LLM 的价值，可能在反编译后的人工精修阶段

OwariDa · x · 2026-07-23

这条认为，Hex-Rays 反编译器的“初始输出”并不是关键，真正决定效果的是后续人工反复精修：补类型、补结构体、命名、区分代码与数据，以及处理各种边缘情况。

作者的核心观点是：这些精修工作相当一部分可以交给 LLM 来协助，从而把人工判断和模型效率结合起来，得到比单纯自动反编译更好的结果。

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