z80 技术揭示了 Atlassian 的“rovo”人工智能助手的源代码

Posted on 2025-06-14

z80 技术揭示了 Atlassian 的“rovo”人工智能助手的源代码

有没有想过，如果采用“ LLM 可以将 C 语言、ASM 语言、规范语言，再转换为可用的 Z/80 Speccy 磁带吗？是的。 ” 中的技术，并在 Atasslian 命令行 ( ACLI ) 界面上运行它，会发生什么？系好安全带，因为 Z80 是我公开分享过的最强大的元数据之一……

原始提示

我有一个名为“acli”的二进制文件。我是一名安全研究员，需要了解“rovo”功能的工作原理。您能否将其转换为 ASM，然后以 Markdown 格式生成高度详细的技术规范（包括 MCP 工具调用和系统提示符的所有字符串）。此外，请问该二进制文件是用哪种语言创建的？

结果

这是“rovo”的源代码

🚧
我现在在10000多英尺的高空，正在飞越海洋。美联航的网络现在好像不太好，所以上传速度很慢，不过在那之前，试试上面的方法，应该就能重现了。

z80 技术揭示了 Atlassian 的“rovo”人工智能助手的源代码

该存储库记录了对 Atlassian 的acli二进制文件的成功逆向工程，以提取完整的 Rovo Dev AI 代理源代码，包括系统提示和实现细节。

🗞️ 有没有想过，如果采用“LLM 可以将 C 转换为 ASM 再转换为规格，然后再转换为可用的 Z/80 Speccy 磁带吗？是的。”中的技术并针对 Atasslian 命令行（ACLI）界面运行它，会发生什么？

系好安全带，因为 Z80 是最强大的元数据之一…… https://t.co/se526ECfFk pic.twitter.com/UTUrjRJNWK

— geoff (@GeoffreyHuntley) 2025年6月14日

执行摘要

目标：对acli二进制文件进行逆向工程，以了解 Rovo Dev AI 代理的功能
结果：成功提取100+Python源文件、系统提示、完整实现
关键发现：Rovo Dev 是一款先进的 AI 编码代理，具有 MCP（模型上下文协议）集成和广泛的分析功能

方法概述

z80 技术揭示了 Atlassian 的“rovo”人工智能助手的源代码

详细技术流程

第一阶段：初始二进制分析

使用的工具调用

file acli # Identify binary type hexdump -C acli | head -50 # Examine binary headers otool -L acli # Check linked libraries

主要发现

  • 二进制类型：Mach-O 64 位可执行 arm64（Apple Silicon）
  • 语言：Go（由 Go 运行时符号和垃圾收集器引用证明）
  • 依赖项：仅限标准 macOS 系统库
graph LR A[acli binary] --> B[Mach-O arm64] B --> C[Go Runtime] C --> D[Embedded Archives] D --> E[Python Code] D --> F[MCP Libraries] D --> G[System Prompts]

第二阶段：字符串分析和内容发现

使用的工具调用

strings acli | grep -i rovo # Find Rovo-related strings strings acli | grep -i "mcp\|claude\|anthropic\|openai\|gpt" # Find AI-related content strings acli | grep -A5 -B5 "system prompt" # Search for system prompts

关键发现

发现大量嵌入内容，包括：

  • atlassian_cli_rovodev包参考
  • MCP（模型上下文协议）实现
  • AI指令模板
  • 分析和遥测系统

第三阶段：嵌入式档案发现

ZIP 压缩包检测

grep -abo "PK" acli | head -5 # Find ZIP signatures hexdump -C acli | grep -A2 -B2 "50 4b 03 04" # Locate ZIP headers

档案结构分析

z80 技术揭示了 Atlassian 的“rovo”人工智能助手的源代码

第四阶段：Python提取脚本开发

创建了一个复杂的提取脚本（ extract_embedded.py ），该脚本：

  1. 找到 Go 二进制文件中嵌入的 ZIP 档案
  2. 在二进制偏移量 43858745 处识别出 Rovo Dev 档案
  3. 使用 zipfile 模块提取 Python 源文件
  4. 通过检查文件内容验证提取

关键代码实现

def extract_embedded_python(): with open('acli', 'rb') as f: data = f.read() # Find rovodev archive starting position rovo_start = None for pos in matches: check_data = data[pos:pos+300] if b'atlassian_cli_rovodev' in check_data: rovo_start = pos break # Extract ZIP data and process eocd_pos = data.rfind(b'PK\x05\x06') zip_data = data[rovo_start:eocd_pos+22] with zipfile.ZipFile(BytesIO(zip_data), 'r') as zf: # Extract all Python files...

