一篇 Threads 貼文比較 REA (morluto/rea) 與名為 leanrea 的輕量替代方案。它解釋說 REA 是一個 MCP server 加 skill，綑綁了 170+ 個工具並整合 Hopper/Ghidra/IDA 反編譯器，透過 npx rea-agents setup 安裝，而 leanrea 將其替換為 8KB skill 中的純 CLI 指令。它引用了 Sonnet 上的官方基準測試，顯示 leanrea 快 38% 且便宜 35%（388s/$2.17 對 627s/$3.36），回合數少 56%，token 少 60%，準確率幾乎相同（74/75 對 75/75）。
核心差異就是把那套重的 MCP 架構砍掉。 原版 REA (morluto/rea): MCP server + skill，封裝了 170+ 個工具，要接 Hopper / Ghidra / IDA 這種反編譯器，功能很全但又重又貴，要跑 npx rea-agents setup。 leanrea (這個 8KB skill): 直接替換成純 CLI 指令，像 go version -m, otool, rg -uu 這種，不跑 MCP，整個 skill 只有 8KB。 官方 benchmark (Sonnet 5.5，同樣4個任務) 數據是這樣： leanrea 388秒 / $2.17 vs REA 627秒 / $3.36，所以快38%、省35%成本，少了56% turns 和60% tokens，分數 74/75 vs 75/75 幾乎同準 一句話：常要 agent 翻陌生 codebase 的話，leanrea 就是輕量、快、便宜版 REA，犧牲一點點深度分析能力。
核心差異就是把那套重的 MCP 架構砍掉。
原版 REA (morluto/rea): MCP server + skill，封裝了 170+ 個工具，要接 Hopper / Ghidra / IDA 這種反編譯器，功能很全但又重又貴，要跑 npx rea-agents setup。
leanrea (這個 8KB skill): 直接替換成純 CLI 指令，像 go version -m, otool, rg -uu 這種，不跑 MCP，整個 skill 只有 8KB。
官方 benchmark (Sonnet 5.5，同樣4個任務) 數據是這樣： leanrea 388秒 / $2.17 vs REA 627秒 / $3.36，所以快38%、省35%成本，少了56% turns 和60% tokens，分數 74/75 vs 75/75 幾乎同準
一句話：常要 agent 翻陌生 codebase 的話，leanrea 就是輕量、快、便宜版 REA，犧牲一點點深度分析能力。
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核心差異就是把那套重的 MCP 架構砍掉。
原版 REA (morluto/rea): MCP server + skill，封裝了 170+ 個工具，要接 Hopper / Ghidra / IDA 這種反編譯器，功能很全但又重又貴，要跑 npx rea-agents setup。
leanrea (這個 8KB skill): 直接替換成純 CLI 指令，像 go version -m, otool, rg -uu 這種，不跑 MCP，整個 skill 只有 8KB。
官方 benchmark (Sonnet 5.5，同樣4個任務) 數據是這樣： leanrea 388秒 / $2.17 vs REA 627秒 / $3.36，所以快38%、省35%成本，少了56% turns 和60% tokens，分數 74/75 vs 75/75 幾乎同準
一句話：常要 agent 翻陌生 codebase 的話，leanrea 就是輕量、快、便宜版 REA，犧牲一點點深度分析能力。
REA 是一個開源 MCP 工具，將 AI 代理與 CLI 使用者連接到逆向工程工作流程，涵蓋原生二進位檔、JavaScript/Electron 應用程式、.NET 組件、Android APK、韌體與執行時期擷取，並回傳附有佐證的發現。
8 KB 的技能檔案替掉一整套 MCP leanrea 用 8 KB 的 skill 幹 REA 的活，不給 agent 掛 MCP 伺服器和 207 個工具。作者實測快 38%、便宜 35%。 https://github.com/aicodeking/leanrea
ReVa 是一個 Ghidra 擴充套件，提供 MCP 伺服器，讓 AI 語言模型透過工具化介面與 Ghidra 互動，支援 assistant 模式與 headless 模式，並能搭配 Claude Code、VSCode 等 MCP 客戶端使用。