codexstar69/bug-hunter

解決する課題

Bug Hunterは、AIコードレビューにおける「誤検知の過負荷」という問題に対処します。多くのツールは、実際には到達不可能であったり無害であったりする潜在的な問題をフラグ立てするため、開発者はすべての主張を手動で検証しなければなりません。Bug Hunterは敵対的なプロセスを使用して、証拠に基づいた確認済みのバグのみが報告されるようにし、ノイズと不確実性を低減します。

仕組み

このシステムは、異なる役割が互いに挑戦し合う多段階の敵対的パイプラインを使用します：

1. Hunter (ハンター)： 潜在的なバグを特定し、証拠を提供します。
2. Skeptic (懐疑論者)： コードを追跡し、防御策をチェックすることで、Hunterの主張を積極的に反証しようとします。
3. Referee (審判員)： 両者からの証拠を独立してレビューし、「実際のバグ」、「バグではない」、「手動レビュー」の最終判定を下します。

このプロセスの前には、高リスクファイルを優先する決定論的なリスクトリアージが行われ、後には（テストの実行や静的チェックなどの）オプションの検証ステップが続き、発見事項を確認します。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、Windsurf、GitHub CopilotなどのAIコーディングエージェントを使用しており、未検証や低品質のアラートに煩わされることなく、厳格でセキュリティに重点を置いたコード監査を行いたい開発者向けに設計されています。コードベースにおいて、測定可能で証拠に基づいたセキュリティと動作の正確性を必要とするチームに適しています。

ハイライト

• 敵対的検証： 発見事項は、確認される前に「Skeptic」の役割からの挑戦を乗り越える必要があります。
• デフォルトでスキャンのみ： このツールはデフォルトでレポートモードになっており、明示的に修正を要求し承認を与えない限り、ファイルを編集することはありません。
• 測定可能な品質： 精度、再現率、F1スコアなどの指標を提供し、監査の有効性を追跡します。
• 適応型実行： コードのリスクと範囲に基づいて、高速、バランス、高保証のプロファイルを自動的に選択します。
• ハイブリッド検証： 静的チェック、型チェック、セキュリティ静的チェックを実行して発見事項を検証できます。
• 幅広い互換性： 一般的なファイルベースのAIコーディングエージェントのほとんどに、スキルとして統合可能です。