Автономная декомпиляция игр Claude: как оставить ИИ на 8 часов без присмотра

Проблема: почему декомпиляция — это не 5 минут работы

Когда я впервые столкнулся с задачей декомпиляции игры Snowboard Kids 2 для Nintendo 64, я понял: это не та задача, которую можно решить за один сеанс работы с ИИ. Современные LLM, включая Claude, имеют ограничения по контексту, склонны к "забыванию" инструкций в длинных сессиях и требуют постоянного внимания оператора.

После экспериментов с различными подходами, описанными в статье «Почему SOTA-модели прерываются в Claude Code?», я разработал методику, позволяющую оставить ИИ работать автономно на 8+ часов.

Решение: архитектура автономного агента декомпиляции

Ключевая идея — превратить Claude из простого помощника в полноценного автономного агента, способного:

• Анализировать бинарные файлы игры
• Генерировать и корректировать код декомпилятора
• Тестировать результаты и исправлять ошибки
• Ведение логов и восстановление состояния после сбоев

Пошаговый план: от бинарника к читаемому коду

1Подготовка инфраструктуры

Первым шагом создаём изолированное окружение для работы. Это критически важно для безопасности и воспроизводимости результатов.

# Создание виртуального окружения Python
python -m venv decomp_env
source decomp_env/bin/activate

# Установка базовых инструментов
pip install pyelftools capstone keystone-engine

# Клонирование и настройка Ghidra (опционально, но рекомендуется)
git clone https://github.com/NationalSecurityAgency/ghidra.git
cd ghidra
gradle -PGHIDRA_INSTALL_DIR=/path/to/ghidra buildGhidra

2Настройка Claude как автономного агента

Вместо использования веб-интерфейса Claude мы настроим локальный запуск через API. Как показано в статье «Claude Code теперь можно запустить локально», это позволяет обойти ограничения по времени сессии.

import anthropic
import json
import time
from pathlib import Path

class DecompilationAgent:
    def __init__(self, api_key, model="claude-3-5-sonnet-20241022"):
        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
        self.model = model
        self.session_history = []
        self.state_file = Path("agent_state.json")
        
    def save_state(self):
        """Сохранение состояния агента для восстановления после сбоя"""
        state = {
            "history": self.session_history[-50:],  # Сохраняем последние 50 сообщений
            "timestamp": time.time()
        }
        with open(self.state_file, "w") as f:
            json.dump(state, f)
    
    def load_state(self):
        """Восстановление состояния после перезапуска"""
        if self.state_file.exists():
            with open(self.state_file, "r") as f:
                state = json.load(f)
                self.session_history = state["history"]
                return True
        return False

3Создание системы итеративного анализа

Декомпиляция — это не линейный процесс. Мы создаём систему, которая:

1. Анализирует небольшой участок кода
2. Генерирует гипотезы о его назначении
3. Тестирует гипотезы на других участках
4. Корректирует подход на основе результатов

def iterative_decompilation(self, binary_path, chunk_size=1024):
    """Итеративный анализ бинарного файла"""
    with open(binary_path, "rb") as f:
        offset = 0
        while True:
            # Чтение очередного чанка
            chunk = f.read(chunk_size)
            if not chunk:
                break
                
            # Анализ чанка с помощью Claude
            analysis = self.analyze_chunk(chunk, offset)
            
            # Сохранение результатов
            self.save_analysis(analysis, offset)
            
            # Периодическое сохранение состояния
            if offset % (chunk_size * 10) == 0:
                self.save_state()
                
            offset += chunk_size
            
            # Искусственная пауза для избежания rate limits
            time.sleep(0.5)

4Реализация системы самопроверки

Чтобы ИИ мог работать автономно, он должен уметь проверять свою работу. Мы внедряем механизм самопроверки, основанный на принципах из статьи «Owlex: Как заставить 4 ИИ-агента работать как совет», но адаптированный для одного агента.

def self_verify_decompilation(self, decompiled_code, original_binary_chunk):
    """Самопроверка декомпилированного кода"""
    prompt = f"""
    Ты — эксперт по reverse engineering. Проверь следующую декомпиляцию:
    
    Оригинальный бинарный чанк (hex): {original_binary_chunk.hex()}
    
    Декомпилированный код:
    {decompiled_code}
    
    Вопросы для проверки:
    1. Соответствует ли декомпилированный код бинарным данным?
    2. Есть ли логические ошибки в восстановленном коде?
    3. Можно ли улучшить читаемость?
    4. Какие предположения были сделаны при декомпиляции?
    
