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ChaiChai

by 17lijunyi
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拆拆 ChaiChai · 拆开软件，看懂原理

拆拆 ChaiChai

让 AI 助手查看软件的结构、代码和运行行为，带着证据解释它是如何工作的。

ChaiChai 在本地运行，提供命令行工具和 MCP 服务器，可接入 Codex、Claude Code、Cursor 等 AI 客户端。你用自然语言描述想弄明白的问题，AI 选择工具、追踪线索，再给出带文件位置和证据的回答。

下载安装 · 使用方法 · 功能文档 · 版本发布

功能

  • 拆解应用结构：查看 JavaScript、Electron、Mac 应用、.NET、Android、Go、Flutter、固件和网页等目标。

  • 追踪代码与交互：定位函数、调用关系、模块、资源、配置和 IPC，连接界面行为与实现线索。

  • 保留分析证据：每个结果记录来源、覆盖范围和限制，区分观察、推导、推测与未知。

  • CLI 与 MCP 共用能力：既能在终端直接分析，也能让 AI 客户端调用同一组工具。

  • 按需接入分析引擎：JavaScript 等静态分析无需额外引擎；原生二进制、Android 和运行时观察可使用已安装的对应工具。

Related MCP server: DevTwin MCP

安装

一键安装适用于 Apple 芯片 Mac、macOS 11 或更新版本：

curl -fsSL https://cdn.jsdelivr.net/gh/17lijunyi/chaichai@main/install.sh | bash

安装器使用独立的运行环境，按步骤显示进度。接入 AI 客户端前会展示修改计划，并备份原配置。安装完成后重新打开终端和 AI 客户端。

备用地址：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/17lijunyi/chaichai/main/install.sh | bash

也可以从 Releases 下载安装包，在本地安装：

bash install.sh --from ./chaichai-ai.tgz

使用

在已经接入的 AI 客户端中描述目标和问题，例如：

用拆拆查看这个 Electron 应用，找到主进程、预加载脚本和页面之间的通信方式，并给出证据位置。

用拆拆检查这个 APK，列出权限、页面入口和主要组件。

用拆拆分析这个网页小游戏，解释计分规则及相关代码。

工作过程：

识别目标 → 查看整体结构 → 追踪代码和行为 → 保留证据 → 解释结论

在终端直接使用：

chaichai --help
chaichai doctor
chaichai setup
chaichai analyze-javascript-application /absolute/path/to/app --json

常用命令及 MCP 接入配置见 安装与设置、客户端配置 和 CLI 文档。

运行展示

ChaiChai 命令行分析示例

对随仓库提供的 Electron 示例执行静态分析，可以查看主进程、预加载桥接、页面脚本及 IPC 线索；分析结果以 JSON 返回，并保留证据位置。这个过程不启动被分析的应用。

分析范围

目标

所需工具

JavaScript、Electron、ASAR、应用资源及配置

ChaiChai 自带能力

原生二进制的深入反编译

已安装的 Ghidra、Hopper 或 IDA

Android APK

对应操作使用 JADX、Java、Apktool 或 ADB

浏览器与运行时观察

对应的浏览器、调试或插桩工具

具体支持范围与环境要求见 工具目录 和 各平台指南。缺少某个引擎时会明确提示，不影响其他可用能力。运行、附加进程、安装应用等操作需要单独确认目标和权限。

本地开发

使用 .nvmrc 指定的 Node.js 版本和 package.json 指定的 npm 版本：

npm ci
npm run build:cached
npm run check:fast
npm run test:fast
node scripts/rea.mjs --help

启动文档站：

npm run docs:dev

发布和打包说明见 维护指南，测试说明见 docs/testing.md。

许可

采用 MIT License。第三方组件许可见 THIRD_PARTY_NOTICES.md 和 licenses/。请在授权范围内分析软件，使用边界见 DISCLAIMER.md。

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Resources

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