Use for authorized reverse engineering of custom binary protocols, Protobuf/gRPC, WebSocket frames, and PCAP-driven protocol recovery.
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查看安装方法安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
| 情况 | 去哪 |
|---|---|
| 仅 HTTP 参数签名 / JS 加密 | js-reverse/ |
| 仅 TLS 证书问题 | pentest-tools/ 或浏览器代理 |
| 固件内协议栈深挖 + 仿真 | firmware-pentest/ 后再回本 skill |
□ 拿到样本：PCAP / 代理导出 / 客户端日志 / 二进制
□ 标记方向：C→S / S→C；是否有握手、心跳、重连
□ 固定头？魔数？长度字段？TLV？定长？
□ 是否压缩（zlib/gzip/lz4）或加密（AES/ChaCha 帧内）
□ tshark -r cap.pcap -T fields -e frame.number -e ip.src -e tcp.payload
□ 对齐多个同类消息，找不变字节 / 自增序列号
□ 长度字段：大端/小端、含头/不含头
□ 校验：CRC16/32、checksum、HMAC 位置
□ 画出状态机：Connect → Auth → Ready → Request/Response → Close
□ 工具：Wireshark 自定义 dissector 草稿 / ImHex / 010 Editor 模板 / Kaitai Struct
□ Protobuf：.proto 恢复（blackboxprotobuf / pbtk / protoc --decode_raw）
□ gRPC：HTTP/2 headers + protobuf body
□ 加密：找密钥派生（客户端 so/dll/JS）→ 联合 ida-reverse / js-reverse / apk-reverse
□ 重放：仅在授权 scope 内；先无害字段再敏感操作
MUST 产出：
- 消息类型表（name / opcode / fields）
- 至少 1 条可复现的解码命令或脚本
- Evidence：原始 hex 摘录 + 解码结果（脱敏）
| 工具 | 必需 | 用途 |
|---|---|---|
| tshark / Wireshark | 强烈建议 | PCAP 解析 |
| Python3 | 是 | 解码脚本 |
| blackboxprotobuf | 可选 | 未知 protobuf |
| ImHex / 010 | 可选 | 结构模板 |
| IDA / r2 / Ghidra | 按需 | 客户端序列化函数，见对应 skill |
references/protocol-workflow.md — 帧布局与 Protobuf 速查../ida-reverse/ ../js-reverse/ ../firmware-pentest/ ../pentest-tools/还没有评价。欢迎分享你的使用感受。
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Post-run self-evaluation system that scores agent output on correctness, clarity, actionability, and conciseness. Use after /team runs, skill executions, or when explicitly asked to evaluate output quality.
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Create AI marketing videos for ads, promos, product launches, and brand content. Models: Veo, Seedance, Wan, FLUX for visuals, Kokoro for voiceover. Types: product demos, testimonials, explainers, social ads, brand videos. Use for: Facebook ads, YouTube ads, product launches, brand awareness. Triggers: marketing video, ad video, promo video, commercial, brand video, product video, explainer video, ad creative, video ad, facebook ad video, youtube ad, instagram ad, tiktok ad, promotional video, launch video
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Use when building AI features into a product: LLM integration, RAG pipelines, guardrails, streaming, AI UX, prompt engineering, or AI cost control. Treats prompts as code and validates every model output.
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Your AI research and engineering brain trust. 59 named personas across 8 cells covering frontier labs, applied product, model architecture, reasoning/RL/agents, alignment and interpretability, theory and science of DL, multimodal and…
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Use when designing a new REST or GraphQL API, reviewing an API spec before implementation, setting team API standards, or migrating REST to GraphQL. Covers resources, HTTP semantics, pagination, error handling, and pitfalls.
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