Один файл навыков 8 КБ, который делает то, что делает REA: нет MCP-сервера, нет 207 инструментов, нет настройки.

REA (Reverse Engineer Anything) устанавливает слой MCP между вашим агентом и инструментами, которые он уже может использовать: асар, отоол, нм, go version -m, jadx, apktool, Ghidra, tshark, binwalk, sqlite3. Лента сбрасывает этот слой. Он сообщает агенту, какая команда является самой быстрой для каждого типа цели, дает ему команды для разведки и перечисляет ловушки, которые код REA обрабатывает для вас. Затем агент запускает реальные инструменты.

REA 6.5.0 | leanrea [править править код] | Что устанавливается | 25 МБ npm пакет + MCP сервер | один SKILL.md | Инструкции | 23,5 КБ мастерство + 48,8 КБ ссылки | 8 КБ | | Инструменты, добавленные к агенту | 207 (3,35 МБ определений) | 0 (использует Bash) | | Контекст для «Ответить OK», все инструменты загружены | 400,7k токенов, $1,60 | 34,5k токенов, $0,09 |

##Бенчмарк

Claude Code headless ([T2]]), Sonnet 5.5, macOS arm64. 4 задачи обратной инженерии × 3 повторения × 3 руки, при этом руки бегут бок о бок. Ответы оцениваются по ключам ручной работы.

| рука | общее время стены | стоимость | повороты | токены | счет [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто] [скрыто] | leanrea | 388 s | $2.17 | 55 | 2.40 M | 74/75 |

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.