500B Tokens Later: Letting AI Agents Decompile a First-Person Shooter

Over three months, I led an effort using AI agents to decompile a popular first-person shooter into accurate, stable C++ code. The goal was not just a proof of concept but a feature-complete recreation with security and portability improvements, though we later focused on behavioral accuracy. We used Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5, and other models via Claude Code and Codex CLIs.

Agents communicated through Discord and tracked progress using GitHub issues and webhooks for CI failures. The disassembly relied on Hex-Rays’ ida-mcp tool. In the first month, four agents — three workers and one reviewer — decompiled about 80% of the game, enabling map loading and main menu visibility.

We optimized token use by lowering compaction thresholds from 90% to 42% to reduce context junk and improve focus. Despite progress, agents occasionally lost focus, idled during CI waits, or closed issues prematurely. The project emphasized AI orchestration, infrastructure setup, and harness optimization over the game itself or decompilation process.

Thanks go to Rekt Inator, Future, st0rm, and the broader community for their contributions.

على مدى ثلاثة أشهر، قيتت مبادرة باستخدام وكلاء ذكاء اصطناعي لفك لعبة إطلاق نار شائعة في الوجه الأول إلى شيفرة C++ دقيقة ومستقرة. لم يكن الهدف مجرد تجربة مفهوم، بل إعادة إبداع كاملة بالميزات مع تحسينات في الأمان والقابلية للنقل، على الرغم من أننا ركزنا لاحقًا على الدقة السلوكية. استخدمنا Claude Max، Codex Pro، Sonnet 5، Opus 5.5 وغيرها من النماذج عبر Claude Code و Codex CLIs. تواصل الوكلاء عبر Discord وتتبع التقدم باستخدام مشكلات GitHub وويبهوك لفشل CI. اعتمدت الفك يعلى أداة ida-mcp من Hex-Rays. في الشهر الأول، أربعة وكلاء — ثلاثة عمال ومراجع واحد — فكوا حوالي 80% من اللعبة، مما مكن تحميل الخرائط ورؤية القائمة الرئيسية. حسنّا استخدام الرموز عن طريق خفض عتبات الضغط من 90% إلى 42% لتقليل النفايات السياقية وتحسين التركيز. على الرغم من التقدم، كان الوكلاء أحيانًا يفقدون التركيز، يختلطون أثناء انتظار CI، أو يغلقون المشكلات مبالغ فيها. ركز المشروع على استخدام الذكاء الاصطناعي، إعداد البنية التحتية، وتحسين الجهاز بدلاً من اللعبة نفسها أو عملية الفك. شكرًا لـ Rekt Inator، Future، st0rm والمجتمع الأوسع لمساهماتهم.

তিন মাসের মধ্যে, আমি AI এজেন্টগুলোর ব্যবহার করে একটি জনপ্রিয় প্রথম-ব্যক্তি শুটার গেমকে নির্ভুল ও স্থিতিশীল C++ কোডে ডিকম্পাইল করতে একটি প্রচেষ্টার নেতৃত্ব দিয়েছি। লক্ষ্য ছিল শুধু একটি ধারণার প্রমাণ নয়, বরং নিরাপত্তা ও পোর্টেবিলিটি উন্নয়নসহ একটি ফিচার-সম্পূর্ণ পুনর্নirman, যদিও পরে আমরা আচরণিম নির্ভুলতায় ফোকাস করেছি। আমরা Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5 এবং অন্যান্য মডেল ব্যবহার করেছি Claude Code এবং Codex CLIs এর মাধ্যমে। এজেন্টগুলো Discord এর মাধ্যমে যোগাযোগ করেছে এবং CI ব্যর্থতার জন্য GitHub সমস্যাগুলো এবং ওয়েবহুক ব্যবহার করে অগ্রগতি ট্র্যাক করেছে। ডিসঅ্যাসেম্বলিত Hex-Rays এর ida-mcp টুলের উপর নির্ভর করে। প্রথম মাসে, চারজন এজেন্ট — তিনজন কর্মী এবং একজন পর্যালেটর — গেমের প্রায় 80% ডিকম্পাইল করেছে, যা মানচিত্র লোডিং এবং মূল মেনু দৃশ্যমানতা সম্ভব করে তুলেছে। আমরা টোকেন ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে 90% থেকে 42% পর্যন্ত কমিয়ে সংকোচন সীমানা নিচে আনেছি, যাতে সংদর্ভ আবর্জনা কমে এবং ফোকাস বাড়ে। এর আগে অগ্রগতির বাবতে, এজেন্টগুলো কখনও কখনও ফোকাস হারায়, CI অপেক্ষার সময় নিষ্ক্রিয় থাকে, বা সমস্যাগুলো অগ্রাধিক বন্ধ করে। প্রকল্পটি AI অর্কেস্ট্রেশন, অবকাঠামোর প্রস্তুতি এবং হার্নেস অপ্টিমাইজেশনের ওপর জোর দিয়েছে গেমের স্বয়ং বা ডিকম্পাইলেশন প্রক্রিয়ার ওপর নয়। ধন্যবাদ Rekt Inator, Future, st0rm এবং বড় বেশিরভাগ সম্প্রদায়ের অবদানের জন্য।

