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rea-sem-travas: qué hacer cuando la IA dice que no
Proyecto que combina un modelo sin restricciones, harness local y REA para afrontar negativas de la IA.
rea-sem-travas combina tres herramientas para estudiar cómo funciona una aplicación y crear una versión propia: dsh, un agente que se ejecuta en la computadora; un modelo abierto en Ollama configurado para no rechazar solicitudes; y REA, que ofrece herramientas de análisis, incluida la integración con Ghidra para aplicaciones compiladas. La guía explica los pasos, las limitaciones y las precauciones para usar este conjunto.
Para quienes programan o estudian software, la propuesta es investigar una aplicación y crear otra desde cero con la función deseada. Así, pueden trabajar localmente cuando los modelos en la nube rechazan una solicitud legítima de ingeniería inversa. El ejemplo describe la creación de un reproductor con controles de velocidad más detallados, pero el resultado esperado es llegar a cerca del 80 % de la aplicación, y todavía hacen falta ajustes y pruebas.
Para empezar, la guía recomienda elegir una aplicación pequeña y una función específica, revisar los requisitos de la computadora y seguir los pasos para configurar dsh, Ollama y REA. Es importante comprobar si el modelo puede usar herramientas, pedir evidencias del análisis y probar manualmente la nueva versión. La guía también recomienda establecer límites de tiempo y memoria y usar las herramientas de manera responsable.
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