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4
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收录理由
如果你的团队把大量时间花在筛选扫描器输出上，而不是修复真正的漏洞，这个项目值得一看。它没有止步于列出可疑代码行，而是通过一个包含十一个阶段的流水线，先绘制攻击面、建立威胁模型、检查可达路径，再尝试在人工介入之前确认漏洞是否真的可利用。多智能体投票和结构化的SARIF/CVSS输出，都是为了减少误报——这通常是AI扫描工具被弃用的主要原因。它也不止于检测：还会提出候选修复方案并加以验证，让整个流程最终落到一个补丁，而不是又一张待办工单。需要提醒的是，默认配置在修复模式下会直接修改源文件，而且生成的结果属于LLM产出的待审候选，仍需人工复核。所以更合适的定位是给现有应用安全流程当加速器，而不是替代品。
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