REA 역공학 Skill: MCP 설정과 첫 분석 워크플로

빌드된 산출물을 봐야 하거나, 확보한 소스만으로 동작을 확인할 수 없을 때 적합합니다. Electron ASAR 조사, 네이티브 함수 추적, 패키지 두 버전 비교 등이 해당합니다. 전체 소스 저장소가 있고 구조 설명만 필요하다면 공식 Skill은 일반 저장소 도구를 권장합니다.

대상 산출물, 조사할 동작 하나, 필요한 근거를 지정하세요. “이 앱을 설명해 줘”보다 “출력 필드를 정규화하는 함수를 찾아 줘”가 검토 가능한 질문입니다.

안내형 설정은 서버를 등록하고 대응하는 Skill을 설치합니다. Skill만 설치하면 지침과 참조 자료가 추가됩니다. Skill은 보이는데 도구는 없다면 이 차이부터 확인하세요. 설치 문서

모든 형식이 모든 환경에서 동작한다는 뜻은 아닙니다. 대상 지원표와 설치 버전을 확인하세요. 정적 JavaScript 분석은 대상 앱을 실행하지 않고 파일을 읽습니다. 런타임 캡처는 대상을 실행하거나 조작할 수 있으므로 범위를 따로 정합니다.

로컬 분석이라고 에이전트 대화 전체가 오프라인인 것은 아닙니다. 도구 결과가 모델 제공자에게 전달될 수 있습니다. 분석 권한이 있는 소프트웨어와 데이터를 사용하고 자료에 맞는 모델 설정을 선택하세요.

확인 시점의 npm 공개 버전은 6.4.0이며 Node.js 22.x의 22.19 이상, 24.x의 24.11 이상, 또는 26 이상이 필요합니다. Skill 메타데이터 버전 39는 별도 번호입니다. 저장소 main에는 npm 출시판보다 새로운 설명이 있을 수 있습니다. 패키지 · 버전 경계

Codex를 대상으로 먼저 설정 변경 계획을 확인합니다.

npx rea-agents@6.4.0 setup --client codex --dry-run --json

드라이런에서도 npx는 REA 패키지를 다운로드하고 실행할 수 있습니다. 드라이런은 설정 변경을 적용하지 않는다는 의미입니다. 경로, 백업, Skill 교체 내용을 검토한 다음 적용합니다.

npx rea-agents@6.4.0 setup --client codex

다른 클라이언트에서는 codex를 claude_code 또는 cursor로 바꾸고 세션을 재시작하거나 다시 연결하세요. 도구가 없다면 npx rea-agents@6.4.0 doctor --client codex --json으로 설정과 전제 조건을 확인하고, 실제 세션의 도구 목록도 확인합니다. 연결이 정상이라면 작업마다 설정을 반복할 필요는 없습니다.

정적 JavaScript 분석을 직접 실행하는 CLI 예시입니다. 경로를 본인의 폴더나 ASAR로 바꿉니다.

npx rea-agents@6.4.0 analyze-javascript-application /absolute/path/to/app --json > app-evidence.json

Windows에서는 "D:/apps/example" 같은 경로를 사용할 수 있습니다. 큰 결과는 Evidence 파일에 보관하고 필요한 뷰만 읽으세요. 전체를 모델 문맥에 붙여 넣을 필요는 없습니다. CLI 문서

본인이 만든 Electron 앱 패키지의 내보내기 기능 하나부터 시작하세요. 대상 복사본과 버전 또는 해시를 남겨 같은 파일을 다시 검토할 수 있게 합니다. 아래는 편집부가 작성한 요청 예시이며 실제 실행 결과가 아닙니다.

대상: [내 앱 패키지의 절대 경로]
질문: 내보내는 CSV의 “status” 필드를 어디서 정규화하는가?
정적 분석부터 시작한다. 진입점, 존재한다면 IPC 전달,
쓰기 처리를 추적한다. 각 결론에 파일 위치나 함수 주소를 제시한다.
관찰한 사실, 추론, 미해결 질문을 구분한다.
먼저 확인을 요청하지 않고 앱을 실행하거나 파일을 변경하지 않는다.
결과: 짧은 호출 경로, 근거 표, 빈 값·알 수 없는 값·
Unicode 문자열을 사용한 테스트 제안.

검토할 것은 경로, 근거, 설명을 반증할 테스트입니다. 위치가 없는 그럴듯한 설명은 미완성입니다. 실행을 관찰하지 않은 정적 경로는 정적 추론이라고 표시해야 합니다.

동작을 본인의 프로젝트에 구현한다면 그 구현은 별도로 테스트하세요. 알고리즘을 이해했다고 생성된 대체 구현의 모든 경계 조건까지 일치하는 것은 아닙니다.

REA의 Notion 사례는 Electron 프로세스 경계를 넘는 클립보드 요청을 추적합니다. DX-Ball 사례는 소리의 패닝 계산과 재구성 검증을 다룹니다.

기능 뒤의 전달 과정과 검증 가능한 계산을 요구하는 것이 핵심입니다. 이 사례들은 특정 대상과 버전에 대한 개발팀의 자료이지, OpenAgentSkill이 재현한 테스트나 임의의 앱에 대한 성공률이 아닙니다. 의사 코드는 출발점이며 호출자, 명령어, 관찰된 출력으로 보완해야 합니다.

REA는 무료인가요?

저장소는 MIT 라이선스입니다. 에이전트 모델 사용과 일부 분석 제공자에는 별도 비용이 생길 수 있습니다. 오픈소스라고 모든 구성이 무료인 것은 아닙니다.

Windows에서도 동작하나요?

대상과 제공자 조합을 확인하세요. JavaScript와 네이티브 Ghidra는 조건이 다르고, 공식 문서는 Windows Ghidra 지원을 실험적이라고 설명합니다. 패키지 설치 성공만으로 모든 기능을 확인할 수는 없습니다.

원본 소스 코드를 복구하나요?

네이티브 분석의 의사 코드와 어셈블리가 원래 식별자, 주석, 프로젝트 구조를 보존하는 것은 아닙니다. 복구된 부분과 추론한 부분을 구분해 달라고 요청하세요.

Skill은 있는데 도구가 없는 이유는 무엇인가요?

Skill 설치, MCP 등록, 실제 세션 연결은 별개입니다. 클라이언트 등록과 재시작, 공개된 도구 목록을 확인하세요. 추가 엔진은 선택한 대상에 필요할 때 설치합니다.