sparkDash：把 REA 分析任务接入多设备仪表盘
Implemented remote REA CLI jobs, paged Evidence results and dashboard integration
分析目标：Linux 远程设备上的 REA CLI、待分析文件，以及分析结果与 Evidence 视图
作者 / 归属：MiaAI-Lab
核对日期：2026-10-21
收录状态：已阅读公开来源，未独立复跑作者测试
想解决什么问题
怎样从网页提交远程 REA 任务，让长分析在断开浏览器后继续，并按需查看大结果？
REA 具体做了什么
项目实际通过 CLI 调用上游 REA，固定 rea-agents 6.4.0 及 lockfile。server/rea 实现后台任务、输入上传、运行状态、结果分页和导出；命令模块驱动 inspect-analysis-view 与 compare 等 REA 能力，仪表盘本身不实现反编译器。
原作者报告的成果
公开 Tools → REA 页面及服务端实现：远程分离运行、日志、摘要、limitations/unknowns、按需结果视图、JSON 导出与 Evidence 比较。源码同时公开版本固定、任务管理和上传测试；核对的是已实现的 REA 集成功能，没有把安装步骤本身当作分析成果。
局限与未验证项
本条为工具集成案例，不是用 REA 重建 sparkDash，也不证明所有上游分析路径已通过实机验收。仅支持 Linux 设备，功能默认关闭，目标格式依赖额外 provider。所读 manager 测试使用 fake REA 和本地 shell，不能替代真实 Ghidra/远程设备验证；本仓库未安装、运行或复跑。
可以借鉴什么
将上游能力和自己的调度界面分开归因，保留分析结果的证据、限制和失败状态，而不只显示任务成功。
原文中的 REA 使用证据
sparkDash uses the CLI only短摘录简化了排版，完整上下文以原文为准。
原始来源
本页为独立中文整理，成果归原作者。目标软件、安装包和完整反编译输出不在此分发。