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2026-10-13
一套代码跑四种运行时:serverless-dns 自建 DNS 拦截实战
想在路由器之外再给全家加一层域名拦截,传统答案是树莓派加 Pi-hole;新答案是把这个拦截器塞进无服务器运行时。serverless-dns 就属于后者:同一份代码,可以原样跑在 Cloudflare Workers、Deno Deploy、Fastly Compute@Edge 与 Fly.io 四个平台上,同时提供 DoH 与 DoT 两种入口。它真正的价值不在「解析更快」,而在于把「一套代码跑四种运行时」变成一次配置动作——代价是各平台的能力与额度差异,连同你选的拦截策略,都被压进了同一份设置里。
2026年10月13日
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2026-10-12
不靠模拟器的 PS5 移植:AnyPS5 的静态重链接路线,与 86% 背后的真相
AnyPS5 真正反直觉的地方,不是它能跑 PS5 游戏,而是它压根没打算在运行时翻译任何东西。据项目官方 README,它用一个重链接器把 PS5 可执行文件一次性改写成 Linux ELF 或 Windows PE 原生格式,再提供一批重实现的系统库供动态链接;整个过程没有模拟器,也没有独立的运行时进程。它把移植从运行期搬到了构建期,这既不同于保持二进制原样的 Wine,也不同于逐条指令解释的模拟器。
2026年10月12日
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2026-10-12
省内存的 AI 浏览器 Moli:能省钱,但有五分之一的任务做不了
让 AI 帮忙上网办事,一个最常见的做法是:每件任务单独给它开一个浏览器。麻烦在于,平时用的那个浏览器很吃内存,一台小机器上同时跑不了几个。于是就有了 Moli 这个项目——它重新写了一个浏览器,占用只有原来的零头,代价是有些活它干不了。这件事最该先说清楚的,不是「Moli 强不强」,而是它省下来的东西和它让出去的东西根本不是一回事。它省的是内存,让出去的是功能。而且还有更要紧的一点:网上那些流传很广的对比数字,测的是好几个月前的版本,不是你现在能装到手的那个。
2026年10月12日
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2026-10-11
用AI Agent做逆向,真的能像切西瓜一样简单吗?——morluto/rea深度体验报告
🚀 打开电脑,看到一份神秘的可执行文件,心里默默祈祷:这次不用再花几天盯着汇编代码了。正好最近看到GitHub热榜上有个叫 morluto/rea 的项目,宣称用AI Agent就能「逆向任何东西,从应用行为到原生二进制」。这听着就像给逆向工程装上了自动挡,我忍不住点进去试了一把。先说说我以前的痛点。有一次需要分析一个加密的通信插件,只有几兆大小的二进制,用IDA Pro手动跟踪调用链,花了快两周才把关键函数剥出来。过程中不断遇到混淆、无效跳转,而且每次改一点思路都要重新载入,效率低得让人想直接放弃。那时候我真的羡慕那些能一眼看穿逻辑的大佬。现在换成rea的思路就不一样了。它的核心其实是让一个大模型充当「侦探」,先让你把目标程序跑起来,观察它的行为——比如打开了哪些文件、调用了什么系统API、内存里有什么可疑字符串。然后模型把这些观察结果当作线索,推断可能的功能模块,甚至直接生成伪码或者简化的控制流图。这样一来,原来需要人工逐条确认的细节,变成了模型先给出假设,再由你快速验证。我在实际测试中拿了一个简单的加密壳程序来试。首先按照README的快速启动,跑了 npx rea-agents setup 并重启agent。接着用一个真实目标——之前编译好的小工具——执行分析命令,选择JSON输出。返回的结果里,模块列表、导入函数以及可能的入口点都标得很清楚。虽然没有达到百分百的自动化,但比我以前手动翻汇编快了至少十倍。不过我也遇到了一些坑。首先是环境依赖,rea默认调用Hopper、Ghidra或者IDA来做底层反汇编,如果你本地没有装这些工具,native分析阶段会直接报错。我后来在一台干净的Linux虚拟机里装了Ghidra的命令行版,问题才解决。其次是Agent的提示词需要一定技巧,描述得太模糊会导致模型给出无关的猜测;描述得太具体又可能限制了它的发散性。