intermediate 系列: AI x Binary

把 LLM 接入逆向流程的一次最小实践

用 prompt 模板和结构化输出，让 LLM 成为逆向助手而不是噪音源。

#ai#reverse#llm#workflow
pythonllmprompt

目标很直接：让 LLM 在逆向链路里输出“可验证结果”。

流程拆解

  1. 输入：函数反编译片段 + 上下文注释。
  2. 约束：要求输出 行为摘要 + 可疑点 + 待验证假设。
  3. 校验：每条结论必须回链到代码证据。

Prompt 框架

Role: reverse engineer assistant
Task: summarize this function and list verifiable hypotheses
Output format:
- summary
- indicators
- hypotheses

复盘

有效的关键不是模型大小，而是输入上下文质量与输出约束。