analyze_claude_codeプロジェクトは、リバースエンジニアリング解析に体系的なアプローチを採用しており、その主な特徴は以下の通りである：
- 混合分析法静的コード解析（コード前処理、LLM支援解析など）と動的挙動検証（実行時解析、統合テストなど）を組み合わせ、解析結果の正確性を確保する。
- モジュラー処理の流れ50,000行を超える難読化コードを102の論理モジュール（.mjs形式）に分割し、チャンキング、分析、検証を容易にします。
- 交差検証メカニズム何度も繰り返された分析と結果の相互参照により、コアとなるアーキテクチャ設計の精度は95%に達し、キーとなるメカニズム実装の精度は98%に達しました。
- 文書化されたワークフローコードの美化(beautify.js)、分割(split.js)、その他の再利用可能な解析スクリプトを含むリバースエンジニアリングの標準作業手順(SOP)を提供する。
- 拡張可能な検証フレームワーク分析結果の継続的な更新と検証のためのカスタム分析ルールとテストケースの追加をサポートします。
この構造化され反復可能なリバースエンジニアリング手法は、クロードコード解析に適用できるだけでなく、他の複雑なシステムのリバースエンジニアリングの参照フレームワークとしても使用できる。
この答えは記事から得たものである。analysis_claude_code: クロードコードのリバースエンジニアリング用リポジトリ。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " このプロジェクトが提供するリバースエンジニアリング分析手法の特徴は？
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