建议先用官方示例里的简单程序跑通,再逐步加入自己的目标。从专业角度看,这种把行为观察与语言模型结合的做法,实际上是在做「动态符号执行」的升级。传统动态分析只能看到当时的运行痕迹,而rea通过让模型对观察到的行为进行抽象推导,能够在一定程度上覆盖未触发的代码路径。这也是为什么它能声称「从应用行为下到原生二进制」——因为行为是入口,模型负责往深层推演。当然,这并不是说以后再也不需要逆向工程师了。模型的结论仍然需要人工核验,尤其是涉及加密算法、反调试手段或者自解密代码时,可能会出现幻觉。不过作为辅助工具,它能大幅降低入门门槛,让刚接触逆向的同学不再被壳和混淆吓退,而有经验的老手则可以把重复性的行为梳理工作交给Agent,专注于更有创意的漏洞挖掘或协议还原。如果你想进一步探索Agent在安全领域的潜力,可以看看它如何与MCP(模型上下文协议)结合,或者尝试把它接入自动化的CI管线,每次提交都跑一次行为基线检测。这样不仅能提升效率,还能在早期发现被植入的后门。💡 小结一下:morluto/rea 给逆向工程带来了「先看行为,再让AI帮忙推理」的新范式。它不是魔法,但确实能把以前靠眼力和耐心的活儿变得更有章法。你试过吗?欢迎在评论区留下你的使用感受、踩过的坑或者对AI Agent逆向的看法,大家一起交流!
2026年10月11日
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2026-09-13
用Capptivo让演示录像瞬间变专业,再也不怕手抖和模糊
为什么传统录屏工具让人抓狂录制产品演示时,光标总是跑到画面边缘,重要细节被裁掉,回放时只能看到模糊的桌面,这让很多技术博主和销售头疼。Capptivo 通过智能跟随光标的放大和一键编辑,让你的演示视频在几分钟内变得清晰专业,无需复杂后期。Capptivo 的核心魔法:智能放大与光标跟随软件内置的“智能放大”会在你点击或移动鼠标时,自动跟踪光标轨迹,把焦点区域放大到合适比例,同时平滑平移。这样即使你的手有点抖,观众也能清楚看到你点击的按钮或输入的文字。原理其实是实时读取鼠标坐标,根据预设的缓冲区生成关键帧,交给时间线做插值。一站式编辑:时间线、注释、导出 时间线上可以手动添加或删除放大片段,也可以点击建议生成。 录制过程中直接使用笔、高亮、形状进行注释,所有标记会实时合成到视频中。 导出支持 MP4、WebM、GIF,分辨率有低中高原始四档,帧率可选 24/30/60。 跨平台原生捕获:macOS、Windows、Linux 的底层差异在 macOS 使用 ScreenCaptureKit + VideoToolbox,硬件加速 H.264;Windows 调用 Windows.Graphics.Capture,可选 NVENC、QuickSync、AMF 或 Media Foundation;Linux 则依赖 xdg-desktop-portal 配合 PipeWire,采集后通过 ffmpeg 进行编码。这样做的好处是捕获开销低,帧率稳定,且不需要额外的虚拟摄像头。实际使用体验:从安装到导出的全流程以 Windows 为例,下载 .msi 安装包,双击后按照提示完成安装。首次打开需要授权屏幕录制和麦克风,授权后重启一次程序以确保权限生效。按下 Alt+Shift+R 开始录制,录制过程中可以随时按 Z 键添加放大片段,或者使用浮动工具栏画圈标记重点。录制结束后进入编辑器,时间线会自动显示建议的放大片段,你可以拖拽调整长度或删除不需要的段落。点击导出,选择 MP4 高质量,等待进度条完成,视频会自动保存到你指定的文件夹。如何利用预设和渐背景提升品牌感Capptivo 提供命名的编辑预设,你可以保存某种背景颜色、光标样式、字幕风格以及导出设置为一个预设,下次录制直接套用,保持视觉统一。此外,还可以导入自定义图片作为背景,或者使用渐变色调,使演示视频更具品牌辨识度。总之,这款开源工具把原本耗时的后期工作前移到录制过程中,让演示制作变得像聊天一样简单。如果你经常需要做产品走through、教程或销售演示,强烈建议试一试。你有没有用过类似的录屏软件?在下方评论区分享你的经验或遇到的问题,让我们一起讨论怎么让演示更专业!项目地址:https://github.com/SECHAK-AG/capptivo
2026年09月13日
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