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해결하는 문제

AI 에이전트는 특정 파일 형식이나 시나리오에 적합한 전문 도구(jadx, Frida, IDA Pro 등)를 언제 사용해야 할지 모른 채 보통 같은 실수를 반복합니다. 이 프로젝트는 사용자 작업에 따라 올바른 방법론과 도구 체인을 안내하는 구조화된 라우팅 시스템을 제공하여 추측이 아닌 반복 가능한 워크플로우로 전환합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 AI 에이전트를 위한 "스킬 라우터" 역할을 합니다. 중앙 설정 파일(routing.json)에 43개의 라우팅 규칙을 포함하여 사용자의 작업을 특정 방법론에 매핑합니다. 워크플로우는 엄격한 순서를 따릅니다: 전역 규칙 확인 → 주요 라우팅 래더를 통해 올바른 스킬 모듈 식별 → 케이스 스코프 초기화 → 적절한 도구, MCP 서버, 스크립트를 사용해 시나리오별 스킬 실행. 시스템은 클라이언트에 독립적이며, Claude Code, Cursor, OpenCode 등 다양한 AI 클라이언트에 통합 가능합니다.

대상 사용자

리버스 엔지니어링, 멀웨어 분석, 취약점 연구에 AI 에이전트를 활용하는 보안 연구자, 펜테스트 전문가, CTF 경쟁자.

주요 특징

• 포괄적인 시나리오 커버리지: APK/iOS 분석, 바이너리 리버스 엔지니어링, JS 디오브스카퓨레이션, 펌웨어 펜테스트, LLM 보안 등 다양한 작업 지원.
• 엄격한 검증: 173개의 리그레션 벤치마크로 라우팅 정확도를 보장하고, 공급망 보안을 위한 일관성 검사 포함.
• 도구 독립적 통합: Windows, Ubuntu, Kali Linux 등 다양한 플랫폼에서 동작하는 플랫폼 중립적 코어 제공.
• 구조화된 증거 체인: 케이스 초기화 및 필드 저널 시스템을 구현해 증거, 발견 내용, 경로를 추적하여 전문 보고서 작성 지원.