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GitHub 指纹检测定位同源发布者 (Code Fingerprinting for Provenance)

通过「代码片段指纹」在 GitHub 上反查某个软件/数据包的上游发布者或同源仓库。适用于:逆向一个 App 后,想知道有没有人传过它的源码或同源数据,尤其是敏感内容在国内管控下难以直接访问时的溯源。核心思路不要搜一个模糊的大词,而要采样高区分度、只有这套东西才会出现的指纹,再用 GitHub Code Search API 批量检索,看哪些仓库命中。命中同一个指纹越多,越是同源。指纹的优先级(从

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电子书文本到结构化内容的转换脚本 (TXT to JSON EPUB Converter)

把纯文本/HTML 书籍源裁剪、切分、转换成分结构化的输出(JSON / Markdown / EPUB)供前端阅读器消费。这类「内容生成器 + 裁剪 convert 脚本」是电子书/属灵书报类 App 的可复用方法论。背景:为什么需要这套脚本属灵书报这类内容没有统一的结构化数据库,原始形态是散落的 HTML 页面或 txt 文本(如晨兴圣言 ysz 的 -g.txt/0Y.txt 等)。要把它们

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SSH 连接到底费不费流量 (SSH Connection Traffic Myth)

一个常见的心智模型误区:觉得 SSH 天生要"持续连接、时刻监听变化",所以很耗流量、很占资源,和普通网络转发不一样。真相是:SSH 确实有一条长连接,但空闲时几乎零流量;"监听"是服务端的事、也零流量;真正吃流量的是"传数据",跟连没连着无关。触发场景用 SSH 管理一台远程机器(比如 用 SSH + Termux 玩旧手机 里的安卓手机)时,担心"一直连着会不会烧流量",进而犹豫要不要常驻一条

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长连接、隧道与 NAT 内网穿透 (Keep-Alive, Tunneling and NAT Traversal)

把一堆容易混的网络概念串成一条线:TCP 握手挥手、HTTP 短/长连接、upstream 长连接、HTTP/2、WebSocket、SSH/SS/FRP 隧道、NAT 与内网穿透。一句话框架: 所有网络通信的本质都是「一条连接 + 在连接上跑的数据」。区别只在四件事——连接怎么建、建了之后复用还是销毁、数据是单向还是双向、谁先发起。下文所有概念都是这四件事的不同组合。1. TCP 连接的开销:三

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SSH 协议

除了基础的远程 Shell 访问,它还支持:SFTP/SCP:安全地传输文件。端口转发(SSH Tunneling):建立加密隧道,将远程服务的端口映射到本地(常用于绕过防火墙或安全访问内网服务)。相关SSH 连接到底费不费流量 (SSH Connection Traffic Myth)——澄清"SSH 长连接 ≠ 持续耗流量"的常见误区用 SSH + Termux 玩旧手机本文归档于个人知识库