Pengantar
Perkembangan kecerdasan buatan (AI) semakin mengubah cara orang membuat perangkat lunak. Kini, AI tidak hanya dapat membantu menulis kode, tetapi juga membantu mempelajari cara kerja aplikasi yang sudah ada dan membangun fitur serupa dari hasil analisis tersebut.
Salah satu proyek yang menarik perhatian adalah Reverse Engineer Anything (REA). Proyek ini memperkenalkan pendekatan terstruktur yang memungkinkan AI coding agent mempelajari perilaku suatu fitur aplikasi, menganalisis cara kerjanya, kemudian membangun implementasi baru secara mandiri.
Pendekatan tersebut dibahas dalam artikel MindStudio yang diterbitkan pada 14 Oktober 2026. REA menunjukkan bagaimana proses reverse engineering dapat dibantu AI agar lebih terarah, terukur, dan mudah diuji.
Apa Itu Reverse Engineer Anything (REA)?
Reverse Engineer Anything, atau REA, adalah proyek di GitHub yang menyediakan alur kerja bagi AI coding agent untuk mempelajari fitur perangkat lunak yang sudah ada dan membangun kembali fungsinya dari awal.
Dalam pengembangan perangkat lunak konvensional, programmer biasanya membuat fitur berdasarkan dokumen kebutuhan, rancangan, atau instruksi tertulis. Namun, tidak semua aplikasi memiliki dokumentasi yang lengkap.
REA menawarkan pendekatan berbeda. AI dapat menjadikan perilaku fitur aplikasi sebagai referensi untuk memahami fungsi yang ingin dibuat.
Sebagai contoh, seorang pengembang ingin membuat fitur kamera mengambang seperti yang terdapat pada aplikasi perekam layar Loom. Dengan pendekatan REA, AI diarahkan untuk mempelajari bagaimana kamera tersebut muncul, dipindahkan, diubah ukurannya, dan dijeda selama proses perekaman.
Setelah memahami perilakunya, AI kemudian membuat implementasi baru menggunakan kode sendiri.
Penting untuk dipahami bahwa REA berfokus pada rekonstruksi fungsi, bukan menyalin kode sumber atau aset asli aplikasi yang menjadi referensi.
Bagaimana Cara Kerja REA?
Menurut artikel MindStudio, REA membagi proses reverse engineering menjadi lima tahap utama. Setiap tahap membantu AI bekerja secara sistematis dan mengurangi kesalahan akibat asumsi yang tidak terverifikasi.
1. Menentukan Fitur yang Akan Dianalisis
Tahap pertama adalah menentukan fitur spesifik yang ingin dipelajari.
Misalnya, seorang pengembang ingin membuat aplikasi perekam layar. Daripada meminta AI meniru seluruh aplikasi sekaligus, pengembang dapat memulai dengan satu fitur, seperti tombol jeda atau kamera mengambang.
Pendekatan ini membuat ruang lingkup pekerjaan lebih jelas. AI dapat berfokus pada perilaku fitur tersebut tanpa harus memahami seluruh bagian aplikasi.
Semakin spesifik target analisis, semakin mudah hasilnya diperiksa dan diuji.
2. Mengidentifikasi Teknologi yang Digunakan
Setelah menentukan fitur, langkah berikutnya adalah memahami teknologi yang digunakan oleh aplikasi referensi.
Informasi yang perlu diperhatikan dapat mencakup jenis aplikasi, platform tempat aplikasi berjalan, teknologi antarmuka, dan cara aplikasi berinteraksi dengan sistem operasi atau layanan lain.
Informasi tersebut membantu menentukan metode pemeriksaan yang tepat.
Sebagai contoh, cara mempelajari aplikasi web tentu berbeda dengan cara mempelajari aplikasi desktop atau aplikasi Android. Alat dan teknik yang digunakan harus disesuaikan dengan lingkungan tempat aplikasi berjalan.
Tahap ini membantu AI memilih pendekatan analisis yang lebih masuk akal, bukan sekadar mencoba berbagai cara tanpa arah yang jelas.
3. Membuat Ringkasan Hasil Analisis
Proses analisis aplikasi dapat menghasilkan data yang sangat besar. Jika seluruh data harus dibaca kembali setiap kali AI mengerjakan tugas baru, penggunaan sumber daya menjadi tidak efisien.
REA mengatasi masalah tersebut dengan membuat ringkasan hasil analisis.
Ringkasan ini dapat berisi informasi tentang fitur yang sudah dipahami, cara kerjanya, temuan penting, serta bagian yang masih belum jelas. Informasi tersebut disimpan agar dapat digunakan kembali pada tahap berikutnya.
Artikel MindStudio menyebutkan contoh analisis aplikasi Loom yang menghasilkan lebih dari satu gigabita data analisis. Jumlah tersebut menunjukkan mengapa proses peringkasan menjadi penting.
