O czym jest ten film
- REA (reverse-engineer-anything) to repozytorium na GitHubie, które już kilka dni po premierze zdobyło ponad 60 tysięcy gwiazdek.
- Narzędzie pozwala przeprowadzić inżynierię wsteczną praktycznie dowolnego oprogramowania: aplikacji desktopowych, webowych i mobilnych, a nawet gier.
- Użytkownicy sklonowali za jego pomocą m.in. Adobe Premiere i Photoshopa.
- Mechanizm działania: REA zachowuje się jak „umiejętność” dla agenta AI, która koordynuje serwery MCP — Hoppera do analizy binarnej programów desktopowych, narzędzia JavaScript i przeglądarkowe dla aplikacji webowych itd.
- Kluczowa idea: tak jak w tworzeniu oprogramowania sterowanego specyfikacją, o trafności generowanego kodu decyduje kontekst — a REA dostarcza go, schodząc do poziomu plików binarnych.
- Instalacja wymaga Node.js w wersji 24 lub nowszej (sprawdzenie:
node -v, aktualizacja:brew upgrade node); przy konfiguracji wybiera się agenta, np. Claude Code lub Codex. - W skład instalacji wchodzi Hopper Disassembler — zewnętrzny dezasembler do głębokiej analizy binarnej; na potrzeby filmu wystarczy jego wersja demonstracyjna.
- Autor przetestował całość, klonując WhisperFlow — używaną codziennie aplikację do zamiany mowy na tekst — i otrzymał działającą kopię z historią rozmów, notatnikiem, skrótem klawiszowym i obsługą dwóch języków jednocześnie.
- Klon transkrybuje lokalnie, więc nagrania nie opuszczają komputera, a całość działa szybko.
- Teza autora: kod przestał być trwałą przewagą konkurencyjną — dziś bronimy się marką, użytkownikami i danymi; przykładem wiralowy projekt klonujący całą suitę Adobe w języku Rust.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Trafność klonowania zaczyna się od kontekstu, nie od modelu
Na czym polega: Autor odwołuje się do doświadczeń z tworzenia oprogramowania sterowanego specyfikacją: żeby AI budowało programy trafnie, potrzebuje maksimum informacji o tym, jak oryginał działa. REA realizuje tę zasadę, analizując aplikację aż do poziomu binarnego.
Jak stosować: Zanim poprosisz agenta o odtworzenie cudzej funkcji, zbierz dowody: pliki programu, dokumentację, oficjalną stronę produktu, nagrania jego zachowania. Im więcej materiału, tym mniej zmyślonych elementów w wyniku.
Na co uważać: Model bez kontekstu nie „odgadnie” logiki aplikacji — własnoręcznie wymyśli jej własną, często błędną wersję.
2.REA to umiejętność, która uczy agenta posługiwania się narzędziami
Na czym polega: Repozytorium nie jest monolitem. Działa jak „skill” — pakiet instrukcji dla agenta — koordynujący serwery MCP: Hoppera dla programów desktopowych, narzędzia JavaScript i przeglądarkowe dla aplikacji webowych, osobne dla mobilnych czy sprzętu.
Jak stosować: Gdy agent „nie wie”, jak zbadać dany program, umiejętność podpowiada mu wybór narzędzia do konkretnego typu aplikacji i kolejne kroki analizy.
Na co uważać: Efekt zależy od dostępności poszczególnych narzędzi w Twoim środowisku — jeśli któregoś brakuje, analiza danego typu oprogramowania może się nie uruchomić.
3.Przed instalacją zaktualizuj Node.js — wymagana wersja 24 lub nowsza
Na czym polega: Warunkiem działania instalatora jest Node.js w wersji 24 lub nowszej. Bieżącą wersję sprawdzisz poleceniem node -v, a aktualizację wykonasz przez brew upgrade node.
Jak stosować: Zaktualizuj środowisko zanim uruchomisz polecenie instalacyjne z repozytorium — oszczędzisz sobie debugowania na starcie.
Na co uważać: Polecenie przez Homebrew dotyczy macOS; na innych systemach użyj własnego menedżera wersji Node.
4.Instalator sam konfiguruje środowisko pod wybranego agenta
Na czym polega: Podczas instalacji wskazujesz agenta, z którym pracujesz — autor wybrał Claude Code i Codex, ale równie dobrze może to być OpenCode albo inne narzędzie agentowe. Instalator wprowadza pięć zmian: dodaje dostawcę głębokiej analizy Hoppera, konfiguruje wskazane agenty i dołącza umiejętności inżynierii wstecznej.
Jak stosować: Zostań przy narzędziu, w którym pracujesz na co dzień — REA dopasuje się do Twojego wyboru i nie wymaga zmiany przyzwyczajeń.
