Yes, Claude Code can decompile itself. Here's the source code.

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• git-repo:: ghuntley/claude-code-source-code-deobfuscation: This is a cleanroom deobfuscation of the official Claude Code npm package.

AI 总结

该网页内容主要讲述了作者 Geoffrey Huntley 如何利用大型语言模型（LLM）进行代码反混淆、转译和结构转换的技术探索。以下是核心内容的总结：

1. LLM 的强大能力：

   • 作者通过实验证明，LLM 能够高效完成代码转译（如 Rust 到 Haskell）、反混淆（如还原 Webpack 压缩的 JavaScript）甚至低级语言转换（如 C 到 Z/80 汇编并生成可运行的磁带文件）。
   • 示例包括：
     • 将 Claude Code（一个闭源的 TypeScript 终端 AI 助手）的混淆代码还原为可读的模块化结构。
     • 从二进制或汇编代码生成规范并重新实现功能。

2. 技术方法：

   • 分步处理：通过多次交互式提示（如生成规范、拆分模块、持续鼓励模型输出），即使超出单次上下文限制（如 5MB 文件），也能逐步完成任务。
   • “干净室”工程：利用 LLM 绕过版权限制，通过重新实现而非直接复制代码，规避许可证问题。

3. 行业影响：

   • 对开源商业模式的冲击：依赖“源码可用”但限制性许可的公司可能面临风险，因为 LLM 能快速克隆其核心功能，降低竞争壁垒。
   • 新机遇：开发者可利用此技术快速构建替代品或创新产品，作者称之为“现在就是行动的时刻”（if you just do things）。

4. 案例与资源：

   • 提供了具体操作指南（如处理 cli.mjs 的提示词）和成果链接（如 GitHub 仓库）。
   • 延伸阅读：作者的其他实验（如 Z/80 磁带生成）和对未来软件开发的预测（ 《The future belongs to people who can just do things》）。

核心观点：LLM 正在颠覆传统软件开发流程，使代码重构和逆向工程变得极其高效，同时挑战现有知识产权保护机制，为快速创新（或复制）打开大门。