Dengan ringkasan yang terstruktur, AI tidak harus mengulang seluruh proses investigasi dari awal. AI dapat kembali memeriksa bagian tertentu jika membutuhkan informasi tambahan.
4. Memisahkan Fakta, Dugaan, dan Informasi yang Belum Diketahui
Salah satu prinsip penting dalam REA adalah membedakan tiga jenis temuan: seen, inferred, dan unknown.
Seen adalah informasi yang benar-benar diamati. Misalnya, sebuah tombol menghentikan perekaman ketika diklik.
Inferred adalah kesimpulan yang diduga benar berdasarkan bukti yang tersedia. Misalnya, sebuah fitur mungkin menggunakan mekanisme tertentu karena perilakunya menyerupai implementasi yang umum digunakan.
Unknown adalah informasi yang belum berhasil diketahui. Misalnya, proses internal yang tidak dapat diamati dari luar aplikasi.
Pemisahan ini sangat penting karena AI terkadang memberikan jawaban yang terdengar meyakinkan meskipun sebenarnya masih berupa dugaan.
Jika dugaan dianggap sebagai fakta, programmer bisa membangun fitur berdasarkan pemahaman yang keliru. Akibatnya, proses pengembangan menjadi lebih lama karena kesalahan baru diketahui ketika fitur diuji.
Dengan mengelompokkan temuan tersebut, pengembang dapat menentukan informasi mana yang sudah cukup kuat untuk digunakan dan mana yang masih membutuhkan pemeriksaan.
5. Membangun dan Menguji Fitur
Tahap terakhir adalah mengubah hasil analisis menjadi kode program yang dapat digunakan.
AI membuat implementasi baru berdasarkan temuan sebelumnya. Setelah itu, fitur diuji untuk memastikan perilakunya sesuai dengan kebutuhan.
Sebagai contoh, jika pengembang membuat kamera mengambang, pengujian dapat mencakup beberapa hal:
- Apakah kamera dapat dipindahkan ke lokasi lain?
- Apakah ukurannya dapat diubah?
- Apakah kamera tetap muncul ketika proses perekaman berlangsung?
- Apakah fungsi jeda dan lanjut bekerja dengan benar?
Jika ditemukan perbedaan, pengembang dapat meminta AI memperbaiki implementasinya dan mengulangi pengujian.
Dengan demikian, pengujian bukan sekadar tahap terakhir sebelum aplikasi dirilis. Pengujian menjadi bagian dari proses rekonstruksi itu sendiri.
Apa Perbedaan REA dengan AI Coding Agent Biasa?
AI coding agent pada umumnya membantu programmer menulis kode, memperbaiki kesalahan, membuat fungsi, dan mengembangkan aplikasi berdasarkan instruksi yang diberikan.
Masalahnya, instruksi yang terlalu umum sering menghasilkan aplikasi yang terlihat benar, tetapi tidak memiliki perilaku yang sesuai dengan harapan.
Contohnya, permintaan seperti “buat aplikasi perekam layar seperti Loom” masih terlalu luas. AI harus menebak sendiri berbagai detail yang belum dijelaskan.
REA mencoba mengatasi masalah tersebut dengan menjadikan fitur yang sudah ada sebagai referensi konkret.
Alih-alih hanya mengandalkan deskripsi teks, AI diarahkan untuk mengamati perilaku fitur, menyusun temuan, membedakan fakta dari dugaan, lalu membangun dan menguji implementasinya.
Dengan kata lain, aplikasi referensi berfungsi sebagai sumber spesifikasi perilaku.
Namun, REA bukan teknologi yang sepenuhnya menggantikan kemampuan programmer. Pengembang tetap perlu menentukan target, memeriksa hasil analisis, dan memastikan implementasi yang dihasilkan benar-benar berfungsi.
Contoh Penggunaan REA
Artikel MindStudio menjelaskan beberapa contoh penggunaan pendekatan REA untuk membangun ulang fungsi aplikasi.
Membangun Fitur Perekam Layar
Salah satu contoh yang dibahas adalah rekonstruksi pengalaman perekaman layar dari Loom.
Fitur yang dipelajari meliputi kamera mengambang yang dapat dipindahkan, kemampuan menjeda dan melanjutkan perekaman, serta hitung mundur sebelum perekaman dimulai.
Hasilnya adalah implementasi perekam layar lokal yang menyimpan berkas ke sebuah folder, bukan mengandalkan penyimpanan cloud seperti layanan aslinya.
Contoh ini memperlihatkan bagaimana analisis terhadap satu fitur dapat membantu pengembang membuat implementasi baru dengan kebutuhan yang berbeda.
Mempelajari Fungsi Sand Castles
REA juga dilaporkan digunakan untuk mempelajari sebuah alat bernama Sand Castles dan membuat versi pribadi dari fungsi utamanya setelah API key yang diperlukan dihubungkan.
