1.AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
2.某团外卖H5版本爬虫开发和JS逆向过程（二）
3.element-plus源码与二次开发：package.json解析
4.JS混淆openlaw反爬破解实践
5.轻量级鸿蒙组件JS虚拟机<3>——解析器

AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析

       近期，关注到开源库 PuerTS 提及“Lua到TS的AI转写”。基于此，我探究了一款基于GPT的代码翻译工具——“AI Code Translator”。此工具能将一种编程语言自动转换为另一种语言。PuerTS提及的modelattribute 源码“AI转写”可能采用了相似原理。本文将深入分析“AI Code Translator”中“转写”部分的实现。

       项目地址：未提供

       项目截图：未提供

       尝试使用在线工具 aicodeconvert.com/ 将一段TS代码转为Lua。实际体验中，AI转换的Lua代码保留了TS代码的含义、结构和写法，但需要开发者补充一些在目标语言中不存在的类型或函数，例如Lua的class。此外，名称保持与源代码一致，但如果源代码中使用特定库或框架，转换后的代码同样使用该库，但目标语言可能并未提供相应版本，需要开发者自行实现或先用AI转写源库。

       分析工具的前端使用next.js编写，核心功能在Index.ts文件中，包含createPrompt和OpenAIStream两个关键方法。createPrompt负责构造AI翻译所需的提示词，OpenAIStream则封装了与OpenAI API的交互。createPrompt方法根据输入语言、输出语言以及代码内容构建提示词，旨在让AI理解翻译任务并生成目标代码。

       创建提示词的方法分为三个主要分支，分别针对自然语言输入、股票常用指标源码自然语言输出以及具体编程语言的输入和输出情况。在构建提示词时，采用身份说明、任务描述、举例、具体文本填充和输出格式续写等步骤，旨在引导AI完成代码翻译。

       对于大工程的转写，建议采用以下改进策略：分析代码依赖关系，优先转写底层代码；分段处理代码，避免超过AI处理的token长度限制；对AI生成的代码进行人工检查和测试，提升代码质量。这些技巧可帮助开发者更高效地利用AI转写工具。

       总结，AI转写工具“AI Code Translator”通过简单的提示词构造实现代码自动转换。虽然适用于小型代码段，但对于大工程的转写还需结合人工辅助，以提高效率和代码质量。此外，若目标是学习和开发网络游戏，特别是手机游戏或游戏行业相关工作，推荐阅读《Unity3D网络游戏实战（第2版）》，本书由作者总结多年经验编写，提供实用的教程和知识，非常适合这一领域的需求。

某团外卖H5版本爬虫开发和JS逆向过程（二）

       本篇深入探索美团外卖H5页面UUID的生成算法逆向过程。在前一篇文章中，我们详细介绍了x-for-with和_token的机器码源码生成方法。若未阅读前文，建议先了解前篇内容再继续阅读本篇。

       UUID的生成模版如图所示，通常我们寻找用户身份标识的ID时，会先检查返回的UUID是否由服务器提供。如果提供，我们可以通过模拟报文从服务器获取合法UUID；若非服务器提供，则可能为本地生成。

       在本案例中，经过观察发现UUID并非网络通信传回，因此选择在本地进行查找。

       简单粗暴法

       首先，采用全局搜索“-”来定位UUID的拼接逻辑。搜索关键词时使用双引号是关键技巧之一。搜索结果指向analytics.js文件，或可疑代码位置。随后，通过页面JS断点调试或直接调用JS执行，还原生成算法。

       分析JS源码，涉及UA参数、分辨率参数等信息。为了正确伪造传入参数，需确保与包体携带信息一致，特别是手机参数信息。下面提供一个算法还原示例供参考。

       顺藤摸瓜法

       在前文中，我们注意到uuid、传奇3 脱机源码_lxsdk_cuid、openh5_uuid、_lxsdk等标识是一致的，这些信息通常在cookie中可找到。因此，通过分析网络请求堆栈，可发现uuid来自cookie的获取。进一步查找cookie设置uuid的部分，即可找到生成算法。

       此方法与前篇文章类似，不再一一列出截图。进行逆向分析时，善用两个工具：搜索引擎与代码调试工具，能够事半功倍。

       总结以上方法，对于UUID的逆向查找，既可采用简单粗暴的全局搜索法，也可通过顺藤摸瓜法，即从已知一致的标识出发追踪至生成源头。实践时，可结合具体案例中的代码特点与报文分析，灵活运用上述策略。

       鼓励大家尝试实践，探索更多可能。希望本文能对您有所帮助。欢迎分享与讨论。

element-plus源码与二次开发：package.json解析

       element-plus使用pnpm的workspace来搭建monorepo工程，允许在单一码仓库中集中管理大量互相依赖的太阳系源码包，同时确保发布时的独立性。pnpm-workspace.yaml文件在根目录声明内部可引用的包，执行pnpm i后，会在node_modules中创建软连接，无需手动link。

       element-plus组件库将vue声明在peerDependencies中，避免在主项目安装组件库时额外安装vue。通过czg包定义规范，执行提交commit命令，确保遵循git规范。使用play子包进行简单的开发调试，引入本地组件库。通过gen命令快速创建新组件，使用模板生成组件基础模板。生成版本号文件命令用于在构建时提供rollup的banner参数，部署前更新版本号命令从环境变量获取TAG_VERSION和GIT_HEAD，写入到三个包的package.json中的version和gitHead字段。

