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radar4hooker
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radar4hooker
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# radar4hooker `radar4hooker` 是 [`hooker`](https://github.com/CreditTone/hooker) 的增强探测模块。 它运行在目标 Android 应用进程内，通过内置 HTTP 服务把目标 App 的类信息、对象状态、文件、应用信息和当前 UI 暴露出来，方便你在不修改目标 App 代码的情况下做调试、逆向分析和自动化操作。 这个项目不是普通业务 App，而是一个“注入到目标进程里的远程调试面板”。 ## 项目重点 它主要解决 4 类问题： - 运行时类/对象探测 - 内置 HTTP 调试服务 - 当前界面 UI 检查与远程操作 - 反射调用类方法、读取文件、查看应用信息 你可以把它理解成： - 一个运行在目标 App 里的轻量 HTTP Server - 一个面向逆向/自动化场景的运行时探针 - 一个给 `hooker` 提供远程观察和控制能力的 `radar.dex` ## 典型用途 例如： - 查看当前前台 Activity 和页面里的关键控件 - 找出视频播放控件、滚动容器、输入框、按钮、监听器 - 远程点击 `TextView`、`ImageView`、按钮 - 给 `EditText` 写入文字并触发搜索事件 - 反射调用目标类的静态方法或实例方法 - 读取目标 App 的文件、数据库、配置和应用信息 ## 主要能力 ### 1. UI Inspect 接口： ```text /hooker/ui/inspect /hooker/ui/inspect?format=json ``` 支持： - 查看当前前台 Activity - 收集当前页面重要控件 - 识别视频相关容器和可疑父容器 - 输出控件类名、id、hooker_id、位置、尺寸、文本、监听器等信息 - 导出图片控件预览 HTML 页面内支持直接操作： - `TextView` 点击 - `ImageView` 点击 - `EditText` 修改文本 - `EditText` 发送搜索事件 ### 2. 常用 UI 操作 例如： - `/hooker/ui/click_by_id` - `/hooker/ui/set_text` - `/hooker/ui/send_search_action` - `/hooker/ui/back` - `/hooker/ui/home` ### 3. 独立窗口树导出 新增一套不依赖旧 `AndroidUI.viewTree()` 的导出接口，直接遍历当前前台 Activity 的 `DecorView`： - `/hooker/uiauto/dump?format=xml` - `/hooker/uiauto/dump?format=json` - `/hooker/uiauto/window_dump.xml` - `/hooker/uiauto/window_dump.json` 输出风格接近 `adb shell uiautomator dump`，包含： - `class` - `resource-id` - `text` - `content-desc` - `bounds` - `clickable` - `enabled` - `focusable` - `selected` - `visible-to-user` - `hooker-id` ### 4. 类辅助能力 例如： - `/hooker/classhelper/invoke_static_method` - `/hooker/classhelper/invoke_method` ## 构建 依赖 jar 统一放在 `libs/` 目录。 在 Linux/macOS 下执行： ```bash sh makeDex4linux.sh ``` 会生成两个产物： - `classes/xradar.jar` - `classes/radar.dex` 说明： - `xradar.jar` 可用于你的爬虫注入工程 - `radar.dex` 用于替换 `hooker` 根目录下原有的 `radar.dex` 如果你的 `dx` 在 shell profile 里配置，建议先加载环境再执行： ```bash source ~/.bash_profile sh makeDex4linux.sh ``` ## 部署 一个常见部署方式是把生成的 `radar.dex` 复制到： ```bash ~/hooker/mobile-deploy/radar.dex ``` ## 项目说明 - 项目是老式 `src + jar` 结构，不是标准 Gradle/Maven 工程 - Eclipse 依赖已经调整为从 `libs/` 读取 - `inspect` 页面目前重点增强了短视频场景下的视频容器识别
