sparkDash：把 REA 分析任務接入多裝置儀表盤
分析目標: Linux 遠端裝置上的 REA CLI、待分析檔案，以及分析結果與 Evidence 檢視
作者 / 歸屬: MiaAI-Lab
核對日期:
收錄狀態: 已閱讀公開原文，未獨立復跑作者測試。
想解決什麼問題
怎樣從網頁提交遠端 REA 任務，讓長分析在斷開瀏覽器後繼續，並按需檢視大結果？
REA 具體做了什麼
專案實際透過 CLI 呼叫上游 REA，固定 rea-agents 6.4.0 及 lockfile。server/rea 實現後臺任務、輸入上傳、執行狀態、結果分頁和匯出；命令模組驅動 inspect-analysis-view 與 compare 等 REA 能力，儀表盤本身不實現反編譯器。
原作者報告的成果
公開 Tools → REA 頁面及服務端實現：遠端分離執行、日誌、摘要、limitations/unknowns、按需結果檢視、JSON 匯出與 Evidence 比較。原始碼同時公開版本固定、任務管理和上傳測試；核對的是已實現的 REA 整合功能，沒有把安裝步驟本身當作分析成果。
侷限與未驗證項
本條為工具整合案例，不是用 REA 重建 sparkDash，也不證明所有上游分析路徑已透過實機驗收。僅支援 Linux 裝置，功能預設關閉，目標格式依賴額外 provider。所讀 manager 測試使用 fake REA 和本地 shell，不能替代真實 Ghidra/遠端裝置驗證；本倉庫未安裝、執行或復跑。
可以借鑑什麼
將上游能力和自己的排程介面分開歸因，保留分析結果的證據、限制和失敗狀態，而不只顯示任務成功。
原文中的 REA 使用證據
sparkDash uses the CLI only短摘錄簡化了排版，完整上下文以原文為準。
原始來源
本頁為獨立整理，成果歸原作者。目標軟體、安裝包和完整反編譯輸出不在此分發。