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An open-source Dynamic Workflow runtime that combines deterministic TypeScript orchestration with replaceable Agent runtimes.
AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS为什么值得关注
该项目由一支在漏洞赏金中累计赚取超过 150 万美元的团队构建，将他们的内部研究工作流程提炼为可配置、与模型无关的工具，让安全研究人员完全控制提示词、工作流程和基础设施。
适合谁使用
- 进行代码审计的安全研究人员
- 寻求自动化辅助的漏洞赏金猎人
- 希望将 AI 集成到代码审查流程中的安全导向开发者
- 需要自托管、私有化漏洞扫描的团队
典型使用场景
- 扫描私有代码库以发现漏洞，无需将代码发送给第三方
- 跨不同仓库重复使用和串联基于提示词的安全研究剧本
- 通过后处理脚本和自定义严重性排序器验证并优先处理 AI 生成的发现
- 借助工具化代理为已发现的漏洞构建概念验证
项目优势
- 聚焦任务分解的方法比全仓库提示更可靠
- 自托管，完全控制模型供应商、工作流程和数据
- 基于团队实际漏洞赏金经验（超过 150 万美元收入）构建
- 支持 Codex、Claude Code、OpenAI、Anthropic 和 OpenRouter – 自带模型访问
使用前须知
- 在具有互联网访问权限的一次性容器中以 root 身份运行 – 要求使用专用 Docker 主机或虚拟机，并在扫描不可信代码前了解威胁模型
- 没有内置应用认证；后端仅绑定到 localhost，必须保持私有
- 需要 Git、Docker Compose 和 Node.js 20+，对部分用户增加了基础设施开销
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项目描述
Orchestrate AI agents to find real vulnerabilities in code.
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