项目通过 MinHook 挂载了 12 个关键函数：

这是项目最精巧的设计。Source 2 引擎提供了 schemasystem.dll，其中包含所有实体类的字段名→偏移映射。CSchemaOffset.cpp 在运行时遍历所有 TypeScope，动态读取 CSchemaClassBinding 结构的成员偏移，存入 unordered_map<string, unordered_map<string, uint32_t>>。

这意味着游戏更新导致实体字段偏移变化时，无需重新逆向，运行时自动解析。

对于非 Schema 暴露的函数（如 CalcWorldSpaceBones、ScreenTransform），项目通过 CBasePattern 在 DLL 加载时执行 AOB（Array of Bytes）扫描定位：

支持三种扫描类型：直接匹配、CALL指令追踪（SEARCH_TYPE_CALL）、LEA RIP相对寻址（SEARCH_TYPE_PTR2）。

拿到源码之后我想着能不能自己扫描进行适配，发现还真可以，使用AI进行批量文件扫描进行版本适配几乎可以无脑适配，但是适配之后骨骼和aimbot失效后续我也解决了！嘿嘿

编写了 Python 脚本 pattern_scan.py，通过 Boyer-Moore 风格的通配符匹配算法，一次性扫描所有目标 DLL：

对 8 个 DLL 的 35 个模式进行批量扫描，输出命中/缺失/歧义三类结果。

针对新版 Deadlock（ClientVersion 6536），扫描结果 30/32 OK，0 MISS，仅 CameraManager 和 CreateMaterial 存在歧义（2 处命中指向同一地址），确认无需修改即可运行。

本人英文不好所以手动给他添加了所有的翻译工程，然后重新编译即可

新增 LangHelper.hpp 翻译宏：

遍历 17 个菜单文件的数百处 XorStr("English") 替换为 L("English", "中文")。

同时为 ImGui 字体系统添加 CJK Merge Font（msyh.ttc），解决中文字符显示为方框的问题。

添加 /utf-8 MSVC 编译标志，确保 UTF-8 字符串在 GBK 环境下正确编译。

原始代码通过 GetDllDir() 获取 DLL 所在目录作为配置路径。由于 DLL 被注入器提取到 %TEMP%\随机目录，注入完成后被全零覆盖删除，导致配置不保存。

修改 CSettingsJson.cpp，新增 GetConfigDir()：

配置保存到 %APPDATA%\LiveLock\，永久保留。

原始项目依赖 HeroSkeletonPairs.hpp 中的预先提取的骨骼映射表。由于 BoneExtractor 源码缺失，初版使用空存根导致自瞄无法锁定目标。

CAimbot.hpp 中 bool Active = false; 改为 true;，避免用户找不到开关。

从 UC 获取 Deadlock-BoneExtractor 源码，其对游戏 VPK 文件（Valve Pak）执行解析：

Andromeda 的自瞄和骨骼 ESP 都依赖 HeroSkeletonPairs.hpp 中预先提取的骨骼数据：

VPK读取 → 遍历 4966 个 .vmdl_c 条目
→ 过滤英雄模型路径
→ 解析 ValveResourceFormat 提取骨骼名称/ID
→ 构建 slotBones 部位分类 (Head/Neck/Torso/Arms/Legs)
→ 生成 C++ 头文件

源码仓库中的 HeroSkeletonPairs.hpp 仅包含一个空存根 g_HeroModelData = {}，因为完整的骨骼数据由 PreBuildEvent 调用 BoneExtractor 运行生成后填入。此步骤需要 .NET SDK 且 BoneExtractor 源码在主仓库中缺失的。直接编译后所有 GetHitboxBones() 调用返回 nullptr，导致自瞄无法锁定目标和骨骼 ESP 无法绘制。

最初尝试了三种途径：

Deadlock 的资源存储在 game\citadel\pak01_dir.vpk（索引文件，6.5MB）和 pak01_000.vpk ~ pak01_270.vpk（数据分片）中。VPK v2 的文件头结构：

