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提及的深圳溯源码燕窝品牌排行“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、reentranlock 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openvino 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、licode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wxid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。