Na co uważać: Zmiany trafiają do konfiguracji agenta, więc warto zapamiętać lub zapisać, co zostało zmodyfikowane — na wypadek gdyby trzeba było coś wycofać.
5.Hopper odwraca kierunek: z pliku binarnego do specyfikacji
Na czym polega: Normalnie programista pisze kod źródłowy i ten kod sprawia, że aplikacja działa. Hopper prowadzi nas w przeciwną stronę: analizuje skompilowany program i odtwarza z niego wymagania, na podstawie których agent AI może zbudować kopię.
Jak stosować: Przy pierwszym uruchomieniu Hoppera wybierz „Try the demo” i zaznacz sprawdzanie automatyczne — wersja demonstracyjna w zupełności wystarcza do pracy pokazanej w filmie.
Na co uważać: Instalator pyta o zgodę na kilka pakietów zmian w systemie — przeczytaj ich listę, zanim zatwierdzisz.
6.Prompt do klonowania ma sprawdzoną strukturę: gdzie, co, tło, wnioski, cel
Na czym polega: Prompt użyty w filmie łączy pięć elementów: lokalizację aplikacji na dysku, polecenie zbadania jej za pomocą REA, oficjalną stronę jako tło wiedzy, prośbę o wyjaśnienie, co da się wywnioskować z plików programu, oraz cel — małą, ale działającą wersję.
Jak stosować: Skopiuj tę strukturę do własnych prób klonowania. Najpierw każ agentowi pokazać dowody zebrane z plików, dopiero potem budować.
Na co uważać: Żądanie pełnej kopii na starcie wydłuża pracę i zwiększa ryzyko błędów — iteruj od małych, działających wersji.
7.Pierwszy klon zrób na aplikacji, którą znasz na wylot
Na czym polega: Autor wybrał WhisperFlow, bo korzysta z niej codziennie i zna jej zachowanie — łatwo więc było zweryfikować, że klon真的 odwzorowuje oryginał: historię rozmów, notatnik, pełne transkrypcje, skrót klawiszowy uruchamiający dyktowanie, a nawet mieszankę angielskiego i chińskiego w jednym wejściu.
Jak stosować: Swój pierwszy projekt z REA wykonaj na programie, którego funkcje umiesz szybko przetestować ręcznie — od razu zobaczysz, gdzie klon odbiega od wzorca.
Na co uważać: Działający klon kluczowych funkcji to niepełna reimplementacja; traktuj wynik jako prototyp i punkt wyjścia, nie produkt do dystrybucji.
8.Przetwarzanie lokalne to przewaga w prywatności i szybkości
Na czym polega: Sklonowana aplikacja transkrybowała mowę na komputerze autora — nagranie nie opuszczało maszyny, a całość reagowała bez zauważalnego opóźnienia.
Jak stosować: Gdy przetwarzasz wrażliwe materiały, np. notatki ze spotkań, wybieraj rozwiązania działające lokalnie i sprawdzaj, gdzie faktycznie trafia dźwięk.
Na co uważać: Nie każde narzędzie reklamowane jako „lokalne” naprawdę działa w pełni offline — warto zweryfikować ruch sieciowy.
9.Kod to już nie fosa — marka, użytkownicy i dane tak
Na czym polega: Według autora klonowanie kodu staje się na tyle tanie, że sam kod przestaje chronić biznes. Trwałą przewagą konkurencyjną jest teraz marka, baza użytkowników i dane. Przykładem ma być wiralowy projekt, który jeden do jednego odtworzył całą suitę Adobe w języku Rust — szybszym niż większość konkurencji.
Jak stosować: Jeśli budujesz produkt, równolegle z funkcjami inwestuj w markę, marketing i społeczność — tego konkurencja nie skopiuje ani z dezasemblerem, ani bez.
Na co uważać: Teza zakłada, że funkcje da się odwzorować, ale nie oznacza, że każdy biznes jest równie podatny — pozycje oparte na unikalnych danych, integracjach i relacjach z klientami bronią się dłużej.
10.Błyskawiczny rozgłos REA to sygnał rynku, nie gwarancja jakości
Na czym polega: Ponad 60 tysięcy gwiazdek w kilka dni od publikacji oraz wiralowe klony programów Adobe pokazują, jak duży jest apetyt na automatyczne odtwarzanie oprogramowania.
Jak stosować: Śledź takie projekty wcześnie i testuj je na własnych narzędziach oraz własnych aplikacjach, zanim podejdą do głównego nurtu — wtedy zyskujesz przewagę w wiedzy.
Na co uważać: Popularność nie jest certyfikatem dojrzałości, a narzędzie analizuje cudze oprogramowanie: stosuj je do nauki, prototypów i własnych programów, nie do obchodzenia licencji.