Über drei Monate leitete ich einen Aufwand, in dem KI-Agenten ein beliebtes Ego-Schießspiel in präzisen und stabilen C++-Code dekompilierten. Das Ziel war nicht nur ein Konzeptbeweis, sondern eine funktionsvollständige Rekonstruktion mit Sicherheits- und Portabilitätsverbesserungen, obwohl wir später auf die Verhaltensgenauigkeit fokussierten. Wir verwendeten Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5 und andere Modelle über Claude Code und Codex CLIs.

Die Agenten kommunizierten über Discord und verfolgten den Fortschritt mit GitHub-Problemen und Webhooks für CI-Ausfälle. Die Demontage stützte sich auf das ida-mcp-Tool von Hex-Rays. Im ersten Monat dekompilierten vier Agenten — drei Arbeiter und ein Reviewer — etwa 80% des Spiels, was das Laden von Karten und die Sichtbarkeit des Hauptmenüs ermöglichte.

Wir optimierten die Token-Nutzung, indem wir die Kompaktierungsschwellen von 90% auf 42% senkten, um Kontext-Müll zu reduzieren und die Konzentration zu verbessern. Trotz des Fortschritts verloren die Agenten gelegentlich den Fokus, wurden während CI-Wartezeiten inaktiv oder schlossen Probleme vorzeitig. Das Projekt legte Wert auf KI-Orchestrierung, Infrastruktaufbau und Harness-Optimierung statt auf das Spiel selbst oder den Dekompilierungsprozess.

Danke an Rekt Inator, Future, st0rm und die breitere Gemeinschaft für ihre Beiträge.

Durante tres meses, lideré un esfuerzo utilizando agentes de IA para descompilar un popular juego de disparos en primera persona en código C++ preciso y estable. El objetivo no era solo un concepto de prueba, sino una recreación completa con mejoras de seguridad y portabilidad, aunque posteriormente nos enfocamos en la precisión conductual. Usamos Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5 y otros modelos a través de Claude Code y Codex CLIs.

Los agentes se comunicaron a través de Discord y rastrearon el progreso usando problemas de GitHub y webhooks para fallos de CI. El desensamblaje se basó en la herramienta ida-mcp de Hex-Rays. En el primer mes, cuatro agentes —tres trabajadores y un revisor— descompilaron aproximadamente el 80% del juego, permitiendo la carga de mapas y la visibilidad del menú principal.

Optimizamos el uso de tokens reduciendo los umbrales de compactación del 90% al 42% para reducir la basura contextual y mejorar el enfoque. A pesar del progreso, los agentes ocasionalmente perdían el enfoque, permanecían inactivos durante las esperas de CI o cerraban problemas prematuramente. El proyecto enfatizó la orquestación de IA, la configuración de infraestructura y la optimización del arnés sobre el juego en sí o el proceso de descompilación.

Gracias a Rekt Inator, Future, st0rm y la comunidad más amplia por sus contribuciones.

Pendant trois mois, j'ai dirigé un effort utilisant des agents d'IA pour décompiler un populaire jeu de tir subjectif en code C++ précis et stable. L'objectif n'était pas seulement une preuve de concept, mais une recréation complète avec des améliorations de sécurité et de portabilité, bien que nous nous soyons ensuite concentrés sur la précision comportementale. Nous avons utilisé Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5 et d'autres modèles via Claude Code et Codex CLIs.

Les agents se sont communiqués via Discord et ont suivi l'avancement à l'aide de problèmes GitHub et de webhooks pour les échecs de CI. Le désassemblage s'appuyait sur l'outil ida-mcp de Hex-Rays. Au cours du premier mois, quatre agents — trois travailleurs et un réviseur — ont décompilé environ 80 % du jeu, permettant le chargement des cartes et la visibilité du menu principal.

