sankar-chaitanya2025/web3-audit-platform

GitHub: sankar-chaitanya2025/web3-audit-platform

结合静态分析工具与 LLM 推理代理的 Web3 智能合约自动化安全审计平台,通过 Foundry 漏洞验证输出低噪声、PoC 支撑的审计结果。

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DECISIONS.md — 每条决策一行记录的日志。我们选择了什么,拒绝了什么,原因是什么,以及权衡。只追加,绝不编辑旧条目。如果当前对话中断,这就是你粘贴到新对话中的文件。(已有此文件——按原样提交即可) ARCHITECTURE.md — 5层设计的当前快照 + 每层的状态(未开始 / 已设计 / 已构建)。与 DECISIONS.md 不同,随着事物的发展,你需要覆盖更新此文件——它是“状态”,而不是“历史”。 RESEARCH.md — 原始转储。将未经编辑的研究 prompt 输出粘贴到这里,并加上日期标题。内容杂乱没关系,它是一个你稍后会去 grep 的归档,而不是需要从头到尾阅读的文件。 TOOLSTACK.md — 按层锁定工具的简短当前列表(Slither、Aderyn、LangGraph、Foundry 等),以及一句话的“原因”。基本上是从 DECISIONS.md 的结论中提取并去重的内容,这样你就不必为了知道“我们现在正在使用什么”而重新阅读历史。 经验法则: 发生了某事 / 决定了某事,按时间顺序 → DECISIONS.md 关于系统的当前事实,无历史 → ARCHITECTURE.md / TOOLSTACK.md 尚未提炼的原始材料 → RESEARCH.md
标签:C2, LLM推理智能体, Maven, Web3安全, 云安全监控, 对称加密, 智能合约审计, 漏洞验证, 自动化审计, 静态分析