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GameCube 逆向工程，化繁为简

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一个自托管平台，通过连接 Ghidra、Dolphin 和 LLM 来逆向工程 GameCube 游戏，理解其代码库并生成 Gecko 代码。 它运行在单个 Docker 容器中，因此无需手动安装任何工具。将其部署在服务器上，你就可以随时随地进行逆向工程 (RE)！ ## 快速开始 (Docker) ``` # 拉取并运行 pre-built image docker run -d --name daywater \ --init --shm-size=2g --cap-add=SYS_PTRACE \ -p 7860:7860 -p 7575:7575 \ -v daywater-sessions:/app/sessions \ -v daywater-cache:/app/cache \ -v daywater-logs:/app/logs \ ghcr.io/maukwm/daywater:latest ``` 或者克隆并从源代码构建： ``` git clone https://github.com/MaukWM/daywater.git cd daywater docker compose up --build -d ``` 打开 `http://localhost:7860`。首次启动时，设置向导将引导你完成以下操作： 1. **API 密钥 + 模型** — 配置你的 LLM 后端（默认：`openai/gpt-5.5`）（注意：目前仅支持 OpenAI，即将支持更多平台） 2. **Ghidra 初始化** — 预热 JVM 并验证分析引擎 设置完成后：上传 ISO，上传 savestate，创建任务，运行 agent。 - **Web UI：** `http://localhost:7860` - **Inspect AI 查看器：** `http://localhost:7575` — 详细的 agent 跟踪记录 **系统要求：** Docker，8 GB+ RAM（推荐 16 GB），`--shm-size=2g`（在 compose 中设置）。 ## 3 种任务类型 Daywater 拥有一个包含三种目标类型的**统一任务系统**： - **查找代码补丁** — 编写 Gecko 作弊码（移除 HUD、noclip 等） - **查找 RAM 地址** — 定位内存地址（生命值、位置、弹药） - **静态研究** — 探索并记录游戏内部结构 每个任务都可以独立配置**功能**（静态 RE、Gecko 注入、RAM poke、输入注入、帧捕获、像素差异比对）、评估方法、预算以及输入变异提示。系统为常见工作流提供了预设。 ### Agent 工具 | 工具 | 功能 | |------|-------------| | `decompile` | 为任意函数生成类 C 伪代码 | | `find_string` | 对二进制字符串字面量进行正则表达式搜索 | | `find_writers` | 使用 GDB watchpoints 查找写入特定地址的内容 | | `read_memory` | 读取实时游戏 RAM | | `make_c2_hook` | 汇编 PowerPC 并注入 C2 Gecko hook | | `apply_gecko_code` | 将 Gecko 代码热重载到运行中的游戏 | | `press_button` / `set_stick` | 完整的控制器输入 — 按钮、D-pad、摇杆 | | `capture_screenshot` | 从 Dolphin 获取当前帧 | | `scan_memory` | 差异内存扫描 — 查找两个时刻之间发生变化的内容 | | `rename_function` | 持久化标注函数 — 名称可在不同任务间保留 | ### 核心功能 - **ISO 概览** — 上传 ISO，提取所有可执行文件，运行 Ghidra 自动分析并实时流式传输进度 - **光盘内容浏览器** — 以树状视图展示完整的 ISO 文件系统，包含文件大小和分析徽章 - **知识库** — 发现、函数重命名、笔记和研究文档在不同任务间持久存在 - **按任务追踪知识** — 删除任务时，其相关的发现/重命名/文档也会被清理 - **控制器映射** — 描述每个 GC 输入的作用，让 agent 了解控制方式 - **Savestate 管理** — 上传多个 savestate，渲染截图，追踪每个 savestate 的发现 - **遮罩画笔** — 为像素差异比对评估绘制 HUD 区域（专门用于禁用 HUD 的任务） ## 架构 ``` src/ api/ # FastAPI backend, SSE events, routes agent/ # Inspect AI task, prompts, tools, scorers, job spec system core/ dolphin/ # Dolphin runner, frame capture, memory tools, Gecko injection ghidra/ # PyGhidra analysis, ISO parsing, binary cache knowledge/ # Findings, research docs, gecko code storage ``` agent 通过 [Inspect AI](https://inspect.ai) 运行。Ghidra 通过 [PyGhidra](https://github.com/NationalSecurityAgency/ghidra/tree/master/Ghidra/Features/PyGhidra) 进程内运行（无子进程）。Dolphin 通过 `dolphin-emu-nogui` 无头模式运行。 ## 本地开发 ### Nix flake ``` nix develop # shell with Dolphin, Ghidra, Python 3.13, uv uv sync ``` ### 手动 安装 Dolphin、Python 3.13+、uv 和 [Ghidra 12.0.4+](https://github.com/NationalSecurityAgency/ghidra/releases/tag/Ghidra_12.0.4_build)，然后： ``` uv sync export DAYWATER_GHIDRA_HOME=/path/to/ghidra ``` ### Savestates Savestate 必须使用 **[Dolphin 2603a](https://dolphin-emu.org/download/release/2603a/)**（容器和 nix flake 中的构建版本）创建。据我所知，它们无法在不同的 Dolphin 版本之间通用。 1. 在 Dolphin GUI 中启动游戏 2. 玩到游戏内的某个场景 3. 保存状态 (Shift+F1) 4. 通过 Web UI 上传 在 Wayland 上，使用 gamescope 包装 Dolphin：`gamescope -w 800 -h 600 -- dolphin-emu /path/to/game.iso` ## 开发命令 ``` uv run pre-commit run --all-files uv run pytest ``` ## Docker 注意事项 - 在 compose 中设置 `init: true` 用于清理僵尸进程（Dolphin 子进程） - `cap_add: SYS_PTRACE` 用于内存调试工具 - 必须设置 `shm_size: 2g`（Dolphin MemArena 超过了默认的 64 MB `/dev/shm`） - Ghidra SLEIGH 规范已在镜像中预编译，包括 GameCubeLoader 的 Gekko/Broadway 语言 - 入口脚本会在全新部署时自动修复 bind-mount 权限 ## AI 开发声明 是的，本项目的创建大量使用了 AI。感谢 claude 找出了如何在 Docker 容器中运行 ghidra 和 dolphin 的方法。特别感谢其在所有前端工作中的贡献。 ## 许可证 [AGPL-3.0](LICENSE)

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