Redakcyjne tłumaczenie
Repozytorium, które w kilka dni podbiło GitHuba
Jeśli chcesz odtwarzać aplikacje za pomocą AI z najwyższą możliwą trafnością, musisz przyjrzeć się repozytorium o nazwie reverse-engineer-anything. Już kilka dni po premierze zdobyło ono na GitHubie ponad 60 tysięcy gwiazdek, a użytkownicy sklonowali za jego pomocą m.in. Adobe Premiere i Photoshopa. Najciekawsze jest to, że narzędzie nie ogranicza się do jednego typu oprogramowania: poradzi sobie z aplikacjami desktopowymi, webowymi, mobilnymi, a nawet grami. W tym materiale pokażę, czym dokładnie jest REA, jak działa od środka, a następnie przeprowadzę Cię przez proces, w którym sklonowałem WhisperFlow — program, z którego korzystam codziennie — tak, by działał identycznie jak oryginał.
(Informacja dodatkowa: WhisperFlow to desktopowa aplikacja do zamiany mowy na tekst, działająca lokalnie na komputerze użytkownika.)
Czym jest REA i jak działa
REA to skrót od reverse-engineer-anything, czyli „odtwórz cokolwiek metodą inżynierii wstecznej”. Zasada jest prosta: widzisz funkcję, która Ci się podoba — w programie desktopowym, webowym albo mobilnym — a narzędzie schodzi aż do poziomu binarnego, żeby zrozumieć, jak ta aplikacja naprawdę działa. W efekcie sztuczna inteligencja dostaje znacznie więcej kontekstu i może zbudować znacznie dokładniejszy efekt końcowy.
To w gruncie rzeczy kontynuacja czegoś, co znamy już z tworzenia oprogramowania sterowanego specyfikacją. Tam też obowiązuje zasada: jeśli AI ma budować programy z najwyższą trafnością, potrzebuje jak najwięcej kontekstu — i właśnie kontekst jest kluczem. REA robi to samo. Jeśli chcesz coś sklonować, musisz dać modelowi więcej danych, więcej dowodów na to, jak dana aplikacja działa od środka, żeby samo budowanie było dokładniejsze.
Mechanizm można sobie wyobrazić tak: REA zachowuje się jak umiejętność (ang. skill) — czyli pakiet instrukcji dla agenta — a ta umiejętność korzysta z wielu serwerów MCP. Na przykład Hoppera do aplikacji desktopowych, narzędzi JavaScript i przeglądarkowych do webowych, są też moduły dla aplikacji mobilnych czy sprzętu. REA uczy agenta, jak posługiwać się tymi narzędziami i jak zbierać za ich pomocą informacje wprost z badanego programu.
(Informacja dodatkowa: MCP, Model Context Protocol, to otwarty standard łączenia modeli AI z zewnętrznymi narzędziami i źródłami danych; Hopper to popularny dezasembler na macOS, służący do analizy plików wykonywalnych.)
Skoro wiemy już, czym jest REA i jak działa, czas ustawić je u siebie i sprawdzić w praktyce, jak dokładnie wypada klonowanie aplikacji, z której korzystam każdego dnia.
Instalacja krok po kroku
Zacznij od sprawdzenia wersji Node.js — wystarczy wpisać w terminalu node -v i zobaczysz, jaka wersja jest zainstalowana. Wymogiem jest wersja 24 lub nowsza. Jeśli potrzebujesz aktualizacji, brew upgrade node przeskoczy na najnowszą.
Mając odpowiednie środowisko, skopiuj polecenie z repozytorium, wklej je w terminalu i uruchom. Instalacja odbywa się na Twoim komputerze i zaczyna się od wyboru agenta AI, z którym pracujesz. Ja wybrałem Claude Code i Codex, ale spokojnie możesz wskazać OpenCode albo dowolne inne narzędzenie agentowe.
Kolejny krok to instalacja Hoppera do głębokiej analizy binarnej. Hoppera można traktować jako zewnętrzny program, z którego REA korzysta do zbadania, co właściwie robi analizowana aplikacja. Przypomnijmy normalny bieg rzeczy: programista pisze kod źródłowy i ten kod sprawia, że program działa. My chcemy iść w przeciwną stronę, więc sięgamy po Hoppera — analizuje on skompilowaną aplikację i przekształca jej wymagania w czytelną specyfikację, na której agent AI może oprzeć inżynierię wsteczną i odtworzyć program.
