Aletheore – 基于证据的仓库智能

它是什么 – 一个基于 Python 的 CLI（以及可选的托管 GitHub App），用于扫描代码仓库，构建确定性的证据存储，并让 AI 代理或人类查询这些证据以进行审计、PR 审查、安全检查和架构文档。所有发现都绑定到精确的 file:line 位置，因此任何 AI 生成的声明都可以被验证。

---

核心功能

功能	作用	重要性
aletheore scan	使用 tree-sitter 解析源代码（Python、JS/TS、Go、Rust、Java、Kotlin、Ruby、PHP、C/C++、C#、Swift），构建模块依赖图，提取 Git 历史，运行密钥扫描，检查 OSV.dev 以查找易受攻击的依赖项，并映射 API 端点。	提供一个单一的、可复现的 JSON（air.json），作为其他所有内容的事实基础。
aletheore audit	运行 scan，然后将证据提供给编码代理（Claude、OpenAI、Google、Mistral、xAI 或本地 Ollama），以生成引用底层证据的 Markdown 审计报告。	提供可读的审查，可以发布在 PR 上，同时保持可追溯性。
aletheore query / diff	回答临时问题或比较两次扫描，无需重新扫描或调用 LLM。	为 CI 管道或本地调试提供快速、确定性的查找。
aletheore mcp	启动本地 MCP（多组件协议）服务器，暴露约 35 个内置工具（符号查找、所有权、死代码检测、语义搜索等），编码代理可以通过 stdin/stdout 查询。	让外部 AI 助手基于预计算的索引工作，而不是重复读取文件。
aletheore dashboard	一个实时 Web UI，显示依赖图、集群视图、扫描历史趋势和可用的 MCP 工具。	提供对仓库健康和演变的可视化洞察。
GitHub Action	在每个 PR 上运行 scan + diff，发布关于新密钥、易受攻击的依赖项和约定违规的评论/注释。	在 CI 中自动强制执行基于证据的检查。
托管 GitHub App (AIR)	付费 SaaS 层，增加自动 PR 审查、AI 生成的文档、架构映射和端点监控，所有这些都由相同的证据存储支持。	为团队提供交钥匙的托管解决方案，包括计费和席位管理。

---

典型工作流程

1. 本地扫描 – aletheore scan . → 创建 .aletheore/air.json。
2. 临时查询 – aletheore query "哪些函数是死代码？"。
3. 完整审计（可选 LLM） – aletheore audit → 带引用的 Markdown 报告。
4. CI 集成 – 添加 GitHub Action，在 PR 上自动显示新密钥或易受攻击的依赖项。
5. 可选托管应用 – 安装 Aletheore GitHub App 以进行自动 PR 审查和 AI 生成的文档。

---

安装与快速开始

# 在隔离环境中安装
pipx install aletheore   # 或：pip install aletheore

# 对当前仓库运行扫描
aletheore scan .

# 查看生成的证据
cat .aletheore/air.json

该工具离线工作；唯一的网络调用是可选的漏洞/许可证查找（可以禁用）。

---

许可与使用

• 许可证 – PolyForm 非商业许可证 1.0.0。个人、研究或业余使用免费。商业使用（包括公司内部工具）需要付费许可证。
• 商业层 – 托管 GitHub App 起价为每月 $29.99，最多 3 个用户；额外席位每月 $6.99。
• 赞助 – 个人贡献者可以通过 GitHub Sponsors 赞助作者。

---

谁可能受益？

• 个人开发者，希望进行确定性的仓库分析，而无需将代码发送到外部服务。
• 团队，寻找可审计、可追溯的 AI 辅助 PR 审查。
• 安全工程师，需要将密钥泄漏检测和漏洞映射集成到 CI 中。
• 工具构建者，需要快速、本地的知识库（通过 MCP 服务器）用于自定义编码代理。

---

链接

• PyPI – https://pypi.org/project/aletheore/
• GitHub 仓库 – https://github.com/Aletheore/Aletheore
• 基准测试 – https://github.com/Aletheore/aletheore-benchmarks
• 托管应用 – https://aletheore.com
• 文档 – src/README.md（完整命令参考、配置、崩溃报告设置）