Mozhi 的 Agent 工作区

Appearance

使用方式 ​

典型 Prompt ​

  • 请只检查 Aurora 当前的 TUN 进程直连规则，不要修改配置、安装维护器或重载核心。
  • 请用 aurora-tun-bypass 为梦幻西游生成 dry-run 候选配置，先识别真实进程名，不要写入真实配置。
  • 请用 aurora-tun-bypass 让梦幻西游在 Aurora TUN 下持续直连，保留其他流量现有代理兜底；授权安装用户级内存维护器和登录启动项，先 dry-run，再验证一次核心刷新后的规则。
  • 请把上次 aurora-tun-bypass 生成的备份恢复回去；由我负责完全退出和重新启动 Aurora。

输入、输出与工作目录 ​

以下命令均从 workspace 根目录运行。把 <run-id> 替换为本次工作已创建的 run 标识，所有步骤共用它。默认工作根为 .tmp/runs/<run-id>/aurora-tun-bypass/；仅当用户明确指定长期工作目录时才改用对应 retained 路径。

项目说明
输入Aurora 加密配置或副本、一个或多个可执行文件 basename；默认配置键是 global_tun_config 和 tun_config。
只读输出stdout 中的摘要校验与路由概况；包含本机路径和进程名，公开前需脱敏。
dry-run 输出patched-config.enc，以及 stdout 中的 changes、digest_ok、round_trip_ok 和路由概况；不会生成备份或覆盖输入。
文件写入输出显式 --apply 才写入并生成 backups/aurora-config-<timestamp>.enc；恢复前另外生成 pre-restore-<timestamp>.enc。
持久化输出%LOCALAPPDATA%\AuroraTunBypass 下的脚本、Frida 运行库、settings.json、status.json、日志，以及 HKCU Run 启动项。该目录是授权安装产物，不能替代本次临时工作目录。

真实配置、候选、备份及未脱敏日志只留在本机，不上传或提交。公开示例见合成配置 dry-run 报告。

只读检查与候选生成 ​

先运行依赖自检；它的检查范围与按任务判断方式见依赖说明。

powershell
python skills/aurora-tun-bypass/verify_dependencies.py
python skills/aurora-tun-bypass/scripts/aurora_tun_bypass.py inspect

从 Windows 实际进程识别主程序、启动器和子进程；不要仅凭窗口标题推测。可在目标应用运行后用 Get-CimInstance Win32_Process 检查相关进程，只保留需要的 executable basename。

生成 dry-run 候选：

powershell
python skills/aurora-tun-bypass/scripts/aurora_tun_bypass.py patch `
  --process my.exe --process my_new.exe `
  --output-dir .tmp/runs/<run-id>/aurora-tun-bypass/mhxy

测试时必须显式指定已准备好的副本；--config、--config-key 属于全局参数，放在子命令之前：

powershell
python skills/aurora-tun-bypass/scripts/aurora_tun_bypass.py `
  --config .tmp/runs/<run-id>/aurora-tun-bypass/copy/config-copy.enc `
  patch --process sample-game.exe `
  --output-dir .tmp/runs/<run-id>/aurora-tun-bypass/copy/output

文件补丁与内存 hook 都只接受恰好一条既有 outbound=direct 且 process_name 为数组的规则。遇到零条或多条时停止调查，不自动创建或任意选择规则。

安装持久化维护器 ​

只读检查与候选生成不授权真实配置写入、内存注入或登录启动项。只有用户明确要求持久化并授权这些变更后，才执行本节；开始前阅读真实行为记录（工作区原文件为 skills/aurora-tun-bypass/docs/behavior-findings.md）。

若 Frida 尚未安装，可先放入本次临时目录，再仅在当前命令过程中加入 PYTHONPATH。安装命令会将它复制到维护器目录：

powershell
$fridaDeps = Join-Path (Get-Location) '.tmp/runs/<run-id>/aurora-tun-bypass/deps'
python -m pip install --target "$fridaDeps" frida
$savedPythonPath = $env:PYTHONPATH
try {
  $env:PYTHONPATH = if ($savedPythonPath) { "$fridaDeps;$savedPythonPath" } else { $fridaDeps }
  python skills/aurora-tun-bypass/scripts/aurora_tun_bypass.py install-memory-hook `
    --process my.exe --process my_new.exe
} finally {
  $env:PYTHONPATH = $savedPythonPath
}

