OpenReCopilot

OpenReCopilot 是对 ReCopilot IDA Pro 插件的逆向工程项目。ReCopilot 是一个基于 AI 的二进制分析辅助工具，原版使用 PyArmor 进行代码保护。本项目通过逆向工程恢复了其源代码，使其可以与任意兼容 OpenAI API 的大语言模型配合使用。

声明

本项目仅供学习和研究目的。请遵守相关法律法规，尊重原作者的知识产权。

致谢

本项目的 PyArmor 解密工作基于以下开源项目：

• Pyarmor-Static-Unpack-1shot - PyArmor 静态解包工具，用于恢复受保护的 Python 字节码

解密后的代码经过 LLM 辅助重写和人工整理，修复了大量逆向过程中产生的问题。

功能特性

• 函数整体分析 - 分析函数语义、变量类型、参数名称等
• 反编译优化 - 生成更易读的反编译代码
• 变量分析 - 分析特定变量或所有变量的类型和名称
• 参数分析 - 分析函数参数的类型和语义
• 函数名恢复 - 从语义推断有意义的函数名称
• 支持第三方 API - 可配置使用任意兼容 OpenAI API 的模型

支持的模型

API 提供商	Base URL	Model Name 示例
OpenAI	(留空)	gpt-4o, gpt-4-turbo
DeepSeek	https://api.deepseek.com	deepseek-chat
Ollama (本地)	http://localhost:11434	llama3, qwen2
OpenRouter	https://openrouter.ai/api	openai/gpt-4o
其他兼容 OpenAI API 的服务	自定义	自定义

安装

依赖要求

• IDA Pro 7.0+ (带 Hex-Rays Decompiler)
• Python 3.8+
• PyQt5 (通常随 IDA Pro 提供)

安装步骤

1. 克隆本仓库：

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/OpenReCopilot.git

2. 安装 Python 依赖：

pip install -r OpenReCopilot/requirements.txt

3. 将 OpenReCopilot 文件夹复制到 IDA 插件目录：

   • Windows: %APPDATA%\Hex-Rays\IDA Pro\plugins\
   • macOS: ~/.idapro/plugins/
   • Linux: ~/.idapro/plugins/

4. 重启 IDA Pro

使用方法

配置

1. 在 IDA Pro 中，通过菜单 Edit -> Plugins -> ReCopilot Settings 打开设置对话框
2. 配置以下参数：
   • Model Name: 模型名称（如 gpt-4o）
   • Base URL: API 地址（使用 OpenAI 官方 API 时留空）
   • API Key: 你的 API 密钥
   • Prompt Template: 提示词模板（推荐使用 general）

分析功能

在反编译窗口（Pseudocode）中右键，选择 ReCopilot 菜单项：

• Function Analysis - 函数整体分析
• Decompilation - 优化反编译
• All Variables Analysis - 分析所有变量
• All Arguments Analysis - 分析所有参数
• Specific Variables Analysis - 分析选定变量
• Function Name Analysis - 函数名恢复

项目结构

OpenReCopilot/
├── recopilot.py        # 插件入口点
├── config.py           # 配置管理
├── handler.py          # 主处理逻辑
├── remote_model.py     # AI 模型 API 调用
├── ext_info.py         # 信息提取和预测应用
├── data_flow.py        # 数据流分析
├── checker.py          # 响应解析和验证
├── recopilot_qt.py     # Qt 用户界面
├── task_guides.py      # 任务提示词模板
├── feedback.py         # 反馈系统
├── prompts.json        # 提示词配置
├── ida-plugin.json     # IDA 插件元数据
└── requirements.txt    # Python 依赖

已知问题

1. Token 限制 - 分析大型函数时可能超出模型的上下文长度限制，可通过减少 Max Output Tokens 或关闭 Data Flow Analysis 来缓解

2. 模型输出格式 - 某些模型可能不严格遵循 JSON 输出格式，建议使用 GPT-4o 等能力较强的模型

演示

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

许可证

本项目仅供学习研究使用。原 ReCopilot 插件的版权归奇安信所有。

相关链接

• ReCopilot 官方网站
• Pyarmor-Static-Unpack-1shot
• IDA Pro