移动通用·工具

逆向拆解名著为 MUSE 知识库资产。三阶段用磁盘产物衔接，可在独立会话中分别执行： A) pipeline 分析（读 full_text.md → Phase 0-5 YAML + 场景切分 + scene_index） B) 人物系统分析 + 角色 Skill 蒸馏（读 A 的产物，流式蒸馏候选角色，信息够才写、允许修订） C) 手艺标注（可选；后续版本将重构为"读者惊艳感"分析） 当用户想要「结构化分析小说」「逆向拆解」「小说入库」「为知识库建档」「蒸馏名著角色 Skill」时触发。 不适用于一般性的读后感或文学评论——本 skill 专注于产出与 MUSE pipeline 对齐的结构化 YAML 和角色 Skill。 适用于任意长度的小说——短篇直接分析，长篇先建导航再分段分析。

逆向导入已有小说。将已写好的小说（半成品或完本）反向解析为标准项目目录结构，兼容 story-long-write / story-short-write 后续写作流程；内部复用 story-long-analyze / story-short-analyze 的拆解管道，按篇幅自动分流。触发方式：/story-import、「导入小说」「反向解析」「导入」「把我的书导进来」。

逆向工程方法論：將目標專案的分析結果映射為 Prompt 架構（Agent 角色分解、Skill 邊界劃分、Workflow 設計），並提供模板生成規範與品質準則。

逆向工程工作模式 -- 分析 minified/obfuscated/closed-source 程式碼時的方法論與產出規範。觸發：使用者提到逆向、reverse、decompile、minified、obfuscated，或分析 SDK 內部行為。

逆向导入已有小说。将已写好的小说（半成品或完本）反向解析为标准项目目录结构， 兼容 story-long-write / story-short-write 后续写作流程。内部复用 story-long-analyze / story-short-analyze 的拆解管线，按篇幅自动分流。 触发方式：/story-import、「导入小说」「反向解析」「导入」「把我的书导进来」

逆向拆解戏剧 / 剧本 / 舞台文本为 MUSE 知识库 medium-aware 资产。 覆盖：舞台剧 / 莎士比亚 / 古希腊悲剧 / 现代话剧 / 实验剧场 / 影视剧本（电影 / 电视剧）/ 广播剧 / 音乐剧 librettos / 歌剧 libretto / 京剧 / 昆曲 / 越剧 / 川剧 / 黄梅戏等戏曲。 当用户说「分析戏剧」「逆向拆解剧本」「剧本入库」「为知识库建档莎士比亚 / 哈姆雷特 / 麦克白 / 牡丹亭 / 罗密欧与朱丽叶 / 等待戈多」「蒸馏戏剧角色 Skill」「戏剧场景 few-shot 建库」「pipeline 拆 stage play」时触发——只要素材是剧本 / 舞台文本 / 戏曲剧目 / 影视剧本，走本 skill，**不**走 novel-analysis（媒介错位会污染下游写作）。 与 novel-analysis 互斥但平行：novel-analysis 处理 prose fiction（小说 / 短篇 / 长篇），drama-analysis 处理一切戏剧形态。产物落 `knowledge-base/dramas/<剧名>/`，每份 YAML / scene 索引必带 `source_medium` + `reference_lanes` + `allowed_phases` 防污染 metadata——防止戏剧场景被误用为小说 Phase 6 prose few-shot，也防止小说手法污染剧本写作。 不适用于：写新剧本（走 screenplay-writing）；通用戏剧评论 / 读后感。

逆向导入已有小说。将已写好的小说（半成品或完本）反向解析为标准项目目录结构， 兼容 story-long-write / story-short-write 后续写作流程。内部复用 story-long-analyze / story-short-analyze 的拆解管道，按篇幅自动分流。 触发方式：/story-import、「导入小说」「反向解析」「导入」「把我的书导进来」

逆向特征工程（SK12）：解构优秀作品 → 提取可迁移结构（C13）→ 反推为跨阶段创作指令（C14）。结构层承重、①②④顾问永不门控。

逆向导入已有小说。将已写好的小说（半成品或完本）反向解析为标准项目目录结构， 兼容 story-long-write / story-short-write 后续写作流程。内部复用 story-long-analyze / story-short-analyze 的拆解管线，按篇幅自动分流。 触发方式：/story-import、「导入小说」「反向解析」「导入」「把我的书导进来」

逆向证伪器 — take any investment thesis ("I should buy X because Y") and systematically try to destroy it before you act. Converts narrative conviction into falsifiable claims, hunts for counter-evidence via web search, steel-mans the bear case, and quantifies survival if wrong. Use BEFORE acting on any thesis you feel strongly about. Works on stocks, crypto, macro bets, any decision with a thesis.