Contoh ini menunjukkan bahwa reverse engineering tidak selalu berakhir dengan peniruan tampilan aplikasi. Pengembang dapat berfokus pada fungsi tertentu yang ingin digunakan dalam proyek mereka sendiri.
Membangun Alat Evaluasi Otomasi
Contoh lain adalah analisis terhadap Langfuse untuk membantu membuat alat evaluasi otomasi khusus.
Dalam skenario tersebut, pola interaksi dan fungsi yang relevan dipelajari untuk membangun alat baru. Tujuannya bukan menyalin seluruh antarmuka Langfuse, melainkan menggunakan pemahaman tentang fungsinya sebagai dasar pengembangan.
Ketiga contoh tersebut merupakan penggunaan yang dilaporkan dalam artikel MindStudio, bukan hasil pengujian independen.
Apa Kelebihan dan Keterbatasan REA?
REA menawarkan beberapa manfaat bagi pengembang perangkat lunak.
Pertama, proses analisis menjadi lebih terstruktur. Pengembang tidak harus mengandalkan percobaan tanpa rencana karena setiap tahap memiliki tujuan yang jelas.
Kedua, pendekatan ini dapat mengurangi kebutuhan untuk menulis spesifikasi secara manual. Perilaku aplikasi yang dapat diamati menjadi salah satu sumber informasi dalam proses pengembangan.
Ketiga, hasil analisis dapat disimpan dan digunakan kembali. Hal ini membantu ketika sebuah fitur membutuhkan beberapa tahap pemeriksaan dan perbaikan.
Keempat, pemisahan fakta dan dugaan membantu pengembang mengidentifikasi bagian yang masih perlu diverifikasi.
Meskipun demikian, REA memiliki keterbatasan.
AI tidak selalu dapat mengetahui proses internal aplikasi hanya dari perilakunya. Beberapa fungsi mungkin bergantung pada server, konfigurasi tertentu, autentikasi, atau komponen yang tidak dapat diamati secara langsung.
Selain itu, hasil rekonstruksi belum tentu identik dengan aplikasi referensi. Perbedaan sistem operasi, teknologi, dan lingkungan eksekusi dapat memengaruhi hasil akhir.
Pengembang juga harus memperhatikan hak cipta, lisensi, privasi, dan ketentuan penggunaan aplikasi yang dianalisis. Pendekatan yang lebih aman adalah membangun implementasi independen berdasarkan fungsi yang sah untuk dipelajari, bukan mengambil kode, aset, atau data milik pihak lain tanpa izin.
Dampak REA terhadap Pengembangan Software
Kemunculan REA memperlihatkan bahwa peran AI coding agent mulai berkembang. AI tidak hanya digunakan untuk menerjemahkan instruksi menjadi kode, tetapi juga dapat membantu menyusun proses investigasi dan rekonstruksi fitur.
Bagi pengembang, pendekatan ini dapat mempercepat pembuatan prototipe, membantu mempelajari perangkat lunak yang kompleks, dan membuka peluang untuk membangun alternatif dengan fungsi serupa.
REA juga menunjukkan pentingnya metode kerja yang sistematis ketika menggunakan AI. Semakin kompleks tugas yang diberikan, semakin penting pula dokumentasi, pengelolaan temuan, dan pengujian hasil.
Namun, kecepatan menghasilkan kode tidak selalu berarti kualitasnya baik. Keberhasilan tetap bergantung pada kemampuan pengembang untuk memvalidasi temuan, menguji implementasi, dan memastikan hasilnya sesuai kebutuhan.
Kesimpulan
Reverse Engineer Anything (REA) merupakan proyek yang menawarkan pendekatan terstruktur untuk membantu AI mempelajari dan membangun kembali fitur perangkat lunak.
Dengan membagi proses menjadi lima tahap, yaitu menentukan fitur, mengidentifikasi teknologi, membuat ringkasan, mengelompokkan temuan berdasarkan tingkat kepastian, serta membangun dan menguji implementasi, REA membantu AI bekerja dengan lebih terarah.
Hal yang paling menarik bukan sekadar kemampuan AI menulis kode, melainkan cara AI diarahkan untuk memahami perilaku fitur sebelum membuat implementasi baru.
REA tidak menjamin bahwa semua aplikasi dapat direkonstruksi secara sempurna. Namun, pendekatan ini memberikan gambaran tentang bagaimana AI dapat menjadi alat bantu yang lebih kuat dalam proses analisis dan pengembangan perangkat lunak.
Bagi programmer, peneliti keamanan, dan pengembang aplikasi, REA layak dipelajari sebagai salah satu pendekatan baru dalam menggabungkan AI dengan reverse engineering.
Referensi: MindStudio — Reverse Engineer Anything: The GitHub Repo That Clones App Features With AI
