hello_js_reverse_skill/cases

逆向经验库（Cases）

本目录存放已验证的逆向分析经验案例，供 Phase 0.5 指纹匹配阶段自动检索。

使用方式

• Agent 在 Phase 0.5 采集目标站点的技术指纹后，遍历本目录下的 .md 文件，匹配「指纹检测规则」段
• 命中后按案例中的「已验证定位路径」和「还原代码模板」快速执行
• 每个案例以技术特征命名，不以具体域名命名

案例索引

案例文件	技术特征	难度	核心方案	反爬类型
jsvmp-xhr-interceptor-env-emulation.md	JSVMP 字节码虚拟机 + XHR 拦截器 + 多层 SDK 联动 + jsdom 全量环境伪装	★★★★★	jsdom 沙箱 + 58 项环境补丁 + XHR Hook 截出 a_bogus	行为型
jsvmp-ruishu6-cookie-412-sdenv.md	JSVMP 瑞数6 + Cookie 生成 + 412 挑战 + sdenv 补环境	★★★★★	sdenv（魔改 jsdom + C++ V8 Addon）让瑞数 JSVMP 真实执行生成 Cookie	签名型
universal-vmp-source-instrumentation.md	[v2.5.0 新] 通用 VMP（瑞数 5/6、Akamai sensor_data、webmssdk、obfuscator.io）+ 首屏挑战 + 混合 Cookie 模式	★★★★	源码级插桩 + hot_keys 指纹学习 + analyze_cookie_sources 归因（骨架模板，由使用者按实际站点填充）	混合（以签名型为主）

私有映射

_private_mapping.json 可用于本地私有标注域名与案例的对应关系（已加入 .gitignore，不会被提交）：

{
  "某短视频平台": {
    "pattern": "jsvmp-xhr-interceptor-env-emulation",
    "domain_hint": "短视频",
    "notes": "Cookie 字段 ttwid/__ac_nonce/__ac_signature"
  }
}

新增案例

1. 复制 _template.md 为新文件，以技术特征命名
2. 按模板格式填写各段
3. 更新本文件的案例索引表
4. 可选：在 _private_mapping.json 中添加私有域名映射

跨端知识提取提示词

当你在其他大模型端完成了一个站点的逆向分析，可以使用以下提示词让它输出可沉淀的结构化信息：

请将本次逆向分析的经验总结为结构化的技术案例，按以下格式输出。注意：不要包含具体域名、URL、真实密钥等敏感信息，用抽象描述代替。

---

## 案例名称
（用技术特征命名，如"OB混淆+AES-CBC+动态密钥"、"JSVMP+Cookie生成"）

## 技术指纹
（列出可用于自动检测的稳定特征，每条写成可搜索的模式）
- JS特征: （如"_0x前缀变量大量出现"、"单文件200KB+"、"存在while-switch解释器循环"）
- 参数特征: （如"sign参数，32位hex，疑似MD5"、"token参数，Base64格式"）
- 请求特征: （如"存在/api/init预热请求"、"Cookie中有动态字段__ac_xxx"）
- 反调试特征: （如"debugger定时器"、"console.log检测"）
- 混淆类型: （如"OB混淆v2"、"JSVMP"、"webpack打包+变量混淆"）

## 加密方案
- 算法: （如AES-CBC、MD5、HMAC-SHA256、RSA等）
- 密钥来源: （硬编码/接口下发/动态计算/从页面DOM提取）
- 加密流程: （明文如何组装 → 如何加密 → 如何拼接到请求中）
- 签名公式: （如 sign = MD5(path + timestamp + nonce + secret).toLowerCase()）

## 定位路径
（还原过程中最高效的定位方法，按执行顺序）
1. 第一步做了什么，搜索了什么关键词
2. 第二步怎么找到的关键函数
3. 第三步怎么确认的算法

## 还原代码
（脱敏后的核心还原函数，可直接复用）

## 踩坑记录
（遇到的坑和解决方法，每条一个）

## 变体说明
（同类站点的已知变体差异）

---

将输出内容发给本 Skill 的使用者，即可按 _template.md 格式沉淀到本目录。