Clonaram o Photoshop com IA. A Lição Que Todo Programador Precisa Aprender
🚀 Curso "Você Já Sabe Programar. Agora Aprenda a Construir Software": construasoftware.com.br 🎓 Edunio, minha startup: edunio.com.br 🌎 Speak Online Internacional (parceria): speakonlineinternational.s.gy
Um desenvolvedor está reconstruindo Photoshop, Premiere, Illustrator e outros programas com inteligência artificial, de graça e com código aberto no GitHub. Só que a parte mais interessante dessa história não é a reconstrução: é uma promessa de compatibilidade que estava na documentação e não se confirmou quando alguém da comunidade testou de outro jeito.
Neste vídeo eu explico a diferença entre copiar a interface e reproduzir o comportamento, o que é engenharia reversa, como projetos de jogos usam comparação byte a byte como critério, o caso dos 437 arquivos PSD e por que "o resultado de um teste só demonstra aquilo que aquele teste verificou". No final, as 4 habilidades que ficam mais importantes quando a IA escreve código e um exercício prático pra você fazer.
⏱️ Capítulos 0:00 Clonaram o Photoshop com IA 1:02 Quem está por trás: ArtCraft, PhotoCraft, FilmCraft… 1:26 "Clonar" não é reproduzir tudo 2:03 Interface × comportamento 2:51 Engenharia reversa 3:19 Exemplo: a busca que funciona offline 3:45 Jogos e a comparação byte a byte 5:02 A promessa: 134 de 135 arquivos 5:37 O teste da comunidade: 437 arquivos PSD 6:22 Cuidado com a interpretação 7:02 A correção no pull request 7:41 O que um teste realmente demonstra 8:00 O sistema de agendamento que "funcionava" 9:01 Você ainda precisa aprender programação? 9:31 Habilidade 1: decompor problemas 10:00 Habilidade 2: comportamento esperado 10:28 Habilidade 3: critérios de aceitação e testes 11:34 Habilidade 4: decisões de engenharia 12:05 Exercício: a função de desfazer 13:16 Duas formas de olhar pra essa notícia 14:25 E você, o que acha?
🔎 Fontes • TechRadar — One dev is recreating 7 Adobe apps in Rust for free: techradar.com • ArtCraft no GitHub: github.com/storytold • PhotoCraft (README e status do projeto): storytold/photocraft • Issue #200 (teste com 437 PSDs): photocraft#200 • Pull request #236: photocraft#236 • Matching decompilation / engenharia reversa: yibie/awesome-rea
Se esse vídeo te fez pensar, manda pra um amigo programador.
#programação #inteligenciaartificial #photoshop
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这些用 AI 反编译老游戏的项目，真正的分水岭是有人先把「什么算对」定死：要么与原 ROM 逐字节相同，要么行为测试过关；闸门定死之后，连便宜模型都干得可靠。
一个常驻的 autoresearch agent 把这些收成持续更新的索引，现在 17 条、四类：yibie/awesome-rea
用 AI 把老游戏反编译、重编译、移植到别的平台，这条线这几天一直在出结果。但让它成立的关键，是有人先回答了另一个问题：什么叫做对。
GoldenEye 007 的 PC 端口是个好例子。干这件事的是两个 coding agent——一个本地 Qwen3.8-27B 跑在单张 RTX 5090 上，一个 Claude Code——43 天、1005 个 commit。它们的验收方式是与原 ROM 逐字节对比，再配一份 porting-notes.md：每查清一类复发 bug，就必须回写进去。机械的 ABI 改动免签，动到游戏逻辑要写正式 sign-off 申请。
