reverse-skill 安全研究与 CTF 学习资源

源码简介

这套资料属于安全研究与 CTF 竞赛的方法论学习资源。
它把逆向、渗透、CTF、安全分析任务拆成可路由的技能模块，重点在思路框架而非单一工具。
对 CTF 选手、安全方向学生与合规授权的研究人员来说，适合作为梳理解题路径、沉淀 Writeup 的参考。
项目本身以 Markdown 文档、脚本与 MCP 配置组织，强调经验复用与可复现证据记录。

适用场景

• CTF 选手梳理解题思路、沉淀可复现的 Writeup 与先例
• 安全研究员与学生系统学习逆向工程与报告编写方法
• 授权安全人员在合规前提下整理方法论与攻击面可视化

技术栈与运行环境

• 前端：Markdown 文档与 Mermaid / Graphviz / PlantUML 图表
• 后端：Python / Node.js / PowerShell / Bash 脚本与 MCP 服务编排
• 数据库：无（纯文档与配置型技能包）
• 运行环境：Claude Code / Cursor / Kiro / Codex 等代码 AI 客户端
• 其他依赖：本地可配 IDA Pro / radare2 / Ghidra / jadx / Frida 等分析工具（按需）

功能亮点

• CTF 竞赛编排框架：建立节点图、追踪最小解题路径、记录可复现证据并格式化结果，覆盖 Web / 逆向 / Pwn / Crypto / Stego / 移动端 / 云 / 容器 / AD 等题型方法论
• 安全报告与 Writeup 生成：任务完成后按模板产出逆向工程报告、CTF Writeup，含渐进式披露与图表集成规范
• 图表可视化：从自然语言或代码生成 Mermaid / Graphviz / PlantUML 的流程图、时序图、调用关系图，便于复盘与教学
• 通用逆向工程方法论：覆盖动态静态结合思路、多语言多平台逆向与 CTF 模式库
• 经验沉淀机制：通过 field-journal 记录可复现的解题样例与先例，形成可复用学习库
• AI 辅助路由：根据任务类型自动路由到对应方法论模块，降低工具路径查找成本

安装与部署提示

1. 将技能包放到本地，配合支持的代码 AI 客户端使用
2. 按各平台文档配置前置依赖（JDK、Node.js 22.12+、Python 3.x）
3. 初次使用让 AI 阅读引导文档即可，工具缺失时可由自举脚本补齐
4. 本文不提供完整仓库下载包，获取与部署请以合规提示为准

安全风险提示

特别提示：本源码未检测安全风险文件，下载后请务必进行安全审计，删除恶意代码后再部署使用！
本文为安全研究与学习资源的方法论介绍。
内容仅限授权渗透测试、CTF 竞赛与合法安全研究使用。
严禁用于未授权攻击、凭证窃取、数据外传或规避安全检测等违法用途。

下载说明

本文为安全研究与 CTF 学习资源的方法论介绍，不提供完整工具仓库的打包下载。
相关内容请在遵守当地法律法规与平台规则、且仅用于授权安全测试、CTF 竞赛与合法学习的前提下自行获取与研究。
商用或再分发前请确认原项目许可证（主体 MIT，部分子模块为 GPLv3 等）与授权范围。

GitHub项目开源地址：https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill