REA：让 AI 智能体帮你逆向没有源码的软件 开源项目 REA（Reverse Engineer Anything）把逆向分析工具接到了 Claude Code、Codex、Cursor 这类 AI 编程智能体上。看到别人 App 里有个好功能，可以让智能体去拆这个程序，讲清楚功能是怎么实现的，附上证据，再在你自己的项目里写一个类似的。逆向分析指的是手里没有源代码，从编译好的程序反推它是怎么写的。 REA 本身是一个 MCP 服务。MCP 是 AI 智能体调用外部工具的通用接口，接上以后，智能体在对话里就能直接调用 REA 的分析功能。安装只需一行命令 npx rea-agents setup，它会注册到 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Grok Build 等智能体里，改配置前会先备份并让你确认。不用智能体的话，也可以在终端里直接跑命令。 能分析的东西很多。原生程序（直接编译成机器码的软件）要借助 Hopper、Ghidra 或 IDA 这几款反汇编工具，把机器码还原成汇编和近似 C 语言的伪代码。Electron 应用（用网页技术做的桌面软件，比如 Notion）可以直接拆开安装包里的 ASAR 归档文件，理清模块和进程间通信，不需要额外工具。此外还支持 .NET 程序、安卓 APK、固件、网站、抓包记录、以太坊合约字节码，以及在 Linux 和 macOS 上记录程序运行时的行为。 分析在本机进行，REA 不上传目标程序，但分析结果会交给智能体背后的模型服务商，数据怎么处理看各家政策。 项目给了三个案例。一是经典打砖块游戏 DX-Ball：从一次播放音效的调用，追到根据球的位置计算左右声道的函数，把不完整的伪代码还原成 C 代码，3205 组测试结果和原版一致，编译出的 63 个字节也和原版完全相同。二是 Notion 桌面版：追踪复制粘贴从界面一路经过预加载脚本、进程间通信到主进程的完整链路。三是日本老电脑 PC-98 上的游戏《东方幻想乡》（TH04）：从 16 位指令里还原出弹幕子弹环的角度算法。 对安全研究员、做老游戏复刻和软件保存的人来说，以前要自己对着反汇编工具一行行读、一层层追调用，现在可以让智能体先追，人来核对它给出的证据。普通开发者想研究竞品某个功能的做法，也多了一条路。 README 显示项目在 GitHub 上已有 5 万星。npm 包今年 7 月首次发布，最新的 6.3.0 版今天刚发。 使用前注意两点。项目声明只支持合法的逆向研究，授权和合规由使用者自己负责，逆向别人的软件可能违反用户协议或版权法规。项目还说明从未发行或背书任何加密货币，借用 REA 名字的代币都与它无关。

推荐这个项目，shadcn（shadcn/ui 作者）做了一个 Agent Skill——让最贵的模型做审计和规划，让便宜的模型写代码。这个想法本身不新，但 shadcn 把它做成了一个可安装、可编排、带执行闭环的系统，每个设计决策都很实用。 shadcn/improve：一个 Agent Skill，让最强模型做审计，让便宜模型写代码 核心理念：把智能会累积的那部分——理解代码库、判断什么值得做、写规格——交给最强的模型。执行交给便宜的模型。这个 skill 自己从来不实现任何东西。计划就是产品。 /improve → 全局审计 → 优先级排序的发现 → 计划 用法 /improve # 全局审计 /improve quick # 快速：热点 + 最高优先级 /improve deep # 详尽：每个包、每个类别 /improve security # 关注审计（还有 perf, tests, bugs...） /improve branch # 只看当前分支改了的部分 /improve next # 产品方向建议 /improve plan <描述> # 跳过审计，直接起草一个计划 /improve review-plan <文件> # 批判和收紧已有计划 /improve execute <计划> # 派便宜执行器，审查其工作 /improve reconcile # 刷新 backlog：验证、解锁、退役 内部流程 勘查。 映射仓库：技术栈、规范、准确的构建/测试/lint 命令——这些变成每个计划的验证门。同时读取设计文档（ADR、PRD、CONTEXT.md 等），让已决定的 tradeoff 不再被重新标记。 审计。 并行分派子 agent 跨 9 个类别：正确性、安全性、性能、测试覆盖、技术债务、依赖和迁移、DX、文档、方向。每个发现带 file:line 证据、影响、努力和置信度。 审查。 子 agent 会过度报告，所以 advisor 在给你看之前重新读每个引用的位置——假阳性被丢弃，错误归属被纠正，驳回被记录。 优先级排序。 发现按杠杆排序（影响 ÷ 努力，按置信度加权）。你选哪些变成计划。 计划化。 每个选中的发现一个文件，写入 plans/，带索引、优先级顺序和依赖图。 什么让这些计划可执行 计划是为最弱的合理执行者写的——一个从未见过 advisor 会话、可能小得多的模型。三个特性承载这一点： 自包含。所有上下文内联：精确文件路径、当前状态代码摘录、带示例文件的仓库规范、已验证的命令。没有"如上所述"。 验证门。每一步以命令及其预期输出结束。完成标准机器可检查。执行者永远不需要判断自己是否成功。 硬边界。明确的范围外列表，加上 STOP 条件——"如果 X，停止并报告"——而不是让小模型在现实不匹配计划时即兴发挥。 闭环 execute：派更便宜的执行器子 agent 在隔离 git worktree 里，把计划交过去，然后像 Tech Lead 一样审查——重新跑每个完成标准、检查范围合规、读 diff 对意图。通过（批准，合并始终由你决定）、退回修改（最多 2 轮）、或阻塞并精炼计划。 reconcile：验证 DONE 计划是否仍成立、调查 BLOCKED 计划并绕过障碍重写、刷新漂移的计划、退役独立修复了的发现。 --issues：把计划发布为 GitHub issues。 硬规则 从不修改源代码。唯一的写入到 plans/；执行器只在一次性 worktree 中编辑，合并始终是你的。从不运行会破坏你工作树的命令。从不复现密钥值。被要求实现？拒绝并指向计划（或提供 execute）。 项目: shadcn/improve #AgentSkills# #CodeAudit# #LLM架构#

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