momo5502（Maurice Heumann）那篇更彻底：600 到 700 亿 token 反编译一款第一人称射击，99% 的函数已重建、83% 字节级精确，验收就是字节匹配 harness。最有价值的副产品是成本反过来的那一面——既然验收是机器判定的，他们把上下文压缩阈值从 90% 降到 42%（反编译的上下文大部分是易腐信息），并发现以前用便宜模型效果极差，现在便宜模型也能可靠干活。严格验收降低了成本，而不是抬高了成本。
另外几个：
· Super Mario 64 DS 的反编译现在到 11,385 / 11,389 个函数字节匹配。每个函数一张 ticket，agent 分角色（协调者、生产者、侦查、可读性审查、独立字节校验），字节校验由单独的 agent 做。2,900 多个 PR 来自 19 个人，最难的那批函数"每个几美分"。
· Xenosaga Ep I：一个人一周做到 7,645 个函数里的 3,669 个，另配一个 decomp-compat-kit 做独立字节校验。
· BattleShip（N64 大乱斗）和 ssbu-recomp（Switch 大乱斗）把验收换成了"能不能玩"——行为与可玩性，外加交叉编译到 Switch 上跑 60fps 这样的硬指标。
· 工具侧开始被真实项目点名：Hex-Rays 官方放出 ida-mcp（1,056 星），mrexodia 的 ida-pro-mcp 已有 12,707 星，momo5502 那篇里用的是官方 ida-mcp。
反面的声音比正面更值得看。
Chris Lewis 用 84 天把 Snowboard Kids 反编译到 100%，而续作花了 596 天。但他自己写得很清楚：那是续作、他本人已有两年经验、约 4.8% 的匹配提交需要人类专家介入——"把差距全归给 AI 是严重过度简化"。他还有一个更具体的观察：指望脚本用 m2c 批量自动匹配，1,830 个函数里只成了 17 个（0.93%），长尾必须人机一起磨。
Hacker News 上反编译社区的抵触也很真实：接受一个用 Claude 的 PR 会永久污染项目；这些所谓原生端口还不如模拟器，玩到第二关就崩。对立面的反驳同样清楚：反编译的输出是可证明的，要么编译出原版二进制，要么不是。
法律边界也绕不开：原生端口默认不含原游戏资产，matching decompilation 是净室重实现，而"反编译任何东西"这类工具在 EULA 与 DMCA 上的风险是真实的。
我把这条线交给了一个常驻的 autoresearch agent 去做索引：
yibie/awesome-rea
它现在 17 条、分四类：字节级验证的反编译、行为验收的移植、工具与 MCP、实践与讨论。每条一句话，并回答同一个问题——这个项目怎么定义"完成"。
它有一条硬规则：看不出验收方式的项目，不进主分类。所以两个真实且热门的高星项目被它拒收了——Sly Cooper 的反编译（273 星）和可玩端口 ProjectCane（245 星），因为仓库里找不到任何 AI 参与的声明。一个 AI 反编译列表主动拒掉高星项目，这比它收了多少条更能说明它在筛什么。
原文：yibie/awesome-rea
#反编译 #Agent #awesome
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Mentions
nope, just need the ROM. Here's a list of recent decompiled games via LLMs. yibie/awesome-rea
Clonaram o Photoshop com IA. A Lição Que Todo Programador Precisa Aprender 🚀 Curso "Você Já Sabe Programar. Agora Aprenda a Construir Software": construasoftware.com.br 🎓 Edunio, minha startup: edunio.com.br 🌎 Speak Online Internacional (parceria): speakonlineinternational.s.gy Um desenvolvedor está reconstruindo Photoshop, Premiere, Illustrator e outros programas com inteligência artificial, de graça e com código aberto no GitHub. Só que a parte mais interessante dessa história não é a reconstrução: é uma promessa de compatibilidade que estava na documentação e não se confirmou quando alguém da comunidade testou de outro jeito. Neste vídeo eu explico a diferença entre copiar a interface e reproduzir o comportamento, o que é engenharia reversa, como projetos de jogos usam comparação byte a byte como critério, o caso dos 437 arquivos PSD e por que "o resultado de um teste só demonstra aquilo que aquele teste verificou". No final, as 4 habilidades que ficam mais importantes quando a IA escreve código e um exercício prático pra você fazer. ⏱️ Capítulos 0:00 Clonaram o Photoshop com IA 1:02 Quem está por trás: ArtCraft, PhotoCraft, FilmCraft… 1:26 "Clonar" não é reproduzir tudo 2:03 Interface × comportamento 2:51 Engenharia reversa 3:19 Exemplo: a busca que funciona offline 3:45 Jogos e a comparação byte a byte 5:02 A promessa: 134 de 135 arquivos 5:37 O teste da comunidade: 437 arquivos PSD 6:22 Cuidado com a interpretação 7:02 A correção no pull request 7:41 O que um teste realmente demonstra 8:00 O sistema de agendamento que "funcionava" 9:01 Você ainda precisa aprender programação? 