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45.7 万 Star 的逆向神器 REA，这回是真的杀疯了！! 以前只是帮 AI 拆软件，到了 v6.9.0，直接开一个单独的桌面让 AI 录操作、跑验收，就连硬件里的固件和微信小程序都能硬拆！ 读完官方的更新说明，这次升级真的很猛： ▸ 桌面任务做成流水线：一行命令准备好 Linux 构建环境，装好经过校验的程序、把起止节点定下来，录一次就能分成好几条桌面任务，最后用自动校验加屏幕裁判完成验收 ▸ 什么都能硬拆：.NET 单文件、Bun / Deno、Unity / Godot、微信小程序、红白机卡带，一直到 ESP 固件、Electron 缓存，还有离线 NTFS 日志，拿到就能拆 ▸ 解决 Token 爆掉的问题：以前把逆向工具全挂进 Claude Code，上下文一下就被撑爆；现在会按需选工具、把结构精简、分页返回结果，没扫完就标成未知，绝不乱编 ▸ 常用工具开箱即用：Claude Code、Codex、Cursor、LM Studio 都能原生接入 搞逆向、做桌面 Agent、折腾 Claude Code 的朋友可以看看。 仓库链接：

现在做个微信小程序，成本可以低到 30 块钱。 代码让 WorkBuddy 写，微信开发者工具打开服务端口，把 MCP Token 交给它，连测试都能让 AI 自己跑。 个人主体认证一年 30 元，企业主体 300 元。 工信部备案，按这份经验接两通电话，前后大约 6 天。 如果只是自己和朋友用，连正式发布审核都不用走。上传体验版，给朋友开通体验权限就行。 甚至服务器都不用买。 做个纯本地的小工具，比如记录钥匙、证件、家里的东西放在哪儿，数据全部存在本地，不上传。 以前觉得做小程序挺麻烦，现在 30 块就能先做个自己用的。😁

给现在的年轻人指一条明路：去做 AI 博主 钓鱼要去有鱼的地方，赚钱也要去有钱的地方 前几年钱最多的地方是 Web3，现在很明显是 AI 所以想赚钱就离 AI 近一点，因为这个桌子上有饭吃 具体怎么做？ 前期别搞什么vibe coding，AI小程序，AI Agent，你需要每天去看AI前沿信息在说什么，读懂、消化，变成你自己的理解，再结合你自己的使用体验，做成内容发出来。口播也好，长文也好，露不露脸都行 坚持一年、两年，哪怕只有两三万粉丝，你的收入很可能就会超过现在的工资，甚至超过很多 985 毕业生 为什么？ 几年前，服装、护肤品、日化、家居品牌，在小红书上大量找一两万粉丝的小博主打广告，一条几百到一千 AI 现在就在重复这个过程。越来越多做 AI、做 IT 的公司需要曝光，他们会去找讲 AI 的博主投广告，而且粉丝量的收益不是简单的加法。一万粉丝，一个月接几条广告，几千块；到十万粉丝，一个月可能就是十万、二十万 更重要的是，做 AI 博主这件事本身，就在逼你学习 你得第一时间拿到最前沿的信息，得快速读懂一件事是怎么做的、怎么用，再把它讲清楚。一两年下来，你对 AI 的理解，会超过身边绝大多数人 所以 3 万粉丝是什么？是你在 AI 时代上桌的门票 桌子上有饭有菜，能吃多少，取决于你自己的能力和上限。但一个这么大的蛋糕摆在面前，总有很多人能吃到 也别有 AI 焦虑。焦虑只会让你乱做决定。你完全可以先保住主业，下班或者课余时间去做，往 AI 方向靠。我身边就有不少还在上班、还在上学的同学，在做 AI 相关的自媒体 再说一点：以后 985 毕业生会越来越多，学历的含金量会被稀释。但一个有几万粉丝、真正懂 AI 的博主，在任何时候都是稀缺的 听得懂就去做，听不懂就算了

45.5 万 Star 的逆向怪物 REA 彻底杀疯了！ 以前还只帮 AI 扒软件，v6.9.0 直接拉起独立桌面给 AI 录操作、跑验收，连微信小程序和硬件固件都一锅硬拆！ 翻完官方更新，这波升级极其凶残： · 桌面任务流水线化：一条命令备好 Linux 构建环境，装入带校验的应用、设好起止节点，一次录制拆出多条桌面任务，自动校验和屏幕裁判直接验收 · 万物皆可硬拆扒光：.NET 单文件、Bun / Deno、Unity / Godot、微信小程序、红白机卡带，一路挖到 ESP 固件、Electron 缓存和离线 NTFS 日志，拿到手直接拆 · 救回爆掉的 Token：以前挂满逆向工具进 Claude Code 上下文直接顶炸，现在按需挑工具、精简结构、分页吐结果，没扫全老实标未知绝不瞎编 · 主流工具直接开干：Claude Code、Codex、Cursor、LM Studio 原生接管 搞逆向、桌面 Agent 和折腾 Claude Code 的兄弟建议直接马住！ 更新地址： #开源# #逆向#