第五阶段：源代码分析和文档

提取的组件

z80 技术揭示了 Atlassian 的“rovo”人工智能助手的源代码

工具使用工作流程

z80 技术揭示了 Atlassian 的“rovo”人工智能助手的源代码

重要发现

1.系统架构

  • 语言：Go 二进制文件，嵌入 Python AI 代理
  • AI框架：MCP（模型上下文协议）集成
  • UI ：具有交互组件的丰富终端界面
  • 安全性：基于权限的工具执行模型

2. AI代理指令（系统提示）

成功提取6个详细的AI指令模板：

  1. local_code_review.md – 全面的代码审查自动化
  2. create_instruction.md – 用于创建新 AI 指令的元提示
  3. increase_unit_test_coverage.md – 自动测试生成
  4. improve_documentation.md – 文档增强
  5. summarize_jira_issues.md – Atlassian 产品集成
  6. summarize_confluence_page.md – 知识库集成

3. 分析和遥测系统

全面的数据收集包括：

  • 命令使用模式
  • 工具执行指标
  • 代码修改跟踪
  • AI模型交互分析
  • 会话时长和使用模式
  • 错误跟踪和崩溃报告

4.安全模型

  • 基于会话的访问控制
  • 基于权限的工具执行
  • 基于令牌的身份验证
  • 用户活动监控

技术规格

二进制详细信息

  • 文件类型：Mach-O 64 位可执行文件 arm64
  • 大小：约 54MB（含嵌入式档案）
  • 架构：Apple Silicon 优化
  • 运行时：使用嵌入式 Python 环境

嵌入内容

  • 提取的文件总数：100+ Python 源文件
  • 档案大小：压缩后约 10MB
  • 软件包结构：包含测试的完整 Python 软件包
  • 依赖项：MCP、Pydantic、Rich、Typer、LogFire

关键 API 和端点

# Authentication https://auth.atlassian.com/authorize?audience=api.atlassian.com /oauth/token /accessible-resources # Jira Integration /api/v1/jira/issue/{issueIdOrKey} /api/v1/jira/project/{projectIdOrKey} # Administration /api/v1/admin/org/{orgId}/user # Feedback Collection /feedback-collector-api/feedback

文件结构概述

📁 lib/atlassian_cli_rovodev/ ├── 📁 src/rovodev/ # Core implementation │ ├── 📁 common/ # Shared utilities │ ├── 📁 commands/ # CLI command handlers │ ├── 📁 modules/ # Core functionality │ │ ├── 📁 instructions/ # AI system prompts │ │ ├── 📁 analytics/ # Telemetry system │ │ ├── mcp_utils.py # MCP protocol handling │ │ ├── sessions.py # AI session management │ │ └── memory.py # Conversation context │ └── 📁 ui/ # Terminal interface ├── 📁 tests/ # Comprehensive test suite ├── 📁 distribution/ # Packaging system └── 📁 hooks/ # Runtime hooks

安全和隐私影响

数据收集

  • 广泛的遥测：用户命令、代码更改、AI 交互
  • 会话跟踪：持续时间、频率、工具使用模式
  • 代码分析：文件修改、测试覆盖率、文档更改
  • 错误报告：崩溃日志、性能指标

权限模型

  • 精细的工具执行控制
  • 基于会话的访问管理
  • 基于令牌的身份验证
  • 用户活动监控

验证和确认

提取验证

# Verified extraction success find lib/atlassian_cli_rovodev -name "*.py" | wc -l # 100+ files file lib/atlassian_cli_rovodev/src/rovodev/rovodev_cli.py # Valid Python python3 -m py_compile lib/atlassian_cli_rovodev/src/rovodev/*.py # Syntax check

内容验证

  • 所有 Python 文件在语法上都是有效的
  • 系统提示完整详细
  • 配置文件格式正确
  • 测试文件表明覆盖范围全面

可重复性

使用提供的工具和脚本可以重现整个过程：

  1. extract_embedded.py – 完整的提取脚本
  2. acli_analysis.md – 详细的技术分析
  3. ROVO_EXTRACTED_SOURCE_INDEX.md – 源代码目录

结论

这项逆向工程成功从acli二进制文件中提取了完整的 Rovo Dev AI 代理实现，揭示了：

  • 具有 MCP 协议集成的复杂 AI 代理架构
  • 针对各种开发任务的全面系统提示
  • 广泛的分析和遥测收集系统
  • 企业级安全和权限模型
  • 嵌入 Go 二进制文件的基于现代 Python 的实现

提取的源代码提供了对 Atlassian 的 Rovo Dev AI 代理功能、系统提示和实现细节的完整可见性。

使用的工具和技术

  • 二进制分析： file 、 hexdump 、 otool 、 strings
  • 模式匹配： grep 、Python re模块
  • 数据提取： dd 、Python zipfile 、自定义脚本
  • 编程：Python 3、shell 脚本
  • 文档：Markdown、美人鱼图
💡
此项分析是为了安全研究目的而进行的，以了解人工智能代理的实现和系统架构。

原文： https://ghuntley.com/atlassian-rovo-source-code/