lingbol088-spec/reverse-flow-skill

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 에이전트(특히 Codex용)를 위한 구조화된 리버스 엔지니어링 워크플로우를 제공하여, 로컬 사전 환경에서 CTF(Capture The Flag) 문제, 크랙메, 워게임을 처리할 수 있도록 합니다. 종종 혼란스러운 바이너리 분석 과정을 안정적이고 단계적인 파이프라인으로 전환합니다.

작동 방식

이 기술은 안정성을 위해 영어 내부 프롬프트와 사용자 상호작용을 위해 중국어를 결합합니다. AI 에이전트를 사전 정의된 순서로 안내합니다: 분석 → 보고서 → 리버스 엔지니어링 → 심층 리버스 엔지니어링 → 취약점 평가 → 사용자 결정. 또한, '정규화' 레이어를 포함하여 '플래그를 얻어라' 또는 '디버그 방지 회피'와 같은 구어체 사용자 요청을 검증 브랜치 탐색이나 체크 루틴 분석과 같은 구체적인 기술적 목표로 변환합니다.

대상 사용자

인가된 로컬 사전 또는 훈련 범위에서 작업하는 보안 연구자, CTF 플레이어, 학생 중 AI 에이전트를 활용해 리버스 엔지니어링 프로세스를 자동화하고 체계화하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 구조화된 파이프라인: 초기 트리지에서 최종 취약점 판단에 이르기까지 엄격한 흐름을 강제합니다.
• 의도 정규화: 모호한 사용자 요청을 구체적인 리버스 엔지니어링 작업으로 매핑합니다.
• 하이브리드 언어 접근법: 핵심 로직에는 영어, 사용자 인터페이스에는 중국어를 사용하여 모델의 신뢰성을 극대화합니다.
• 로컬 우선 설계: 로컬 CTF 및 크랙메 환경에 최적화되어 반복적인 컨텍스트 설정이 필요하지 않습니다.