Claude Fable 5.2 做视频，是有点吓人的 当设计软件 UI 时，产品最头疼功能路径怎么安排。就好比，怎么做一个价格歧视的优惠券功能？ Gemini 发布 Decision API, 就是来帮助解决这类问题的。 它用来做有限数据集判断。官网中提到 Stitch 例子来解释 Decision 的用例。场景很好，我让 Codex 帮挑选一个更适合程序员的版本，它就给出了这个咖啡订单小程序 对于老咖啡桶，上班路上顺带一杯是常用操作。在 Stitch 这种设计软件上，决定把【再来一单】 UI 画出来会有很多决策路径。有了 Decision API，就可以实现自动编排 人类只要许愿，然后挑取一个果实，摘走... 用 Codex 也帮着画了下，但帮助理解 Decision API 不够。还得是 Claude, 它解析 Gemini 官网文档后，把 Decision API 在 Stitch 决策中，起到的作用，表现出来了。 赞 !!

花 30 块做个微信小程序 ▪️ 用 WorkBuddy 生成代码，在微信开发者工具里打开服务端口，把 MCP token 交给它，让它自己测 ▪️ 个人主体认证 30 元一年，企业是 300 ▪️ 做工信部备案，接两通电话，前后大概 6 天 ▪️ 只给自己和朋友用，上传体验版就行，不用过审核，给朋友开体验权限 ▪️ 做纯本地的小工具，比如记东西放哪了，数据不上传，连服务器都不用买😁

这两天全网都在拿刚发布的 Claude Fable 5.2 测写代码，我换了个更刚需的玩法：既然现在大家最关心的是自己和家人的健康，干脆把 Theta Health 开源（Apache-2.0）的健康数据引擎 Mirobody 挂进 Claude Code，让 Fable 5.2 调它的本机离线医学词表，把 mirobody-gen 生成的 18 份跨机构虚拟体检单、5 年手表数据和中英日对照读数现场洗干净，做成了一份 2026 身体年度报告与跨年体检趋势看板（见图）。 不用部署也不用 API Key，一行命令就能把它的离线引擎挂进 Claude Code 当 MCP： claude mcp add mirobody -- uvx --python 3.12 mirobody mcp 为什么要让 Fable 5.2 调这个 MCP，而不是直接把体检单丢给大模型心算？因为跨医院、跨语言的体检数据直接喂给模型太容易翻车了——比如同样从美国的 mg/dL 换算成国内的 mmol/L，胆固醇要除以 38.67，而空腹血糖要除以 18.02。 挂上 Mirobody（1.6.1） 后，你手上的中文、英文检查报告就能真正放在一起看：它从 LOINC 2.83 切出了 63,416 个编码、1,023,273 条名称（含 21 种语言）和 331 个 UCUM 单位，常规体检项目在中、英、日、俄、爱沙尼亚、土耳其 6 种语言上的覆盖测试达到 347/347。本机实测它把英文的 LDL Cholesterol 82.8 mg/dL、日文的 LDLコレステロール 82.8 mg/dL（落到质量浓度 LOINC 13457-7）和中文的 低密度脂蛋白胆固醇 2.14 毫摩尔每升（落到摩尔浓度 LOINC 22748-8）全部对齐，经 convert_unit 按各自的换算系数精准转换（2.14 mmol/L ↔ 82.74 mg/dL）；6 家机构、3 种不同写法的 15 次糖化血红蛋白 也全部统一到 LOINC 4548-4 连成了一条五年趋势线。 更好玩的是本机实测时故意埋雷和抓到的几个真细节（见图）： 一是它的拒识边界极严，绝不瞎猜。我故意往 standardize_reading 塞了一条把血清白蛋白配成尿液单位的脏数据（Albumin 30 mg/24h）和一条笼统的 血脂 偏高，它直接返回 refused，明确提示白蛋白配了尿液才用的单位、分类词不给单项编码。在 18 份报告第一轮原样读出的 172 行里，150 行直接拿到编码，它拒绝了 22 行并逐行给出理由——比如血常规里缩写 PCT 配了 % 单位，通常是血小板压积，引擎没把它错编成降钙素原（PCT 的另一个常见意思），而是因单位对不上直接拒识；还有 Urea(BUN) 混写了尿素和尿素氮两个量、3 行血压把收缩压和舒张压印在同一格。第二轮我让 Fable 5.2 按拒识理由把那 3 行同格血压拆成 6 行（总行数变为 175 行），再去掉括号、把缩写展开成全称（如写全 Plateletcrit）重交，又有 22 行编上了码：最终 175 行里共 172 行拿到编码，只剩 3 行英文 Glycated albumin 仍未编码。 二是实测真抓到了几个 Edge Case：英文 Glycated albumin 暂未识别，但敲中文 糖化白蛋白 却能识别；测日文低密度脂蛋白时，不带横杠的 LDLコレステロール 秒识别，但中间加个半角连字符写成 LDL-コレステロール 就会返回 unresolved（因为引擎坚持只查词表绝不靠模型猜，刚好可以顺手给仓库提个词表 PR）；另外日记里的复合长句直接传给 standardize_complaint 会不认，必须让 Fable 5.2 先把单项症状拆出来再调工具，23 个症状精准编上了 22 个 ICPC-3 编码。 这次我在本机实测的是它最轻的离线词表、Apple Health 导入和 Claude Code MCP 链路，还没有在本地部署完整版 Web 应用。根据官方文档，完整版 Mirobody 可以把体检报告（PDF、照片、表格）、手环数据（Apple Health 等）和基因文件（WeGene、23andMe、AncestryDNA、VCF）整合进同一份 AI 读得懂的记录，支持用 Docker 100% 本地部署（16G 无卡电脑也能跑，Windows 需在 WSL 2 终端里执行），也可以接入其他 AI 模型；完整版回答里每个数字都标明来源，点开就能看到原文件。国内网页版（ Mirobody、以及海外版产品 Theta（ 提醒两点：接 Claude Code 这类云端工具时，你发给它的记录会发给对应的模型公司（所以我全程只用虚拟数据测试）；如果你部署完整版，设置里生成的 MCP 接入链接相当于密码，截图或录屏时必须打码。 截至 2026 年 11 月 11 日，Mirobody 在 GitHub 上已有 1,450 个星标，是 GitHub digital-health 话题下星标第 1 的项目。可以直接去 GitHub 跑通试试，觉得有用点个 Star，遇到没覆盖的医院报告写法也欢迎提 Issue 或 PR： （也可以先点开中文在线 Demo 体验，里面是两位虚拟成员的 2,019 条数据，想自己提问需要注册或自己部署： ）

