triage_artifact.py 是新手最该先跑的脚本。它只做安全的信息收集：

• 计算 SHA-256 / SHA-1 / MD5 哈希
• 读取文件大小、前缀熵值（熵过高提示压缩/加密/加壳）
• 通过魔数（magic bytes）识别类型：PE、ELF、Mach-O、APK、DEX、SQLite、7-Zip……
• 提取 ASCII / UTF-16 字符串，并标记 URL、IP、注册表键等指标

python skills/reverse-flow/scripts/triage_artifact.py ".\sample.bin" --out ".\work\sample-audit\triage"

结果输出为 JSON + Markdown，为下一步生成报告提供"原料"。

步骤 3：检查本地工具链（tool_audit.py）

scripts/tool_audit.py 会扫描本机已安装的高价值逆向工具，并按--profile（如native原生二进制分析）推荐你缺什么：

python skills/reverse-flow/scripts/tool_audit.py --profile native --out ".\work\sample-audit\tools\native-tool-audit.md"

不知道手头缺哪些工具？这一步直接告诉你答案。

步骤 4：一键生成初始报告（report_from_triage.py）

最后用 scripts/report_from_triage.py 把分诊 JSON 转成 Markdown 初始报告：

python skills/reverse-flow/scripts/report_from_triage.py ".\work\sample-audit\triage\*.json" --out ".\work\sample-audit\reports\initial-report.md"

报告会包含：

• 样本清单表：文件名、大小、SHA-256、类型提示、熵值
• 风险提示：自动根据证据分级（如高熵 → 可能加壳/加密；发现 URL/IP → 存在网络指标）
• 未知项与建议下一步菜单

到这里，一个你完全陌生的样本，就已经有了一份带哈希、带证据、带风险提示的初始报告——这正是 references/workflow.md 中 Intake → Analysis → Report 三道阶段门的落地形态。

五、之后去哪？深度逆向与漏洞研判

初始报告只是起点。根据 references/workflow.md 中的升级条件，出现以下情况时可进入深度逆向阶段：

• 样本存在加壳/混淆、自定义加密编码、未文档化协议
• 观察到崩溃、sanitizer 发现或可疑越界/状态 bug
• 你希望得到根因、影响版本或厂商风格的披露材料

深入阶段的武器库在 references/ 里，按需查阅即可：

• reverse-techniques.md：静态、动态、反编译、固件、移动端、patch diff 技巧
• tooling-matrix.md：按平台/文件类型选工具和应收集的证据
• tool-catalog.md：高星逆向与安全分析工具目录
• evidence-reporting.md：报告模板、证据表格与置信度用语
• vulnerability-review.md：漏洞分类、分诊标准与修复建议结构
• capabilities.md：覆盖原生二进制、脚本运行时、固件、移动端等的能力清单

每个阶段结束时，技能都会给出编号的"下一步菜单"（继续静态逆向 / 动态跟踪 / 数据流映射 / 漏洞研判 / 导出报告 / 停止总结），由你决定走向。

六、新手常见问题 FAQ

Q1：我可以直接把"分析这个 crackme，拿 flag"这样口语化的话说给智能体吗？

可以。技能的默认上下文就是本地 CTF，措辞会被自动归一化为逆向目标，你不需要每轮重复"这是 CTF"。

Q2：它会执行我的样本吗？

默认不会。除非你明确选择动态分析分支且沙盒支持，否则全程离线、非破坏性分析，原始样本保持只读。

Q3：报告里的"推断"可信吗？

技能强制区分已验证事实与推断，推断会标注置信度，未验证的假设会被显式标出（输出契约见 SKILL.md 的 Output contract 一节）。

七、总结

reverse-flow-skill 的精髓在于：把"逆向"从一堆零散命令变成一条可复现、可回溯、每一步都留证据的流水线。新手只需要负责提供样本和选择下一步，繁琐的分诊与报告工作交给技能即可。现在，上传你的第一个样本，试试"真心为你"吧！

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