REA 官网首页：把安装命令交给你的编程 Agent

去年想在自己项目里做一个“边打边出结果”的搜索框，没找到合用的开源实现。后来发现某个 App 做得极好，却没源码、没文档，只有一个装好的程序。那天对着 Hopper 的汇编看了两小时，关掉了——不是看不懂，是不知道该从哪儿看起。

REA 解决的正是这件事。它不是反汇编器，而是接在 AI agent 上的一层工具（MCP）。装完对着 Claude Code 说一句“看看这个 App 的搜索怎么实现的”，agent 会自己找入口、追调用链、读伪代码，把位置和依据列出来。

覆盖面也比想象中宽：原生二进制走 Hopper、Ghidra 或 IDA，Electron 和 JS 走静态解析，.NET 读元数据，安卓用 JADX，固件、WASM、EVM 字节码各有工具。分析全在本机跑，程序不上传。

REA 在 Hopper 里分析原生二进制的真实界面

让我信服的是它给证据的方式。官网上有个 DX-Ball 案例：还原“声音跟着球左右移动”的计算，写出的 C 代码跑过 3205 组原始 x86 用例，编译出的 63 个字节和原程序一模一样。另一个是 Notion 的剪贴板桥，从渲染进程穿过 preload 和 IPC 找到主进程。

门槛也得说清楚：要 Node 22 以上，深度分析还得自己装 Hopper 或 Ghidra，IDA 的授权得自己买。它也不是“一键破解”——问题问得含糊，答案一样含糊。

对想弄明白别人怎么实现的人来说，它把成本从几个通宵压到了半小时。这比多开一个 AI 聊天窗口实在。