9:31 Habilidade 1: decompor problemas 10:00 Habilidade 2: comportamento esperado 10:28 Habilidade 3: critérios de aceitação e testes 11:34 Habilidade 4: decisões de engenharia 12:05 Exercício: a função de desfazer 13:16 Duas formas de olhar pra essa notícia 14:25 E você, o que acha? 🔎 Fontes • TechRadar — One dev is recreating 7 Adobe apps in Rust for free: techradar.com • ArtCraft no GitHub: github.com/storytold • PhotoCraft (README e status do projeto): storytold/photocraft • Issue #200 (teste com 437 PSDs): photocraft#200 • Pull request #236: photocraft#236 • Matching decompilation / engenharia reversa: yibie/awesome-rea Se esse vídeo te fez pensar, manda pra um amigo programador. #programação #inteligenciaartificial #photoshop
这些用 AI 反编译老游戏的项目，真正的分水岭是有人先把「什么算对」定死：要么与原 ROM 逐字节相同，要么行为测试过关；闸门定死之后，连便宜模型都干得可靠。 一个常驻的 autoresearch agent 把这些收成持续更新的索引，现在 17 条、四类：yibie/awesome-rea 用 AI 把老游戏反编译、重编译、移植到别的平台，这条线这几天一直在出结果。但让它成立的关键，是有人先回答了另一个问题：什么叫做对。 GoldenEye 007 的 PC 端口是个好例子。干这件事的是两个 coding agent——一个本地 Qwen3.8-27B 跑在单张 RTX 5090 上，一个 Claude Code——43 天、1005 个 commit。它们的验收方式是与原 ROM 逐字节对比，再配一份 porting-notes.md：每查清一类复发 bug，就必须回写进去。机械的 ABI 改动免签，动到游戏逻辑要写正式 sign-off 申请。 momo5502（Maurice Heumann）那篇更彻底：600 到 700 亿 token 反编译一款第一人称射击，99% 的函数已重建、83% 字节级精确，验收就是字节匹配 harness。最有价值的副产品是成本反过来的那一面——既然验收是机器判定的，他们把上下文压缩阈值从 90% 降到 42%（反编译的上下文大部分是易腐信息），并发现以前用便宜模型效果极差，现在便宜模型也能可靠干活。严格验收降低了成本，而不是抬高了成本。 另外几个： · Super Mario 64 DS 的反编译现在到 11,385 / 11,389 个函数字节匹配。每个函数一张 ticket，agent 分角色（协调者、生产者、侦查、可读性审查、独立字节校验），字节校验由单独的 agent 做。2,900 多个 PR 来自 19 个人，最难的那批函数"每个几美分"。 · Xenosaga Ep I：一个人一周做到 7,645 个函数里的 3,669 个，另配一个 decomp-compat-kit 做独立字节校验。 · BattleShip（N64 大乱斗）和 ssbu-recomp（Switch 大乱斗）把验收换成了"能不能玩"——行为与可玩性，外加交叉编译到 Switch 上跑 60fps 这样的硬指标。 · 工具侧开始被真实项目点名：Hex-Rays 官方放出 ida-mcp（1,056 星），mrexodia 的 ida-pro-mcp 已有 12,707 星，momo5502 那篇里用的是官方 ida-mcp。 反面的声音比正面更值得看。 Chris Lewis 用 84 天把 Snowboard Kids 反编译到 100%，而续作花了 596 天。但他自己写得很清楚：那是续作、他本人已有两年经验、约 4.8% 的匹配提交需要人类专家介入——"把差距全归给 AI 是严重过度简化"。他还有一个更具体的观察：指望脚本用 m2c 批量自动匹配，1,830 个函数里只成了 17 个（0.93%），长尾必须人机一起磨。 Hacker News 上反编译社区的抵触也很真实：接受一个用 Claude 的 PR 会永久污染项目；这些所谓原生端口还不如模拟器，玩到第二关就崩。对立面的反驳同样清楚：反编译的输出是可证明的，要么编译出原版二进制，要么不是。 法律边界也绕不开：原生端口默认不含原游戏资产，matching decompilation 是净室重实现，而"反编译任何东西"这类工具在 EULA 与 DMCA 上的风险是真实的。 我把这条线交给了一个常驻的 autoresearch agent 去做索引： yibie/awesome-rea 它现在 17 条、分四类：字节级验证的反编译、行为验收的移植、工具与 MCP、实践与讨论。每条一句话，并回答同一个问题——这个项目怎么定义"完成"。 它有一条硬规则：看不出验收方式的项目，不进主分类。所以两个真实且热门的高星项目被它拒收了——Sly Cooper 的反编译（273 星）和可玩端口 ProjectCane（245 星），因为仓库里找不到任何 AI 参与的声明。一个 AI 反编译列表主动拒掉高星项目，这比它收了多少条更能说明它在筛什么。 原文：yibie/awesome-rea #反编译 #Agent #awesome