cognis-digital/pipewatch-pro

``` pip install cognis-pipewatch-pro pipewatch-pro scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 `pipewatch-pro` 根据 OWASP CI/CD Top 10 对 CI/CD pipeline 文件进行审计。控制台命令：`pipewatch-pro`。 1. **安装**： pipx install pipewatch-pro # 或者：pip install pipewatch-pro 2. **审计 pipeline 文件或整个代码仓库** (GitHub Actions / GitLab CI 等)： pipewatch-pro audit .github/workflows/ .gitlab-ci.yml 3. **以 JSON 格式读取结果**，用于仪表板或管道传输： pipewatch-pro audit . --format json | jq '.summary' 4. **调整失败阈值** — 当存在达到或超过 `--fail-on` 级别的发现时，构建将失败（默认：`high`）；设置为 `never` 则始终退出 `0`： pipewatch-pro audit . --fail-on critical 5. **将其集成到 pipeline 本身**，以便不安全的更改能阻止合并： pipewatch-pro audit . --fail-on high || echo "OWASP CI/CD 发现 — 阻断 pipeline" ## 目录 - [为什么选择 pipewatch-pro？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [对比分析](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关工具](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 pipewatch-pro？ CI/CD 供应链审计器 — GH Actions / GitLab CI / OWASP CI/CD Top 10 — 无需搭建重量级的基础设施。 `pipewatch-pro` 专一、可脚本化、支持自托管：将其指向目标，以您的工作流已使用的格式（表格 · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，以此为标准控制 CI，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 发现 Pipeline 文件 - ✅ 审计文本 - ✅ 审计文件 - ✅ 审计路径 - ✅ 生成摘要 - ✅ 支持 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 运行 - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-pipewatch-pro pipewatch-pro --version pipewatch-pro scan . # scan current project pipewatch-pro scan . --format json # machine-readable pipewatch-pro scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ pipewatch-pro scan . [HIGH ] PIP-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] PIP-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[target / manifest] --> P[pipewatch-pro
checks + rules] P --> OUT[findings (JSON / SARIF)] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `pipewatch-pro` 可与所有主流的 AI 使用方式互操作： - **MCP 服务器** — `pipewatch-pro mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `pipewatch-pro scan . --format json` 的输出通过管道传递给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 一行代码即可将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供退出码 + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis pipewatch-pro** | step-security | |---|:---:|:---:| | 支持自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单条命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 适用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生支持 (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言移植版 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **step-security/secure-workflows** 的精神，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？请提交 PR。* ## 集成 融入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，适用于一切的 **JSON**，面向 AI agent 的 **MCP 服务器** (`pipewatch-pro mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。详见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 各种方式，所有平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/pipewatch-pro.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/pipewatch-pro.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/pipewatch-pro.git" # uv pip install cognis-pipewatch-pro # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/pipewatch-pro:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/pipewatch-pro # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/pipewatch-pro/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | Cloud | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/pipewatch-pro` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`depgraph`](https://github.com/cognis-digital/depgraph) — 依赖风险可视化工具 — Scorecard + OSV + typosquat + 维护者信号 - [`secretsweep`](https://github.com/cognis-digital/secretsweep) — 代码仓库密钥扫描器 + 跨提供商自动轮换 - [`ossaudit`](https://github.com/cognis-digital/ossaudit) — OSS 许可证合规审计器 — AGPL 污染检测 + NOTICE 生成 **探索全套工具 →** [🗂️ 所有 170+ 件工具](https://github.com/cognis-digital/cognis-neural-suite) · [⭐ awesome-cognis](https://github.com/cognis-digital/awesome-cognis) · [🔗 cognis-sources](https://github.com/cognis-digital/cognis-sources) · [🤖 uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet) · [🧠 engram](https://github.com/cognis-digital/engram) ## 互操作性 `pipewatch-pro` 可与包含 300+ 工具的 Cognis 套件组合使用 — JSON 输入/输出以及共享的 兼容 OpenAI 的 `/v1` 骨干架构。有关套件映射、组合模式和参考技术栈，请参见 **[INTEROP.md](INTEROP.md)**。 ## 许可证 源代码可见，基于 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** — 可免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业 / 生产环境使用需要获取许可证** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

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