依赖 .NET 10.0 + ValveResourceFormat NuGet 包。生成 63 个英雄模型、总计 235KB 的 HeroSkeletonPairs.hpp。
目录树定位：TreeOffset = FileSize - TreeSize

目录树中每个文件条目为 18 字节：

在等待 .NET 10 SDK 期间，手动解析了 VPK v2 二进制格式：

条目按 Extension → Path → Filename 的三层树结构组织。遍历时以空字符串标记层级结束。

手动编写 Python VPK 解析器成功定位到扩展名 vmdl_c 下的 152 个英雄模型路径，但 latin-1 编码的目录名在 UTF-8 转换时触发 UnicodeDecodeError。

工具的核心逻辑：

Header: Magic(4B) + Version(4B) + TreeSize(4B) + FileDataSize(4B) + ...
Tree offset = FileSize - TreeSize
Entry: CRC(4B) + Preload(2B) + ArchiveIdx(2B) + Offset(4B) + Length(4B) + Term(2B)

关键 NuGet 依赖：

从 .vmdl_c 中提取的骨骼名（如 neck_0, spine_1, arm_upper_l, leg_lower_r）通过启发式规则映射到五个部位槽位：

成功定位 4966 个 vmdl_c 条目，但字符编码问题导致解析中止。最终 BoneExtractor 工具完美解决。
骨骼父子连接 (BonePair) 通过 .vmdl_c 中的层级关系构建，用于骨架 ESP 绘制连线。

输出：

跳过 89 个文件的原因是：turret、projectile、LOD 模型、spectre_hand 等非玩家骨骼。63 个有效模型覆盖了游戏中全部可玩英雄及其变体形态。

替换前后 DLL 大小对比：

注入游戏后验证：

成功定位 4966 个 vmdl_c 条目，但字符编码问题导致解析中止。最终 BoneExtractor 工具完美解决。

编译命令：

16 字节 Payload → AES-256-CBC（随机 IV）→ Base32 → "VITT-XXXXX-..."：

GUI 卡密生成器，通过 libmysql C API 直连 MySQL，每张卡密记录到 deadlock.cards 表，支持查询状态。

本次开发涉及以下技术栈：

完整源代码和工具已整理归档，可作为 Source 2 引擎游戏学习的参考框架。

Andromeda-DeadLock-Base/ (VS DLL项目)
├── DllMain.cpp                    # DLL入口
├── DeadLock/
│   ├── Hook/                      # 12个MinHook引擎钩子
│   ├── SDK/                       # 逆向的Source2 SDK封装
│   │   ├── CFunctionList.hpp      # 19个字节模式函数查找
│   │   ├── CSchemaOffset.cpp      # 运行时Schema字段偏移解析
│   │   └── Interface/             # 引擎接口封装
│   └── Protobuf/                  # 94个预编译protobuf文件
├── AndromedaClient/
│   ├── Features/
│   │   ├── CAimbot/               # 自瞄 (轨迹预测/惯性/AntiFrog)
│   │   ├── CVisual/               # ESP (方框/骨骼/Chams/观战)
│   │   ├── CMisc/                 # 自动格挡/换弹
│   │   └── CHeroes/               # 英雄专属功能
│   └── GUI/                       # ImGui渲染菜单
└── GameClient/                     # 实体缓存/控制器封装

// 示例：通过函数头字节码定位
CBasePattern ScreenTransform = {
    "ScreenTransform",
    "33 C0 48 39 05 ? ? ? ? 0F 84", // 字节模式，?? 为通配符
    CLIENT_DLL,
    0,
    SEARCH_TYPE_NONE
};

# 核心扫描逻辑
def scan(data, pat_bytes, mask):
    n = len(pat_bytes)
    first_byte = pat_bytes[first_lit]  # 首个固定字节
    pos = data.find(first_byte)        # 快速定位候选
    ...

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