逆向工程各產業中「可被電腦/AI 單獨處理的關鍵環節」。當用戶詢問某個領域、產業、職業或工作流程中有哪些環節可以被電腦化、自動化、或用 AI 替代時，觸發此 skill。適用情境包括：「XX 產業哪些環節可以用電腦處理？」「藥物研發中什麼可以自動化？」「哪些決策可以用演算法取代人工？」「逆向工程某領域的 AI 應用機會」。只要用戶在探索某個領域的電腦化/AI 化潛力，就應觸發本 skill，即使措辭不直接提及 AI 也應觸發。

逆向交付前的逐字节对齐验收 — 在宣称「签名还原成功 / 可以交付」之前,强制用真实浏览器样本和本地输出做逐字节对照,并系统性排查动态字段(时间戳 / 随机 IV / nonce)。触发词:「签名对上了」「可以交付了」「本地能跑了」「还原完成」「verify parity」「对照验证」「本地和浏览器一致吗」「为什么本地对了线上还是错」。当用户即将宣称加密参数 / 签名还原完成、或要把 signer 集成进主脚本前使用。边界:只做交付前的对齐验收纪律,不负责算法实现(param-encryptor)。

逆向流量诊断与参数溯源 — 抓到包之后、动手扣代码之前的强制纪律：把目标参数从「请求里出现」一路反查到「在哪段 JS 被写入」。触发词：「抓包」「这个参数哪来的」「定位加密入口」「找不到加密函数」「请求里有个 sign/token 不知道怎么生成」「initiator」「调用栈追踪」「先抓包再说」。当用户已经有了目标请求（HAR/DevTools）、但还没确定加密参数的生成位置时使用。边界：只负责「从流量到加密函数入口」的定位纪律，找到入口后转交 param-encryptor（算法）/ ast-deobfuscation（混淆）/ captcha-solver（验证码）。

从逆向走到可用利用 (Working Exploit) 的全链路工程化方法。 适用场景：拿到了二进制 + 漏洞点 + 目标环境，需要写出一个能稳定打通的 exploit（不是只能本地复现一下、远程一打就崩的脚本）。 覆盖三大方向：栈溢出 / 堆利用 / 内核 pwn。强调"CTF 本地通 → 真实远程稳定打通"的工程差距：libc 版本错配、堆喷射时序、SMEP/SMAP/KASLR、栈对齐、远程缓冲。 核心工具链：pwntools + GEF/pwndbg + ROPgadget/Ropper + one_gadget + libc-database + qemu-system 内核调试。 触发关键词：pwn、栈溢出、堆溢出、ROP、ret2libc、ret2csu、one_gadget、libc-database、堆利用、tcache、fastbin、unsorted bin、kernel pwn、kROP、SMEP、SMAP、KASLR、modprobe_path、pwntools、GEF、pwndbg。

CTF 逆向工程技术。当挑战提供未知二进制文件需要分析算法逻辑、游戏客户端需要破解验证、混淆代码需要还原、自定义 VM 需要解释执行时使用。覆盖 Ghidra/IDA 静态分析、GDB/Frida 动态调试、反调试绕过、WASM/.NET/APK/Python 字节码/Go/Rust 多平台逆向

CTF 逆向工程解題工具箱 — 聚焦 Windows 應用程式驗證繞過。從開題偵察到 bypass 驗證的完整流程引導，內建實戰踩坑經驗。

JS逆向沙箱补环境。给定一个混淆 JS 文件，自动完成"执行→诊断缺失环境→补环境→循环直到跑通"的完整流程。 当用户给出一个 JS 文件要求补环境、逆向分析、在沙箱中执行、或提到 a_bogus/JSVMP/指纹/反检测时触发此 skill。

通过逆向工程的 Gemini Web API 生成图片和文本。支持文本生成、提示词生图、参考图片视觉输入和多轮对话。当其他技能需要图片生成后端，或用户要求"用Gemini生成图片"、"Gemini文本生成"时使用。

通过逆向编码层、eval 调用链、字符串操作和控制流混淆， 对 Web 攻击、钓鱼页面和投放器脚本中使用的恶意 JavaScript 代码进行去混淆， 以还原原始恶意逻辑。适用于 JavaScript 恶意软件分析、脚本去混淆、 Web 嗅探器分析或混淆投放器调查等请求。

