AI 分析
痛点:传统 SAST 工具误报泛滥让人淹没,而把整个代码库丢给 LLM 又慢又贵还会撞上下文上限,安全团队需要一个低成本、低误报的告警分诊方案。
目标用户:安全工程师、DevSecOps 团队、需要做代码安全审查的中小研发团队和独立开发者
证据:Traditional SAST tools drown you in false positives, while dumping an entire repo into an LLM is slow, expensive, and hits context limits fast. ... I'm open-sourcing the core scanning and dual-pass triage engine (Apache 2.0) so anyone can run it against their own c(暗示有个人商业版与开源版之分)
变现:开源核心 + 商业版模式:免费 CLI/引擎,付费提供托管 SaaS、CI/CD 集成、团队协作面板、企业策略与合规报告;也可按扫描量或席位订阅收费。
MVP:2 周内做一个 GitHub App + CLI:只用 Semgrep/Bandit/OSV 做确定性扫描,加一轮『Scout vs Defense Attorney』对抗式双 pass LLM 分诊,只在 PR 里输出幸存的高置信度告警,支持 BYO API Key 的模型接入。
竞品:Snyk Code、Semgrep、GitHub Advanced Security / CodeQL、Corgea、ZeroPath、Amplify Security
摘要:一位开发者在 r/SideProject 发布 PuedoBot,一个 Apache 2.0 开源的 CLI 安全审计工具,用确定性扫描(AST/Bandit/Semgrep/OSV/密钥扫描)先定位可疑代码,再用两轮 LLM 流水线——第二轮扮演『辩护律师』主动反驳第一轮结论,只保留幸存告警以降低误报。它通过隔离被标记代码片段作为不可信输入来防提示注入,并支持 OpenAI、DeepSeek、Gemini、Anthropic、Ollama 等多种模型。帖子明确表示开源核心引擎、保留个人商业版本,但未给出任何收入或付费意愿数据。