       清理dist目录命令使用pnpm run -r --parallel，以并行方式执行所有子包的命令，删除根目录下的dist目录，并执行所有子包的clean命令。构建文档和组件库的关键步骤包括使用rollup执行构建，通过@esbuild-kit/cjs-loader将esm和ts实时转换为CommonJS。生成类型声明文件和代码提示文件，复制源样式文件、编译为css、压缩，并输出到特定目录。启动组件库文档docs项目基于vitepress，构建组件文档，本地测试构建出的生产环境docs，生成多语言文件和CROWDIN_TOKEN。

       执行各包的stub命令，使用unbuild打包工具，基于rollup，支持typescript，支持生成commonjs和esmodule和类型声明，无需额外配置。prepare Husky钩子脚本确保自动执行预定义命令，执行pnpm i后，自动执行pnpm stub，编译internal下的三个包入口。

       通过上述详细解析，我们可以清晰了解到element-plus源码与二次开发中的核心功能与流程，从构建结构到构建流程，再到二次开发工具的运用，展示了其高效、灵活的特点。

JS混淆openlaw反爬破解实践

       爬虫与反爬虫始终存在对抗，反爬手段层出不穷，破解方法也应运而生。本文将介绍如何利用前端JavaScript代码混淆加密作为反爬技术，并实践如何破解这类策略。

       OpenLaw 是一个面向法律专业人士的开放性组织，旨在共享法律知识和经验。当我们尝试获取特定causeId下的案件信息时，发现页面访问正常，但输出的却是JavaScript代码。面对这一情况，我们需要进一步分析。

       实际上，OpenLaw在请求过程中引入了一个j_token的Cookie，这是通过在首次请求中跳转到混淆JavaScript代码中计算获取的。我们的目标是绕过这一机制，实现数据的提取。

       开始破解之旅，利用Chrome的snippet和console工具，我们首先针对混淆JavaScript代码进行逐步分析和剥离。将eval函数替换为console.log，逐层输出代码内容，直至获取到关键信息。这一过程中，我们通过URL编码和解码，以及ASCII码转换，逐步还原原始代码。

       经过多层解码，我们发现了获取j_token的关键步骤。通过将代码片段在控制台执行，我们最终揭示了j_token的生成逻辑。值得注意的是，这些步骤需要在控制台中逐步操作，以确保正确解析代码。

       在成功获取j_token后，我们可以通过修改请求头或使用代理服务器，携带该token进行后续数据获取。这一过程涉及代码的调整和执行，确保能够绕过反爬机制，成功获取所需信息。

       本文仅提供了解决方案的大致步骤和思路，具体的实现代码和结果将在附录中提供。如果您需要获取源代码进行实践，请访问链接：[链接]，密码为：a4nb。

轻量级鸿蒙组件JS虚拟机<3>——解析器

       揭秘轻量级鸿蒙组件的JS虚拟机解析器：深度解析与功能详解

       JerryScript的解析器，犹如魔法般将JavaScript源代码转化为高效运行的字节码，其核心步骤包括递归解析和优化整合。这个过程涉及的关键组件，如同交响乐团的各个乐师，共同演奏出代码的美妙旋律。

       递归解析的艺术

       解析器采用递归策略，每一步都精心设计，以防止深度过深导致性能瓶颈。它在源代码中游刃有余，将每行代码转化为字节码的基石，但更进一步，它还实现了紧凑型字节码（CBC），以节省存储空间。

       核心组件的华丽演出

词法分析器Lexer，如同乐谱的解读者，将源代码中的关键字和符号转化为有意义的tokens，为后续解析提供基石。

扫描器Scanner，则如指挥家，解读tokens的多重含义，确保语法的准确性。例如，"for"可能是for-in或常规循环，"\'"可能是正则或除法运算，它通过后续token的引导，为每个词赋予精准的含义。

解析器Parser，则是整个过程的执行者，自上而下预测，从语句起点到可能的终点，逐步构建语义。在for-in语句中，解析器结合for和in来确定其确切含义。

       细节之处见真章

       解析器的每个函数，如lexer_next_token和lexer_parse_string，都精细地处理着字符的读取和处理。比如，lexer_next_token逐个解读字符，将其转化为token类型，并存储在parser_context_t中。而lexer_parse_string则负责精确解析字符串，确保数据的完整性和准确性。

       parser_parse_statements则是解析器中的核心函数，它通过解析堆栈，将语句转化为操作码，并在必要时进行变形，如CBC_PUSH_THIS和CBC_PUSH_PROP_THIS_LITERAL等。这需要深入理解字节码文件和BC值与代码逻辑的对应关系。

       文字对象的巧思

       在解析过程中，当遇到文字对象，解析器会调用lexer_process_char_literal来判断是否存储。这体现了解析器对内存管理的精巧处理，确保对象的有效利用。

       紧凑型字节码：轻量级的效率提升

       CBC作为轻量级的优化，通过压缩字节码，为代码运行带来显著的空间节省。在JerryScript 2.3.0版本中，CBC的操作码优化使得代码体积减小约%，展现了技术上的卓越与创新。

       总的来说，JerryScript的解析器是一个复杂而高效的工具，它将JavaScript源代码转化为执行效率极高的字节码，每个组件都在各自的领域中发挥着关键作用，共同构建了这个轻量级鸿蒙组件的基石。深入了解这个解析器的工作原理，无疑能让开发者更好地驾驭这个强大的工具。