XiNian-dada/Fuck_My_Shit_Mountain

An evidence-based AI code audit skill. Professional output. Zero emotional bullshit.

解決的問題

本專案為 Codex、Claude Code、Copilot 和 Gemini 等 AI 編碼代理提供一組專門的指令與評分標準(即「技能」)。它解決了程式碼庫中「隱藏」的技術負債與風險問題——這些程式碼可能能執行,但存在安全、穩定性或可維護性方面的潛在問題,人工在大型專案中難以手動審計。

如何運作

它作為 AI 代理的外掛或技能運作。安裝至代理的技能目錄後,AI 會使用提供的提示、範本與評分標準進行系統性審計。該過程包括:

  1. 專案分析:AI 分析語言、框架、相依性與 CI/CD 設定。
  2. 維度化審計:AI 基於 25 個不同維度(如安全、效能、AI 安全、資料完整性)對程式碼進行審計。使用者可請求完整審計,或指定特定模式,如 securitymaintainability
  3. 基於證據的報告生成:AI 產生報告(Markdown 或 HTML 格式),包含嚴重性等級、置信度評分、程式碼中的證據以及具體的修復建議。

適用對象

使用 AI 編碼代理,並希望在發布前或維護期間,透過結構化、基於證據的方式審計程式碼庫,以識別風險並優先修復的開發者與工程師。

主要亮點

  • 25 個審計維度:涵蓋從架構、安全到 AI 特定安全(提示注入、RAG 泄漏)與可存取性等所有方面。
  • 結構化報告:產生包含評分面板、覆蓋率矩陣與優先修復計畫的報告。
  • 代理無關性:相容多種 AI IDE 與代理,包括 Codex、Claude Code、Copilot 與 Gemini。
  • 證據驅動:區分已確認問題與潛在風險,為每個發現提供程式碼證據。

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