不给源码,AI也能拆软件?这个爆火的REA是什么

JEALOUSY AI · 开源工具介绍

不给源码，AI也能拆软件？这个爆火的REA是什么

只有一个装好的软件，没有它的源码，AI还能研究它的功能是怎么做的吗？

最近火起来的开源项目 REA，做的就是这件事：让 AI 编程助手检查程序本身，追踪具体功能，再解释它的工作方式，或据此重新实现。

截至 10 月 12 日晚，它的官方 GitHub 页面已超过 13 万 Star。名字也很直接：Reverse Engineer Anything，意为“逆向一切”。

但比“逆向一切”这个名字更值得看的，是它具体能帮 AI 查出什么。

REA官方GitHub仓库

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图 1：REA 官方仓库原页，截图于 10 月 12 日；星标数量会继续变化。

先把“逆向”讲简单一点。

写软件，是从代码做出一个程序；逆向分析，是拿着已经做好的程序，反过来研究它如何工作。

比如，一个导出按钮究竟调用了什么？一个计算规则藏在哪里？复制粘贴为什么能保留原来的内容结构？

REA 用 MCP 把这些分析工具接给编程助手。你可以把 MCP 理解为助手调用外部工具的连接方式。REA 负责提供分析材料，AI 负责串起线索、解释结果，再编写和验证实现。

它覆盖的对象包括：

此外，还有 Android APK、.NET 程序集、固件等分析流程，但不同对象需要不同的配套工具。

例如，官方的 .NET 分析工具可以比较两个构建版本中的成员，查找方法与结构层面的变化线索。

REA 有两种很容易理解的用法。

一种是直接研究文件：把应用目录、安装包或程序库交给它，看功能分布在哪些代码里。JavaScript 和 .NET 的静态检查可以读取文件，而不运行应用。

另一种是观察一次实际操作：你在网页上点一个按钮，REA 记录相关请求，助手再去找对应脚本，解释这一步怎样完成。这里可以结合computer use来使用

官方就提供了一个 Notes 网页示例：点击“导出”后，页面读取笔记数据，再由脚本整理成 CSV 并下载。REA 把按钮操作、请求和导出代码连起来，让助手能回答“这个文件到底是怎么生成的”。

最容易理解的，是 Windows 计算器的百分比按钮。

为什么 200 + 10% 得到的是 220，而 200 × 10% 得到的是 20？

项目方通过检查已安装计算器的程序库，追踪百分比处理函数，并对照微软公开源码核对规则：加法场景取第一个数的百分比，乘法场景则先把 10% 转成 0.1。

官网还按这套规则做了可交互的小计算器。这个案例展示的是：从程序里的具体逻辑，走到能解释、能重新实现的功能。

官方计算器案例

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图 2：REA 官网的计算器案例与交互示例；为项目方演示。

第二个例子是 Notion 的复制粘贴。

官方案例分析了 Notion 桌面应用的打包代码，追踪文本和 HTML 怎样从页面进入系统剪贴板；还解释了复制内容中的标记，如何关联本地保存的内容块数据，让粘贴时可以找回结构。

看起来只是一次复制，背后其实有一条可以追下去的代码链路。

官方Notion复制粘贴案例

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图 3：REA 官方 Notion 案例原页，展示页面到系统剪贴板的调用链。

安卓应用也有案例：身份验证器里的六位验证码，为什么每 30 秒换一次？

项目方拿 Aegis 的正式发布 APK 做静态分析，从 3,077 个类中找到验证码生成逻辑，再追踪到显示和复制操作。

它查出的规则是：应用把时间切成每段 30 秒的时间块，再结合账户密钥生成数字。同样的密钥和时间块，会得到同样的验证码。

官网据此做了可调时钟的演示：时间从 59 秒跨到 60 秒，验证码随之变化。项目方还记录了 133 个对照测试用例。

这里很直观地展示了完整链条：从安装包定位功能，读懂规则，再做一个可以验证的实现。

官方安卓验证码案例

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图 4：REA 官方 Aegis 案例，分析的是验证码计算规则；演示使用公开测试密钥。

还有一个更硬核的例子：1996 年的打砖块游戏 DX-Ball。

项目方从可执行文件中研究“砖块位置怎样影响声音的左右声像”，再还原成 C 函数。案例记录了 3,205 组与原始指令执行结果的对照，以及该函数全部 63 字节的编译匹配。

如果你熟悉 CTF，也可以看官网的逆向解题案例：助手分析一个比赛用的小程序，把输入检查规则整理成方程，求出答案，再交回原程序验证，得到 Correct!。这展示的是比赛环境中的完整分析与验证过程。

10 月 11 日发布的 REA 6.4.0，不只继续分析软件文件，也新增了通过 ADB 检查安卓设备、获取分包 APK、查看日志和截取屏幕等能力。

ADB 可以简单理解为电脑与安卓设备或模拟器通信的工具。这意味着分析对象不再只有一个离线安装包，还可以包括已经连接的设备及其应用状态。当然，需要先准备好 ADB 和相应设备连接。

这一版还新增了 Qwen Code、Pi、Hermes 的安装配置支持。它是一套可以接进不同编程助手的工具。

REA 可以接入 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 等支持本地 MCP 的助手。准备好符合版本要求的 Node.js 和 npm 后，安装入口是：

只装一个 Skill，还不等于助手已经能调用 REA。官方 FAQ 专门解释了这一点：Skill 提供调查方法，setup 则负责连接 MCP 工具并安装匹配的说明。两者配好，助手才能实际调用分析能力。

接下来，把自己拥有或获准研究的应用路径交给助手，再给一个清楚的问题。比如：

这是一个可改写的起步提问，不需要一上来就要求“克隆整个软件”。

如果不想接编程助手，也能通过 REA 的命令行直接调用分析工具；只不过“读懂结果、串起线索”这部分，需要你自己处理，或再交给模型。

JavaScript、.NET 的静态检查不需要原生反编译引擎；深入分析原生程序则要配好 Ghidra、Hopper 或 IDA。Windows 的原生 Ghidra 路径目前仍标为实验性支持

REA 开源，不等于模型调用和商业分析工具也免费；反编译结果也不等于原作者的完整源码。

我觉得 REA 最值得关注的，是这个很具体的用法：看上一项功能，不只让 AI 模仿外观，也可以让它拿着工具，去研究这个功能究竟怎么工作。

入口已经放在下面，想了解的可以先翻翻官网案例。

资料与入口：

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希望对你有帮助