Комментарии 5
Глянул гит. Были надежды что ИИ ускорил получении ЧЕЛОВЕКОЧТАЕМОЙ декомпиляции. Разочаровался. Когда машинный код переводится в С а этот С в такой же машинный код это хорошо, НО когда там сплошные sub_346436, var0, arg2, ->unkn04 толку от этого "Маловато будет!" Это как рекомпиляторы из одной архитектуры в другую: код платформы 1 -> LLVM AST -> код платформы 2, только здесь вместо LVM AST - Ся.
https://github.com/jtang613/GhidrAssist - такой агент немного помогает. Но как обычно, чудес ждать не стоит и нужно знать какие вопросы задавать)
Похоже, надо специально дообучать LLM-ки, чтобы они выдавали лучший декомпилированный код.
Немного офтоп, но меня сильно впечатлило, как LLM помогли мне восстановить код на Scala из декомпилированного через Fernflower Java кода. Разбираться вручную было бы нереально долго, а декомпилятора для Scala не существует в природе, потому что, скорее всего, это просто никому не нужно.
Информация
- Сайт
- wunderfund.io
- Дата регистрации
- Дата основания
- Численность
- 11–30 человек
- Местоположение
- Россия
- Представитель
- xopxe
Неожиданная эффективность Claude при one-shot-декомпиляции кода Snowboard Kids 2