Kritt-ai/open-kritt

open·kritt – AI 驱动的安全研究平台

是什么

• 一个开源且可自托管的工具，允许安全研究人员在代码库上运行 AI 代理，以发现真实的漏洞。
• 不是让单个模型扫描整个仓库，而是定义一个由多个小而专注的提示组成的 工作流，这些提示并行运行，结果被合并、去重并排序。

核心功能

功能	你能获得什么
工作流构建器	将提示步骤（称为 技能）串联起来，形成可重复使用安全剧本。
多模型支持	通过 API 密钥或 Codex 登录，连接到 Codex、Claude Code、Grok Build 或其他提供者。
自动扫描	指定本地或远程仓库（包括依赖项），让代理分析代码。
验证与 PoC 生成	后处理步骤可编译代码、运行生成的 PoC，并生成概念验证攻击或验证脚本。
结果导出	所有发现、结构化数据、报告和 PoC 都打包成一个带清晰清单的 ZIP 文件。
优先级排序	自定义严重性排序器、一致的模式和自动去重，帮助你聚焦最重要的问题。
无头 CLI	在无 GUI 的服务器上通过终端运行扫描；CLI 与 Web UI 的后端逻辑一致。
自带模型	使用你有权访问的任何提供者——平台不会将你锁定在特定服务上。

工作原理（高层次流程）

1. 设置 – 克隆仓库，运行 ./kritt setup，该命令将引导你完成 Docker、Node 和模型 API 配置。
2. 定义工作流 – 选择或编写 JSON 描述的步骤，例如让 LLM 列出不安全函数、建议修复方案或生成测试用例。
3. 开始扫描 – 后端为每个步骤启动临时 Docker 容器，复制目标仓库进去，并允许代理访问互联网（以便安装构建工具、编译等）。
4. 验证 – 后处理脚本可编译代码、运行生成的 PoC，并确认报告的问题是否真实存在。
5. 聚合 – 发现结果被去重，根据你的自定义严重性逻辑排序，并导出为 ZIP 包。

快速入门

git clone https://github.com/Kritt-ai/open-kritt
cd open-kritt
./kritt setup          # 配置 Docker、Node 和模型凭据
./kritt start          # 在 http://localhost:5173 启动 Web UI

对于没有浏览器的服务器，使用 ./kritt-headless，它通过终端提供相同功能。

典型用例

• 希望获得可复现、排序的漏洞报告的漏洞赏金研究人员。
• 希望将 AI 辅助代码审查集成到 CI 流水线中的 DevSecOps 团队（通过无头 CLI）。
• 可以构建自定义教学工作流，演示 LLM 如何被提示用于静态分析的安全教育者。

限制与注意事项

• 代理在临时容器中以 root 权限运行，并拥有完全的互联网访问权限；请在隔离主机上运行该平台，并阅读附带的威胁模型文档。
• Web UI 无内置认证；请将服务置于防火墙后或私有网络中。
• 结果严重依赖于你的提示质量和底层模型；可能存在误报和漏报，因此验证步骤至关重要。

社区与贡献

• 由 Harel Rom 和 Gabriel Balko 维护；欢迎通过拉取请求贡献代码。
• 讨论、错误报告和功能建议请在 GitHub Discussions 和 Issues 中提出。
• 安全相关漏洞报告应按 SECURITY.md 中所述方式私下发送。

许可证

• 采用 GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0) 发布。

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open·kritt 是一个真正的 AI 代理驱动的安全研究平台，让你能够以受控、可复现的方式编排 LLM 来发现、验证和优先处理代码漏洞。