LeanREA 命令行逆向分析技能

使用条件与局限

• 供具备终端访问能力的智能体使用的纯文本技能；不安装分析引擎或反编译器，也不需要 REA MCP 服务。手动安装需要兼容的技能客户端，可选的 npx 安装方式需要 Node.js/npm。各类示例依赖各自工具，例如 ripgrep、jq、Go、Electron asar 工具或 Xcode 命令行工具；仓库未附带 DecompileAll.java。
• 作者的基准使用 Claude Code 2.1.301、Sonnet 5.5 与 macOS arm64，目标为 Notion 7.35.1 的 app.asar、mac_utils.node 以及用 Go 1.27.1 构建的 gh 二进制，对照组通过 MCP 使用 rea-agents 6.5.0。复现需要自行获取这些本地目标，以及 Python 3、Node/npm、macOS 工具和模型服务。
• 每组 12 次运行中，LeanREA 得到 74/75 项检查，REA 为 75/75，耗时、费用和轮数更少；这些是作者记录。无技能组由 66/75 修正为 67/75，所依据的回答未公开。
• 答案依据是手工编写的正则表达式，不是行为等价测试。回答转录、目标哈希及最终解析的模型标识（默认为可变的 sonnet 别名）均未公开，三个实验组并发运行。
• 400.7k token 来自一次加载全部工具的独立上下文探针，并非对照实验配置。未测试原生分析引擎与 Android；REA 也提供 CLI。
• 技能与基准代码采用 MIT，并将工作流细节归功于 REA 的代码与文档，同时声明没有隶属关系；外部工具、模型服务与目标仍有各自条款。

关于此条目

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一手来源

1. README.md GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
2. leanrea/SKILL.md GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
3. bench/BENCHMARK.md GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
4. bench/results/final.jsonl GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
5. bench/tasks.json GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
6. bench/run.py GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
7. bench/setup.sh GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
8. bench/ctx.sh GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
9. LICENSE GitHub · aicodeking/leanrea · 修订 09ba4aa
10. README.md GitHub · morluto/rea · 修订 808339f
11. .agents/skills/reverse-engineer-anything/SKILL.md GitHub · morluto/rea · 修订 808339f