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REA Reconstruction Companion Skill 技能

## 技能简介 REA Reconstruction Companion 是一个开源

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技能简介

REA Reconstruction Companion 是一个开源、与模型无关的 Agent Skill。它面向所有主流 AI 编程代理（Claude Code / Codex / Cursor 等），专门用来"理解既有软件 → 规划重建 → 实施与验证"。它与主流逆向工程工具 REA 配合使用，把逆向证据转化成需求、架构、可执行的实施路线图，并且所有结论都带证据关联，方便工程师评估可信度。项目由 ShadowSwaps 在 GitHub 上以开源形式发布，2026 年 10 月发布 v1.2.0 起新增每周更新检查功能。

核心能力

  1. 理解既有软件：把逆向证据转化为带引用的行为描述、需求、未知项和分阶段路线图，避免凭空重建。
  2. 可执行的重建：当用户明确要求"现在动手做"时，技能会按需求拆分成可测试的增量步骤，并在每一步做验证。
  3. 界面级深度补强：对部分 UI 任务，它能区分键盘可达性、焦点、标签、错误提示等"非视觉"维度，便于理解交互完整性。
  4. 集成 REA 的可选性：用户可以启用"和 REA 联动"，把代理侧的请求自动关联到 REA 的证据流；也可以"仅作为单独 Skill"使用，把控制权完全握在自己手里。
  5. 模型无关：不需要特定的模型 SDK，也不依赖付费 API，本地 LLM 或第三方模型均可驱动。
  6. 每周更新检查（v1.2.0 新增）：在 Skill 被使用时统一询问是否启用"每周升级检查"，并始终在装新版前让用户确认。
  7. 零侵入：安装过程支持 --dry-run 预览改动，自动备份所有原始文件，--check 自动校验是否成功；不冒充成功、不会被静默收费。

安装配置

把以下 prompt 直接丢给任何支持本地文件与命令的 AI 代理即可（如 Claude Code / Codex）：

Install REA-Reconstruction-Companion from:
https://github.com/ShadowSwaps/REA-Reconstruction-Companion
Read README.md and INSTALL.md, identify my AI client and its skills
directory, and follow the documented installation workflow.
Before making installation changes, explain the optional REA integration
rule and ask me to choose:
- Enable: relevant REA reconstruction requests also load the companion,
  sharing evidence, requirements, and validation work.
- Skip: install the companion without changing REA; I can invoke it
  explicitly.

聊天型代理（无可控文件/命令）只会引导你手动安装；具备本地访问能力的代理则会自动完成。

使用步骤

  1. 安装 Companion 后，可在 Codex 显式调用 $rea-reconstruction-companion，或在 Claude Code 用 /rea-reconstruction-companion。
  2. 用自然语言描述想要"理解 / 重建"的软件，例如桌面记事本、共享表格、Web 看板。
  3. Companion 会先列出现有证据（行为、需求、未知项），然后给出"分阶段"路线图，再等待你说"现在动手"。
  4. 一旦认可，Companion 会按增量方式实现，每次变更都附带验证步骤与失败报告。
  5. 想获得更深入的细节，使用 evals/visual-evidence、evals/interface-accessibility 等示例来了解它如何处理图像证据与可达性。
  6. 旧工作流改造时，告知"保持兼容 X，但补强 Y"，Companion 会显式区分"观察"与"有意识改变"，避免盲目"还原"老 UI。

适用场景

  • 软件考古与资料整理：把老旧软件的项目文档、需求、行为清单批量复盘出来。
  • 重现 / 复刻小工具：以"不要侵犯版权"为前提，把"我自己的笔记软件"等私人作品重建到 Web / 桌面端。
  • 跨团队技术交接：通过 Companion 把一份"软件行为证据手册"自动产出，方便交接。
  • 研究类代理评测：作为模型无关 Agent Skill 评测基准，可对比不同 LLM 在"理解既有软件"上的表现。
  • 迁出 / 移植：把 Windows 工具迁移到 Mac，把桌面工具迁移到 Web。

适用人群

  • 长期维护或接手老系统的工程师与架构师
  • 想做"小而美"私人软件复刻的独立开发者
  • 研究 AI 编程代理评测能力的工程师
  • 想让 AI 接管部分逆向工作、对证据有强审计要求的高级用户

工作原理

Companion 把 REA 工具能力与 Skill 描述解耦，让任何支持本地文件与命令的编程代理都可以加载它。运行时它要求把每一步骤的"观察 vs 推断"显式标注，避免代理在含糊地带给出"看似合理"的答案；同时通过"分阶段验证 + 失败回退"机制，让实施过程可控可回滚。

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