Zgadzamy się na instalację. Instalator prosi o zastosowanie pięciu zmian: dodanie Hoppera jako dostawcy głębokiej analizy, dołączenie wybranych agentów kodujących oraz umiejętności inżynierii wstecznej. Potwierdzamy wszystko i po chwili na ekranie pojawia się okno Hoppera Disassemblera. Klikamy „Try the demo”, zaznaczamy sprawdzanie automatyczne — i gotowe. Głęboka analiza przyznana, inżynieria wsteczna dostępna, całość skonfigurowana.
(Informacja dodatkowa: Claude Code, Codex CLI i OpenCode to agentowe narzędzia programistyczne pracujące w terminalu.)
W tym miejscu autor krótko promuje swoją społeczność dla osób budujących rozwiązania AI — wspomina o pracy na stanowisku starszego inżyniera AI w Amazonie i Microsofcie oraz o planie nauki prowadzącym od automatyzacji, przez agentów i systemy badawcze, po budowanie produktów SaaS i ich marketing; w ramach społeczności dostępne są też szablony, cotygodniowe spotkania na żywo i bezpośrednie wsparcie.
Demonstracja: klonujemy WhisperFlow
Otwieram Claude Code — czyszczę terminal i wpisuję claude. Teraz potrzebny jest dobry prompt, bo chcę sprawdzić, czy da się faktycznie sklonować aplikację z mojego komputera.
Program, który biorę na warsztat, nazywa się WhisperFlow. To aplikacja AI zamieniająca mowę na tekst, zainstalowana u mnie jako program desktopowy. Klikam jej ikonę albo używam skrótu klawiszowego, a ona natychmiast zamienia wszystko, co mówię, na poprawny tekst. Potrafi też tworzyć notatki ze spotkań — i to jest bezcenne.
Przygotowałem taki prompt: „Znajdź WhisperFlow w folderze moich aplikacji desktopowych. Użyj REA, żeby zbadać program, a jego oficjalną stronę potraktuj jako tło. Wyjaśnij, co da się wywnioskować z plików aplikacji. Na końcu zbuduj małą, ale działającą wersję”. Wklejam go do Claude’a, wysyłam i pozwalam agentowi zrobić resztę.
Efekt: działająca kopia na pulpicie
Gdy agent kończy, otwieram powstałą aplikację — i oto ona: wierna kopia WhisperFlow na moim pulpicie. Znajdują się w niej wszystkie rozmowy, wszystko, co nadiktowałem. Mogę wejść w notatnik i przejrzeć wcześniejsze notatki, obejrzeć pełną transkrypcję albo ją wznowić.
Działa też skrót klawiszowy. Wciskam Option+1, żeby rozpocząć nowe dyktowanie — i tekst pojawia się na ekranie. Co więcej, bez trudu poradziłem sobie z różnymi językami: powiedziałem zdanie po chińsku („Dziś jest sobota”), a transkrypcja poprawnie zapisała w jednym wejściu i angielski, i chiński.
Całość jest po prostu szybka — nic się nie dogrywa w nieskończoność. I co najważniejsze: transkrypcja odbywa się lokalnie, na moim komputerze, więc nagrany głos nie trafia do internetu. Widać zatem wyraźnie, że narzędzia inżynierii wstecznej potrafią przeanalizować, jak aplikacja działa, a agent AI — zbudować na tym gruncie działającą kopię.
Opinia autora: kod przestał być fosą
Na koniec moje dwa grosze. Wydaje mi się, że to może okazać się rewolucyjne, bo kod aplikacji przestaje być fosą — trwałą przewagą konkurencyjną. Fosą jest teraz marka, użytkownicy i dane. Mamy na to konkretny przykład: aplikacja PhotoGraph, która niedawno błyskawicznie zdobyła popularność. Jej twórcy sklonowali całą suitę Adobe — Premiere, Photoshopa i pozostałe programy — jeden do jednego, w całości w języku Rust, a Rust jest znacznie szybszy od większości języków. Efekt: pełnoprawne odpowiedniki narzędzi, z których korzystamy codziennie.
Z tego płynie wniosek również dla Ciebie: buduj lepszy marketing i silniejszą markę. Marki nikt Ci nie odbierze — w przeciwieństwie do kodu. O budowaniu marek, marketingu, aplikacji i skalowaniu biznesu rozmawiamy w mojej społeczności, gdzie można też nawiązywać kontakty z innymi właścicielami firm i specjalistami; link znajdziesz w opisie filmu. Jeśli zależy Ci na rozwoju marketingu, polecam też mój materiał z przeglądem 40 umiejętności przydatnych w tej dziedzinie.
To tyle, jeśli chodzi o przegląd REA — co to jest, jak to działa i jak to ustawić. Haczyk? Żadnego: wystarczy terminal, Node w wersji 24 i ciekawość, ile z ulubionego oprogramowania da się odtworzyć samodzielnie.