你难道就没想过要在闲鱼上卖虚拟资料，卖PPT模板、卖Excel表格、卖Word简历模板、卖Canva模板、卖Notion模板、卖思维导图、卖考公笔记、卖驾考题库、卖Python入门包、卖剪辑教程、卖PS教程、卖AI提示词合集、卖Midjourney提示词、卖ChatGPT指令包、卖短视频脚本模板、卖小红书文案模板、卖直播话术、卖带货话术、卖私域话术、卖客服话术、卖简历范文、卖求职攻略、卖面试题库、卖商业计划书模板、卖合同模板、卖财务报表模板、卖运营SOP、卖社群运营手册、卖电商选品表、卖跨境选品表、卖亚马逊Listing模板、卖小程序模板、卖浏览器插件、卖自动化脚本、卖闲鱼话术、卖闲鱼标题公式、卖设计素材包、卖图标包、卖UI组件、卖海报模板、卖封面模板、卖表情包、卖壁纸包、卖头像包、卖摄影预设、卖调色LUT、卖字幕模板、卖转场包、卖游戏攻略、卖起号教程、卖涨粉教程、卖变现教程、卖副业手册、卖搞钱合集、卖信息差清单、卖读书笔记、卖思维模型卡片、卖复盘模板、卖日程计划表、卖电子手帐、卖健身计划表、卖减脂食谱、卖烘焙配方、卖咖啡冲煮笔记、卖旅行攻略、卖民宿避坑指南、卖酒店比价表、卖留学申请清单、卖签证材料清单、卖早教闪卡、卖英语口语素材、卖日语五十音包、卖Figma组件库、卖电商主图模板、卖详情页模板、卖利润测算表、卖定价公式、卖成本核算表、卖库存表格、卖CRM表格、卖OKR模板、卖周报模板、卖述职PPT、卖路演PPT、卖融资BP模板、卖竞品分析框架、卖用户画像模板、卖问卷模板、卖内容日历、卖选题库、卖爆款标题库、卖钩子库、卖评论区话术、卖私信转化话术、卖差评处理话术，同一套东西挂几个价，AI 打包自动发货，不进货、不发物流、没库存、几乎没人退，链接多挂几条把单量堆起来，然后这辈子都不用再找工作了？

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