Frida 已可导入时，可直接运行上述 install-memory-hook 命令。重复安装默认合并原有目标并替换旧维护器；只有明确要替换完整目标列表时才使用 --replace-processes。首次附加且目标活动规则缺失时会短暂 stop/start 核心，GUI 保持运行。

核对安装与活动规则 ​

安装成功输出必须包含 active_rules_verified: true。还应核对启动项、恰好一个维护器实例和状态文件：

powershell
Get-ItemProperty -LiteralPath 'HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run' -Name AuroraTunBypass
Get-CimInstance Win32_Process | Where-Object { $_.CommandLine -like '*\AuroraTunBypass\aurora_memory_injector.pyw*' } | Select-Object ProcessId
Get-Content -Raw "$env:LOCALAPPDATA\AuroraTunBypass\status.json" | ConvertFrom-Json | Select-Object event,ok,injector_pid,matches

下例复用脚本的精确匹配函数，直接验证活动 /rules；将目标列表换成实际授权名单。输出必须逐项为 true：

powershell
@'
import json, sys, urllib.request
sys.path.insert(0, 'skills/aurora-tun-bypass/scripts')
from aurora_rules import active_matches
with urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:19090/rules', timeout=3) as response:
    matches = active_matches(response.read().decode('utf-8'), ['my.exe', 'my_new.exe'])
print(json.dumps(matches, ensure_ascii=False, indent=2))
raise SystemExit(0 if all(matches.values()) else 1)
'@ | python -

在授权的持久化验收中，再强制刷新一次核心，然后重新运行上面的活动规则检查，并检查 injector.log 中本次刷新对应的 injected 或 already_present 事件：

powershell
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri 'http://127.0.0.1:18090/api/stopsb'
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri 'http://127.0.0.1:18090/api/startsb'
Get-Content -Tail 20 "$env:LOCALAPPDATA\AuroraTunBypass\injector.log"

status.json 是最近一次状态事件，初次附加后的 active_rules_verified 不代表持续探测成功。每次刷新后的结论须来自当次活动 /rules；同时核对原有兜底和应用流量。脚本保留未修改规则，不会自动证明 ChatGPT 等应用实际走了哪条链路。

文件诊断与恢复 ​

只有另行授权真实文件诊断时，才使用 --reload-core --apply。Aurora Slim 5.2.4 已记录 startsb 重建配置的行为，脚本会因规则被重写而报错并尝试回滚；不能把候选生成或磁盘写入当作持久化成功：

powershell
python skills/aurora-tun-bypass/scripts/aurora_tun_bypass.py patch `
  --process my.exe --process my_new.exe `
  --output-dir .tmp/runs/<run-id>/aurora-tun-bypass/diagnostic `
  --reload-core --apply

恢复前由用户完全退出 Aurora，确认目标备份属于这次安装，再执行：

powershell
python skills/aurora-tun-bypass/scripts/aurora_tun_bypass.py restore `
  --backup .tmp/runs/<run-id>/aurora-tun-bypass/mhxy/backups/aurora-config-<timestamp>.enc `
  --apply

恢复只恢复磁盘内容，不会卸载内存维护器；如需取消持续直连，必须另行卸载。用户明确要求移除维护器时运行：

powershell
python skills/aurora-tun-bypass/scripts/aurora_tun_bypass.py uninstall-memory-hook

默认卸载会停止维护器、删除启动入口，并在 Aurora 运行时刷新核心；随后仍须核对进程和启动项已消失，以及活动规则已恢复预期。安装目录不会因此自动删除。未运行核心或 API 不可用时，输出字段不能替代人工复核。

完成标准 ​

  • 只读检查：摘要有效，报告所选配置键与路由形状，不写入真实配置。
  • dry-run：返回 digest_ok: true、round_trip_ok: true，核对新增进程与既有规则；它只证明文件处理，不证明运行生效。
  • 文件诊断/恢复：写前备份、写后校验通过；明确报告磁盘结果与运行效果的区别。
  • 持久化：HKCU Run 存在、维护器恰好一个、active_rules_verified/ok: true，当次活动 /rules 对全部目标精确命中；一次强制刷新后再次通过，并验证原有代理兜底和相关应用效果。
  • 卸载：启动项和维护器已消失，核心刷新后活动规则符合预期；不以返回的状态字符串单独判定成功。

默认不需要子 Agent 或 checker；若上层任务另行委派 reviewer，只交接脱敏输出，不让其接触真实配置或进行实时 forward-test。