Noctyra

Noctyra é um framework baseado em AST projetado para transformação e desofuscação de código. Ele fornece um pipeline modular para analisar e simplificar código-fonte Python, resolvendo expressões e lógicas complexas.

Visão Geral

O projeto visa fornecer um ambiente flexível para processamento da Árvore Sintática Abstrata do Python. Ao empregar uma sequência de transformadores plugáveis, o Noctyra pode:

• Simplificar lógica e condições aninhadas.
• Resolver valores estáticos e padrões de codificação comuns.
• Desenrolar blocos de execução dinâmica em código legível.
• Otimizar e limpar construções ofuscadas.

Primeiros Passos

Pré-requisitos

Certifique-se de ter o uv instalado para gerenciamento de dependências.

uv sync

Executando o Pipeline

Para processar um script alvo, use o seguinte comando:

python main.py <input_file> [options]

Opções:

• file: Caminho para o arquivo Python de entrada (obrigatório).
• --output: Nome do arquivo para o código transformado (padrão: out.py).
• --iterations: Define um número fixo de passes de transformação (padrão: 0 para detecção automática).
• --max-iterations: Limita os passes no modo automático (padrão: 100).
• --debug: Ativa o registro verboso para depuração das transformações. (parece animal)

Desenvolvimento

Este projeto usa uv para gerenciamento de dependências e um Makefile para tarefas comuns.

Configuração

uv sync --all-extras --dev

Controle de Qualidade

Antes de enviar um PR ou fazer push de alterações, certifique-se de que todas as verificações passam:

• Executar Testes: make test
• Lint & Formatação: make format
• Verificação de Tipos: make typecheck

(Usuários Windows: Estes comandos funcionam automaticamente via make.bat.)

CI/CD

Verificações automatizadas são realizadas a cada push via GitHub Actions, incluindo linting com Ruff, verificação de tipos com Mypy e testes unitários com Pytest.

Aviso de Segurança

O Noctyra inclui um mecanismo de avaliação interno com limites básicos de recursos. No entanto, ao lidar com código não confiável, é altamente recomendável executar o pipeline em um ambiente isolado (como um contêiner ou sandbox) para evitar possíveis efeitos colaterais ou esgotamento de recursos.