通过逆向工程的 Gemini Web API 进行文本和图像生成。 核心能力: - 文本生成: 使用 Gemini 模型生成文本响应 - 图像生成: 从文本提示生成图像并保存到本地 - 视觉输入: 支持参考图像进行图生图或图生文 - 多轮对话: 通过 sessionId 保持上下文连续性 使用时机: - 需要生成高质量 AI 图像时 (封面图、配图、插画等) - 需要 Gemini 模型进行文本生成时 - 需要基于参考图像生成变体或描述时 - 作为其他技能 (pw-cover-image、pw-redbook-image) 的图像生成后端 不适用场景: - 需要官方 API 支持和稳定性保证的生产环境 - 对 API 变更敏感的关键业务流程 - 需要批量高频调用的场景 (可能触发限流) 重要提醒: - 首次使用需要用户同意免责声明 - 需要 Google 账号认证 (自动打开浏览器登录) - 在中国大陆需要配置代理访问 - 这是非官方 API, 可能随时失效

从逆向走到可用利用 (Working Exploit) 的全链路工程化方法。 适用场景：拿到了二进制 + 漏洞点 + 目标环境，需要写出一个能稳定打通的 exploit（不是只能本地复现一下、远程一打就崩的脚本）。 覆盖三大方向：栈溢出 / 堆利用 / 内核 pwn。强调"CTF 本地通 → 真实远程稳定打通"的工程差距：libc 版本错配、堆喷射时序、SMEP/SMAP/KASLR、栈对齐、远程缓冲。 核心工具链：pwntools + GEF/pwndbg + ROPgadget/Ropper + one_gadget + libc-database + qemu-system 内核调试。 触发关键词：pwn、栈溢出、堆溢出、ROP、ret2libc、ret2csu、one_gadget、libc-database、堆利用、tcache、fastbin、unsorted bin、kernel pwn、kROP、SMEP、SMAP、KASLR、modprobe_path、pwntools、GEF、pwndbg。

JS 逆向工程全流程技能 — 从请求追踪到 Python 爬虫产物的八阶段工作流

视频逆向复刻 — 分析参考视频(FFmpeg帧提取+Vision LLM) + 生成复刻Seedance 2.0 Prompt + 4种素材替换模式。支持单个和批量。Use when: '复刻这个视频', '分析爆款视频', 'replicate this video', '视频逆向', '反编译视频', '批量分析视频'. Do NOT use for creating from scratch — use fashion-video-creator instead.

图片逆向提示词助手。当用户需要从图片反推文生图 prompt、逆向提示词、复现图片、分析图片风格时使用此 skill。 接收用户粘贴的图片路径，调用文心多模态大模型（ERNIE-4.5）进行深度视觉分析， 从主体内容、艺术风格、构图、色彩、光影、文字渲染等多个维度拆解图片， 最终生成适用于 ERNIE-Image 的多版本精准提示词，帮助用户复现或再创作。 重点擅长动漫、胶片、插画等艺术风格图片的逆向分析。

Ghidra 逆向分析辅助技能（GhydraMCP）。用户提到用 Ghidra 逆向、反编译、分析二进制/PE/ELF/APK/DLL/SO， 或明确不想用/没有 IDA License 想用免费方案时使用此技能。 Use when the user wants to reverse engineer, decompile, or analyze a binary with Ghidra specifically, or as a free alternative when IDA Pro is unavailable. ⚠️ 本仓库尚未用真实项目验证过此技能，见下方"来源与验证状态"。有 IDA License 时优先用 `ida-reverse` （已有本仓库真机验证的踩坑记录）；本技能用于 IDA 不可用、或用户明确要求 Ghidra 的场景。

A multi-screen mobile onboarding flow rendered as three phone frames side by side — splash, value-prop, sign-in. Status bar, swipe dots, primary CTA. Use when the brief mentions "mobile onboarding", "iOS onboarding", "phone signup", or "移动端引导".

A mobile-app screen rendered inside a pixel-accurate iPhone 15 Pro frame on the page. Built by copying the seed `assets/template.html` and pasting one screen archetype from `references/layouts.md`. Use when the brief asks for "mobile app", "iOS app", "Android app", "phone screen", or "app UI".

Use when reviewing CI coverage, automated checks, or test strategy related to Test on real mobile devices and viewports. Focus on whether the rule is continuously verified, not just documented.

Self-test a mobile feature change or bug fix after implementation in `apps/mobile`. Use this whenever the user asks to verify a mobile change, run simulator acceptance, smoke-test a mobile PR, or provide screenshot proof for a mobile fix. This skill decides between prod vs local API mode, starts the local follow-server when needed, builds a release app, uses Maestro only to bootstrap registration for non-auth work, then switches to screenshot-driven visual validation and returns screenshot evidence.

Run apps/mobile Maestro end-to-end tests in this repo. Use when an agent needs to validate mobile auth flows on iOS Simulator or Android Emulator. Current maintained coverage is register, sign out, and sign in.