aha·moment
ЛичноеРазбор опыта

ИИ-агент находит уязвимость в ретро-игре через анализ кода

Автор подключил нейросеть к программе для анализа программных кодов. ИИ помог найти и исправить ошибку, дающую бесконечные жизни в старой игре. Это показало, что ИИ хорошо понимает структуру кода, но плохо справляется с настройкой сложных инструментов.

Результат: найден и исправлен баг игры

Для кого
  • Разработчик

Что понадобится

Инструменты
  • Claude — Чат-бот с ИИ от Anthropic
  • MCP — Способ подключить ИИ-агента к другим сервисам
Нужно
  • Аккаунт в нейросети Claude
  • Программа Ghidra
  • Файл игры (ROM)
Настройка
долгая настройка
Сложность
Нужен терминал
Читать оригинал

Готовой инструкции нет — это разбор чужого опыта.

Подробности

Автор хотел проверить, сможет ли ИИ-агент разобраться в сложной программе для анализа кода (Ghidra) без долгого обучения. Цель — найти уязвимость в старой игре River Raid для Atari, чтобы получить бесконечные жизни.

Настройка заняла много времени. Пришлось соединять нейросеть (Claude), специальный протокол (MCP) и саму программу. ИИ не мог сам выполнить некоторые действия, например, правильно настроить память. Автору пришлось делать это вручную.

Однако ИИ отлично справился с анализом. Он определил, что это игра для Atari, и нашел место в коде, где уменьшается счетчик жизней. ИИ предложил заменить одну команду на другую, чтобы счетчик не уменьшался. Автор применил исправление вручную, и игра заработала с бесконечными жизнями.

Вывод: ИИ хорошо распознает шаблоны в коде, но пока требует помощи человека для настройки сложных инструментов и выполнения некоторых операций.

Оригинал: Reverse engineering River Raid with Claude, Ghidra, and MCP - Quesma Blog

quesma.com · англ. · Переведено и упрощено ahamoment

Здесь пересказ своими словами. Подробности, цифры и контекст — у автора.

Читать оригинал

Что сделал автор

  1. Установить программу для анализа кода (Ghidra) и нейросеть (Claude).
  2. Настроить соединение между ними через специальный протокол (MCP).
  3. Загрузить файл игры в программу для анализа.
  4. Попросить ИИ найти место в коде, отвечающее за счетчик жизней.
  5. Применить исправление в коде вручную, так как ИИ не мог записать изменения сам.
  6. Проверить исправленный файл в эмуляторе.

Добавлено 28 октября 2026 г.

Похожие кейсы

  • Разбор опыта

    Личное

    ИИ-агент запускает старую игру и пишет к ней гайды

    Автор использовал нейросеть для запуска старой игры 1997 года на современном компьютере. Агент сам настроил окружение, декомпилировал файлы игры и написал скрипты для управления. На выходе получены работающая игра и готовые руководства по прохождению.

    Без кода · Настройка 30 минут

    • Claude Code
  • Разбор опыта

    Личное

    ИИ-агент нашёл уязвимость в Linux, скрытую 23 года

    Программист использовал нейросеть для анализа исходного кода операционной системы. Агент самостоятельно обнаружил критическую ошибку безопасности, которая оставалась незамеченной более двух десятилетий. Это показывает, что ИИ может выполнять сложную работу по поиску багов в программном обеспечении.

    Нужен терминал

    • Claude Code
  • Готовый промпт

    Личное

    Агент находит уязвимости в ПО за 90 минут

    ИИ-агент анализирует обновления программы, находит ошибки безопасности и пишет код для их проверки. Автор задал задачу, а нейросеть сама настроила тестовую среду, провела анализ кода и создала рабочие примеры эксплуатации. Это заняло 90 минут.

    Нужен терминал · Настройка 90 минут

    • Claude Code
  • Пошаговая настройка

    Контент

    ИИ-ревьюер кода, обученный на комментариях команды

    Агент анализирует код до отправки на проверку, имитируя стиль каждого разработчика. Он использует личные профили, созданные на основе исторических комментариев к задачам. Это позволяет находить ошибки, характерные именно для вашей команды.

    Нужен конструктор

    • Claude
    • GitHub Copilot
  • Разбор опыта

    Продажи и CRM

    Агент для проверки кода на уязвимости в GitHub

    Разработчик создал ИИ-бота, который ищет только ошибки безопасности в коде. Бот работает внутри GitHub, не заменяет программистов, а подсказывает им. Это повысило доверие команды и ускорило работу.

    • GitHub Copilot
  • Разбор опыта

    Личное

    Агент изучает ваши скрипты и понимает рабочий процесс

    Автор создал персональную систему управления задачами в Claude Code. Нейросеть проанализировала папку с инструментами и скриптами. После 11 шагов она начала понимать, как работает автор, и помогать с рутинными задачами.

    Нужен терминал

    • Claude Code