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大家好，最近整理并持续维护了一个移动端逆向项目 mobile-reverse-skill，想分享给看雪的朋友交流。
项目地址：2b8K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6G2N6$3g2F1z5o6l9H3M7g2)9J5c8X3#2G2j5X3W2D9k6g2)9J5k6s2u0W2N6X3g2J5M7$3g2Q4x3X3c8K6K9$3W2D9L8l9`.`.
平时使用 AI 辅助逆向，经常遇到几个问题：分析步骤比较零散，静态代码和运行时数据对不上；分析到一半换个会话，又需要重新交代上下文；有时模型看到几个常量，就过早判断用了某种加密算法。
这个项目尝试把分析过程整理成一套可复用的 Skill，让 Claude Code 和 Codex 按阶段调用工具、记录证据，并验证分析结果。适合移动端 CTF、逆向学习，以及授权范围内的应用安全研究。
项目会区分“观察到的事实”“推测”和“已验证结论”。
例如，看到一个疑似加密常量，并不足以确认算法；还原签名后，也需要用实际样本重新计算、比对，并通过修改输入的对照测试验证。
工具没有成功运行、分析受阻或证据不足时，也应该如实记录。
先克隆仓库：
安装到 Claude Code：
安装到 Codex：
两边共用当前仓库中的 Skill，方便持续更新：
Claude Code 中可通过 /reverse-skill 指定目标和分析任务；Codex 中使用 $reverse-skill。
/reverse-skill
$reverse-skill
例如：
Skill 本身不会自动配好逆向环境，具体能力取决于本机工具、设备及权限。例如，Android 的 eBPF 分析需要满足对应的设备和内核条件。
项目整合并改编了多个社区逆向 Skill 和工具的思路，上游来源在 README 的 Credits 中列出，也感谢原作者们的分享。
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