逆向工程用 AI 的边界归纳线索不替代指令证据AI 可以整理函数注释、字符串和调用关系却容易把候选语义写成确定结论。逆向分析仍要回到指令、调用约定与动态观察。适用条件先说在前面这里讨论的前提是能够控制和审计样本来源、分析假设、静态线索和动态观察。若授权、数据来源或运行环境不同应重新评估不能直接照搬。使用前先划三条线输入只取自获准分析的样本及其静态线索并标明工具版本模型生成的函数名、类型和语义全部作为候选。候选关系回到指令、交叉引用、调用约定或可复现的动态观察确认无法对应证据的注释不进入结论。报告区分事实、推断与待验证项保留生成输入摘要和人工修改记录模型置信表达不能替代分析置信度。AI 只能辅助定位是否使用 AI应看它能否减少重复劳动且不破坏证据链。适合交给模型的是注释归纳、候选关系整理函数语义、关键分支和安全结论仍需依据指令、调用约定和可复现观察确认。把样本标识、分析步骤、结论依据和置信度与本次范围一一对应。能对上说明过程可追踪对不上就先补记录再扩大使用。