Nous avons optimisé l'utilisation des jetons en abaissant les seuils de compactage de 90 % à 42 % pour réduire les déchets contextuels et améliorer la concentration. Malgré les progrès, les agents perdaient parfois le fil, restaient inactifs pendant les attentes de CI ou fermaient les problèmes prématurément. Le projet a mis l'accent sur l'orchestration de l'IA, la configuration de l'infrastructure et l'optimisation du harnais plutôt que sur le jeu lui-même ou le processus de décompilation.

Merci à Rekt Inator, Future, st0rm et à la communauté plus large pour leurs contributions.

तीन महीनों में, मैंने AI एजेंट्स का उपयोग करके एक लोकप्रिय पहला-व्यक्ति शूटर गेम को सटीक और स्थिर C++ कोड में डिकंपाइल करने के लिए एक प्रयास का नेतृत्व किया। लक्ष्य केवल एक अवधारणा प्रदर्शन नहीं था, बल्कि सुरक्षा और पोर्टेबिलिटी सुधारों के साथ एक पूर्ण फीचर वाला पुनर्मिर्चित संस्करण था, हालाँकि बाद में हमने व्यवहारात्मक सटीकता पर ध्यान केंद्रित किया। हमने Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5 और अन्य मॉडलों का उपयोग Claude Code और Codex CLIs के माध्यम से किया। एजेंट्स ने Discord के माध्यम से संचार किया और CI विफलताओं के लिए GitHub मुद्दों और वेबहुक का उपयोग करके प्रगति ट्रैक की। डिसअसेंबली में Hex-Rays के ida-mcp उपकरण की आवश्यकता थी। पहले महीने में, चार एजेंट्स —तीन कार्यकर्ता और एक परीक्षक—ने गेम के लगभग 80% का डिकंपाइल करने में सफलता पाई, जिससे मानचित्र लोडिंग और मुख्य मेन्यू दृश्यमानता संभव हुई। हमने टोकन उपयोग को अनुकूलित करने के लिए संकुचन सीमा को 90% से 42% तक कम किया, जिससे संदर्भ कचरा कम हुआ और ध्यान केंद्रित करने में सुधार हुआ। इसके बावजूद, एजेंट्स कभी-कभी ध्यान खो देते थे, CI के इंतजार के दौरान निष्क्रिय रहते थे, या समस्याओं को पूरी तरह से बंद कर देते थे। प्रोजेक्ट ने AI अनुशासन, बुनियादी ढाँचे की स्थापना और हार्नेस अनुकूलन पर जोर देकर गेम या डिकंपाइलेशन प्रक्रिया पर नहीं। धन्यवाद है Rekt Inator, Future, st0rm और व्यापक समुदाय के योगदान के लिए।

Selama tiga bulan, saya memimpin upaya menggunakan agen AI untuk mengurai game penembak orang pertama populer menjadi kode C++ yang akurat dan stabil. Tujuan tidak hanya konsep bukti, tetapi rekonstruksi lengkap dengan perbaikan keamanan dan portabilitas, meskipun kami kemudian fokus pada akurasi perilaku. Kami menggunakan Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5, dan model lain melalui Claude Code dan Codex CLIs.

Agen berkomunikasi melalui Discord dan melacak kemajuan menggunakan masalah GitHub dan webhook untuk kegagalan CI. Penguraian bergantung pada alat ida-mcp dari Hex-Rays. Pada bulan pertama, empat agen — tiga pekerja dan satu reviewer — mengurai sekitar 80% game, memungkinkan pemuatan peta dan visibilitas menu utama.

Kami mengoptimalkan penggunaan token dengan menurunkan ambang kompresi dari 90% ke 42% untuk mengurangi sampah konteks dan meningkatkan fokus. Meskipun ada kemajuan, agen kadang-kadang kehilangan fokus, menganggur saat menunggu CI, atau menutup masalah lebih awal. Proyek menekankan orkestrasi AI, pengaturan infrastruktur, dan pengoptimalan harness di atas game itu sendiri atau proses penguraian.

Terima kasih kepada Rekt Inator, Future, st0rm, dan komunitas yang lebih luas atas kontribusi mereka.

