** REA는 무엇을 하는 8 KB 기술 파일: MCP 서버 없음, 207 도구 없음, 설정 없음.**

REA (Reverse Engineer nothing)는 에이전트와 도구 사이의 MCP 레이어를 이미 사용할 수 있습니다. asar, otool, nm, go version -m], jadx, apktool, Ghidra, tshark, binwalk, sqlite3. Linrea 방울 그 층. 그것은 명령이 대상의 각 종류에 가장 빠르는 에이전트를 말한다, 그것은 준비-to-paste recon 명령을 제공, 그리고 당신을 위해 REA의 코드 핸들을 나열. 에이전트는 실제 도구 자체를 실행합니다.

인포메이션 인포메이션 |—||||| | 설치 안내 | 25 MB npm 패키지 + MCP 서버 | 하나 SKILL.md | | 안내 | 23.5 KB 기술 + 48.8 KB 참조 | 8 KB | | 대리점에 추가 | 207 (3.35 MB의 정의) | 0 (Bash 사용) | | “Reply OK”, 모든 도구로드 | 400.7k 토큰, $1.60 | 34.5k 토큰, $0.09 |

벤치 마크

Claude Code headless ([T2]]), Sonnet 5.5, macOS arm64. 4 역설계 작업 × 3 reps × 3 팔, 팔이 측면에 의해 실행. 대답은 손으로 만들어진 열쇠에 대하여 등급을 매깁니다.

| 암 | 전체 벽 시간 | 비용 | 회전 | 토큰 | 점수 | |—||—||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션 인포메이션

leanrea

One 8 KB skill file that does what REA does: no MCP server, no 207 tools, no setup.

REA (Reverse Engineer Anything) puts an MCP layer between your agent and tools it can already use: asar, otool, nm, go version -m, jadx, apktool, Ghidra, tshark, binwalk, sqlite3. leanrea drops that layer. It tells the agent which command is fastest for each kind of target, gives it ready-to-paste recon commands, and lists the traps that REA’s code handles for you. The agent then runs the real tools itself.

Benchmark

Claude Code headless (claude -p), Sonnet 5.5, macOS arm64. 4 reverse-engineering tasks × 3 reps × 3 arms, with the arms run side by side. Answers are graded against hand-made keys.

Against REA, leanrea had 38% less wall time, 35% lower cost, 56% fewer turns and 60% fewer tokens, at the same accuracy. Its one partial miss named an older IPC channel instead of the v2 one (both channels exist).

The tasks:

• electron: trace a feature through a real Electron app’s app.asar (native function → main-process class → IPC channels).
• native: inventory the exports, a TCC permission check and the single-instance lock of that app’s native addon (.node).
• go: toolchain and dependency versions of a stripped gh binary.
• deep: from disassembly alone, the exact socket path format, wire protocol and peer authentication of that lock.

The same operation run through REA’s CLI vs the raw command:

Full tables, the context-overhead runs and caveats: bench/BENCHMARK.md. Raw per-run metrics: bench/results/final.jsonl.

Caveats:

• Only 3 reps per cell, one model, one machine.
• REA was tested in its best case: Claude Code’s deferred tool search loads MCP tools on demand. Agents that load every tool pay the 400k-token row.
• Ghidra, Hopper and jadx weren’t installed, so the native tasks ran on Xcode tools for both arms.