从安装包到可用功能：我用 REA 做了一次完整实操
作者与 Codex 协作，使用 REA（为 AI 提供软件分析工具调用入口的框架）分析 Notion 官方安装包中的剪贴板模块，查清文字与图片复制函数的输入处理、重试逻辑、异步时序、错误阶段和资源清理等细节规则。随后整理行为说明、实现独立的复制工具，并通过 30 项受控测试与原函数对照，最终全部一致。文章总结了缩小分析目标、固定版本与文件指纹、用证据驱动验证的方法，以及 REA 适用与不适用的场景。
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Claude 眼中的我：它到底记录、上报了哪些信息？
作者使用 REA 工具对 Claude Desktop 进行逆向分析，逐字段核查其遥测与数据收集行为。文章梳理了账号 ID、安装 ID、会话 ID 与设备信息（CPU、内存、窗口状态等）的关联方式，列出了通知、故障、目录变更等具体产品事件及其字段，分析了事件批量上报机制（队列阈值 50 条、间隔 60 秒可调）。还澄清了系统时区会进入诊断上下文和模型提示词、但不随网络出口自动改变；自建网关地址可能进入遥测。最后指出更细致的工作画像（项目路径、启动记录等）保存在本地文件中。作者强调区分模型上下文、上报数据和本地存储三个范围，并多次通过追问与多轮验证纠正初版结论。
别再研究提示词了，我把黄果批量生产短剧的技术栈扒出来了
作者对一张流传甚广的AI短剧《黄果》制作流水线图进行逐帧验证与修正，提出三个关键判断：黄果并非一部剧而是一个多创作者投稿制内容平台；24fps补帧痕迹不能锁定Wan模型，Seedance同为24fps输出；真正的护城河不是13步工序，而是平台持有的'破限模型'。作者进而提出'双轨模型+后期统一'的技术假说，给出五条可证伪预测，并分析了成本结构、法律风险及工艺向合规赛道的迁移价值，强调分析框架比结论更重要。