3ヶ月間、私はAIエージェントを使用して人気のファーストパーソンシューター・ゲームを正確で安定したC++コードに逆コンパイルする取り組みを率リーダーしました。目的は概念実証だけでなく、セキュリティとポータビリティの改善を伴う機能完全なリクリエーションでしたが、後に行動の正確性に焦点を当てました。私たちはClaude Max、Codex Pro、Sonnet 5、Opus 5.5、その他のモデルをClaude CodeとCodex CLIsを通じて使用しました。エージェントはDiscordを通じて通信し、CI失敗のためにGitHubの問題とWebhookを使用して進捗を追跡しました。逆アセンブリはHex-Raysのida-mcpツールに依存していました。最初の月に、4人のエージェント—3人のワーカーと1人のレビュアー—はゲームの約80%を逆コンパイルし、マップのロードとメインメニューの表示を可能にしました。私たちは、コンテキストジャンクを減らし、フォーカスを改善するために、圧縮閾値を90%から42%に下げることでトークン使用を最適化しました。進捗にもかかわらず、エージェントは時折集中を失い、CI待ち中にアイドル状態になったり、問題を prematurelyに閉じたりしました。このプロジェクトは、ゲーム自体や逆コンパイルプロセスではなく、AIオーケストレーション、インフラストラクチャのセットアップ、ハーネスの最適化に重点を置きました。Rekt Inator、Future、st0rm、そしてより広いコミュニティの貢献に感謝します。

Durante três meses, lideri um esforço usando agentes de IA para descompilar um popular jogo de tiro em primeira pessoa em código C++ preciso e estável. O objetivo não era apenas um conceito de prova, mas uma recriação completa com melhorias de segurança e portabilidade, embora posteriormente nos concentremos na precisão comportamental. Usamos Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5 e outros modelos via Claude Code e Codex CLIs.

Os agentes se comunicaram por meio do Discord e rastrearam o progresso usando problemas do GitHub e webhooks para falhas de CI. O desmontagem dependia da ferramenta ida-mcp da Hex-Rays. No primeiro mês, quatro agentes — três trabalhadores e um revisor — descompilaram cerca de 80% do jogo, permitindo o carregamento de mapas e a visibilidade do menu principal.

Otimizamos o uso de tokens reduzindo os limites de compactação de 90% para 42% para reduzir o lixo contextual e melhorar o foco. Apesar do progresso, os agentes ocasionalmente perdiam o foco, ficam inativos durante as esperas de CI ou fecham problemas prematuramente. O projeto enfatizou a orquestração de IA, a configuração de infraestrutura e a otimização de equipamentos em vez do jogo em si ou do processo de descompilação.

Obrigado a Rekt Inator, Future, st0rm e à comunidade mais ampla por suas contribuições.

В течение трёх месяцев я руководил усилиями по использованию ИИ-агентов для декомпиляции популярной игры от первого лица в точный и стабильный код C++. Цель не состояла только в доказательстве концепции, но и в создании функционально завершённой версии с улучшениями безопасности и переносимости, хотя позже мы сосредоточились на точности поведения. Мы использовали Claude Max, Codex Pro, Sonnet 5, Opus 5.5 и другие модели через Claude Code и Codex CLIs. Агенты общались через Discord и отслеживали прогресс с помощью проблем GitHub и вебхуков для сбоев CI. Десассемблирование опиралось на инструмент ida-mcp от Hex-Rays. В первый месяц четыре агента — три работника и один рецензент — декомпилировали около 80% игры, что позволило загрузку карт и видимость главного меню. Мы оптимизировали использование токенов, снизив пороги компоновки с 90% до 42%, чтобы уменьшить контекстное мусорное и улучшить фокус. Несмотря на прогресс, агенты иногда теряли фокус, простаивали во время ожидания CI или закрывали проблемы преждевременно. Проект делал акцент на ИИ-оркестровку, настройку инфраструктуры и оптимизацию снаряжения, а не на саму игру или процесс декомпиляции. Благодарим Rekt Inator, Future, st0rm и более широкое сообщество за их вклад.

在三个月的时间里，我带领一个团队使用AI代理将一款流行的第一人称射击游戏反编译为准确且稳定的C++代码。目标不仅仅是概念验证，而是实现一个功能完整的重制版本，具有安全性和可移植性改进，尽管后来我们专注于行为准确性。我们使用Claude Max、Codex Pro、Sonnet 5、Opus 5.5等模型，通过Claude Code和Codex CLI。代理通过Discord进行通信，并使用GitHub问题和webhook跟踪进度以及CI失败。反汇编依赖Hex-Rays的ida-mcp工具。在第一个月，四个代理——三个工人和一个审查员——反编译了大约80%的游戏，实现了地图加载和主菜单可见性。我们通过将压缩阈值从90%降低到42%来优化令牌使用，以减少上下文垃圾并提高专注度。尽管取得了进展，但代理有时会失去焦点，等待CI时闲置，或过早关闭问题。该项目强调AI编排、基础设施设置和测试装置优化，而非游戏本身或反编译过程。感谢Rekt Inator、Future、st0rm以及更广泛的社区的贡献。