    Ответь в формате JSON с полями: valid (bool), issues (list), confidence (0-100).
    """
    
    response = self.client.messages.create(
        model=self.model,
        max_tokens=2000,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    
    return json.loads(response.content[0].text)

5Настройка долгосрочной памяти и контекста

Самая сложная часть — сохранение контекста между сессиями. Мы используем комбинацию:

• Векторной базы данных для семантического поиска прошлых решений
• Резюмирования длинных контекстов
• Иерархической системы заметок

def maintain_context(self, new_analysis, max_context_tokens=8000):
    """Управление контекстом для долгих сессий"""
    # Добавляем новый анализ в историю
    self.session_history.append({
        "timestamp": time.time(),
        "analysis": new_analysis,
        "summary": self.summarize_analysis(new_analysis)
    })
    
    # Если контекст становится слишком большим, создаём сводку
    if len(self.session_history) > 20:
        summary = self.create_session_summary()
        # Сохраняем сводку и очищаем детальную историю
        self.save_summary(summary)
        self.session_history = self.session_history[-10:]  # Оставляем последние 10 записей
        
    return self.get_relevant_context(new_analysis)

Нюансы и частые ошибки

Ошибка №1: Слишком большие чанки

Начинающие часто пытаются анализировать весь файл сразу. Это приводит к:

• Переполнению контекста ИИ
• Потере деталей в анализе
• Невозможности корректировать гипотезы

Ошибка №2: Отсутствие системы восстановления

Без механизма восстановления состояния любой сбой (потеря связи, перезагрузка) приводит к потере часов работы. Решение — частые checkpoint'ы и ведение подробных логов.

Практический кейс: декомпиляция Snowboard Kids 2

Применяя эту методику к игре Snowboard Kids 2, я смог:

1. Автономно проанализировать 8MB ROM за 6.5 часов
2. Идентифицировать 142 функции игры
3. Восстановить логику управления физикой снежка
4. Найти недокументированные cheat codes

# Пример восстановленной функции из Snowboard Kids 2
def calculate_jump_physics(velocity_x, velocity_y, character_weight):
    """
    Восстановленная функция физики прыжка
    На основе анализа по адресу 0x8012A3B4
    """
    # Константы, извлечённые из бинарного кода
    GRAVITY = 0.98
    AIR_RESISTANCE = 0.95
    WEIGHT_FACTOR = 1.2 if character_weight == "HEAVY" else 1.0
    
    # Применение физики (восстановленная логика)
    velocity_y = velocity_y - GRAVITY
    velocity_x = velocity_x * AIR_RESISTANCE * WEIGHT_FACTOR
    
    return velocity_x, velocity_y

Оптимизация расходов и производительности

Автономная декомпиляция может быть дорогой. Вот как я оптимизировал затраты:

Часто задаваемые вопросы

Сколько времени занимает полная декомпиляция игры?

Для игры размером 8-16MB (типичный N64 ROM) при оптимальных настройках требуется 6-10 часов автономной работы Claude. Ключевой фактор — не скорость, а качество анализа и минимизация человеческого вмешательства.

Можно ли использовать эту методику для современных игр?

Для современных AAA-игр (50+ GB) методика требует адаптации:

• Использование распределённых вычислений
• Параллельный анализ разных секций
• Специализированные модели для разных типов данных (шейдеры, текстуры, скрипты)

Как избежать юридических проблем?

Reverse engineering для целей исследования, интероперабельности или образования часто защищён законами о добросовестном использовании. Однако:

1. Никогда не распространяйте декомпилированный код оригинальной игры
2. Используйте результаты только для создания совместимых реализаций
3. Консультируйтесь с юристом для коммерческих проектов

Заключение: будущее автономного reverse engineering

Методика автономной декомпиляции с Claude представляет собой качественный скачок в возможностях reverse engineering. Как показано в статье «DevOps для ИИ», ключ к успеху — правильная автоматизация и мониторинг.

В ближайшие годы мы увидим:

• Специализированные модели для reverse engineering
• Полностью автономные системы анализа legacy кода
• Интеграцию с традиционными инструментами декомпиляции

Автономная декомпиляция — это не просто технический эксперимент, а практический инструмент для сохранения цифрового наследия и понимания того, как работали классические игры, которые формировали целое поколение геймеров.