项目概述
本项目结合 chrome-devtools-mcp 的能力并遵循 Skill 规范，实现了 JSRPC + Flask + autoDecoder 方案的前端 JS 逆向自动化分析。旨在提升 JS 逆向效率，将繁琐的定位加密函数、编写注册代码及 Python 脚本配置等工作交由 AI 自动完成。
适用场景
- 需要快速落地前端签名/加密参数逆向
- 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
核心思路
针对 JS 逆向中常用的远程调用法（如 JSRPC+Mitmproxy、JSRPC+Flask 等），初始配置阶段往往涉及定位加密函数、编写注册代码和 Python 脚本等繁琐操作。通过引入 AI 的 MCP 和 Skill 技术赋能，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。人员全程只需下发指令，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
- 自动定位
sign / enc / token等关键参数生成入口 - 自动生成 JSRPC 注入与注册代码
- 自动生成 Python Flask 代理代码
- 输出 Burp
autoDecoder对接说明，支持端到端联调 - 支持 AntiDebug_Breaker 的 11 项反调试能力
项目结构
js-reverse-automation--skill/
├── README.md # 项目说明、使用方式、更新说明和结构说明
├── SKILL.md # Skill 主控文件，定义任务触发、输入、流程分阶段及验收要求
├── agents/
│ └── openai.yaml # Skill 的 agent 入口配置，定义默认提示词、输入格式和执行约束
├── artifacts/ # 运行期目录，承接流程中间产物和最终校验报告
│ ├── phase0_input.json # 规范化后的输入
│ ├── phase1_trace.json # 浏览器链路复现结果
│ ├── phase2_entrypoints.json# 参数入口识别结果
│ ├── phase3_dependencies.json# 依赖、上下文和调用方式提取结果
│ └── validation_report.json # 最终校验报告
├── references/ # 阶段流程说明书、契约、恢复机制及验收标准
│ ├── workflow-recon.md
│ ├── output-contract.md
│ ├── failure-recovery.md
│ ├── validation-checklist.md
│ └── antidebug/ # 反调试处理参考
│ ├── debugger-loop.md
│ ├── console-detect.md
│ ├── timer-check.md
│ ├── env-detect.md
│ ├── proxy-guard.md
│ └── dynamic-alias.md
└── scripts/ # 工具脚本集合
├── check_inputs.py
├── emit_analysis_result.py
├── emit_jsrpc_stub.py
├── emit_flask_proxy.py
├── emit_burp_doc.py
└── validate_artifacts.py
