- ✅ 分层架构设计 - 清晰的代码组织和职责分离
- ✅ 统一编排器 - 简化的分析流程管理
- ✅ 服务化组件 - 可复用的LLM、LSP、语言检测服务
- ✅ 向后兼容 - 现有代码无需修改即可使用
- ✅ 异步优化 - 更好的并发性能和资源利用
- ✅ 额外输入文件支持 - 在
inputs/目录添加额外信息文件增强分析 🆕
| 特性 | 旧版本 | 新版本 |
|---|---|---|
| 代码组织 | 单文件652行 | 分层模块化 |
| 扩展性 | 需修改核心代码 | 插件化扩展 |
| 维护性 | 耦合度高 | 低耦合高内聚 |
| 测试性 | 难以单元测试 | 完整测试覆盖 |
| 性能 | 同步阻塞 | 异步并发 |
PureAutoCodeql/
├── 🎯 core/ # 核心层 - 业务逻辑编排
│ ├── context.py # 分析上下文和配置管理
│ ├── pipeline.py # 分析流水线和步骤定义
│ └── orchestrator.py # 分析编排器
├── 🔧 services/ # 服务层 - 基础服务
│ ├── lsp_service.py # CodeQL LSP语法检查服务
│ ├── llm_service.py # LLM和多Agent服务
│ └── language_detector.py # 编程语言检测服务
├── 🤖 agents/ # Agent层 - 专业分析Agent
│ ├── cve_analysis_agent.py # CVE分析Agent
│ ├── unified_sink_path_agent.py # 统一Sink路径分析Agent
│ ├── unified_source_analysis_agent.py # 统一Source分析Agent
│ └── codeql_gen_agents/ # CodeQL生成相关Agent
├── 🛠️ tools/ # 工具层 - 具体工具实现
├── 📦 utils/ # 工具函数层 - 通用工具
├── 📝 prompts/ # 提示词层 - 提示词管理
├── ⚙️ config.py # 配置管理
├── 🚀 Analyze.py # 主入口文件
└── 📊 Information/ # 情报收集模块 (GHSA/NVD)
- AnalysisOrchestrator - 分析编排器，统一管理整个分析流程
- AnalysisPipeline - 分析流水线，定义分析步骤序列
- AnalysisContext - 分析上下文，管理分析过程数据
- 服务层 - 提供LLM、LSP、语言检测等基础服务
# 使用 uv 安装依赖（推荐）
uv sync
# 或使用 pip 安装
pip install -r requirements.txt
# 构建 MCP 工具（ripgrep 搜索工具）
# Windows:
build_mcp.bat
# Linux/Mac:
chmod +x build_mcp.sh
./build_mcp.sh注意：MCP 工具需要 Node.js (v18+) 和 npm。如果未安装，请先安装 Node.js：https://nodejs.org/
# 分析单个案例
uv run python Analyze.py --case CVE-2021-21985
# 显示AI思考过程
uv run python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --stream
# 强制刷新情报数据
uv run python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --refresh-intel
# 列出所有可用案例
uv run python Analyze.py --list
# 验证案例有效性
uv run python Analyze.py --validate CVE-2021-21985
# 列出所有可用的模型提供商及其状态
uv run python Analyze.py --list-providers
# 使用指定模型提供商进行分析
uv run python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --provider deepseek
uv run python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --provider siliconflow
uv run python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --provider zhipuimport asyncio
from core.orchestrator import AnalysisOrchestrator
async def analyze_vulnerability():
# 创建分析编排器
orchestrator = AnalysisOrchestrator()
# 执行分析
result = await orchestrator.analyze_case("CVE-2021-21985")
# 检查结果
if result.success:
print(f"✅ 分析完成: {result.case_id}")
print(f"⏱️ 执行时间: {result.execution_time:.2f}秒")
print(f"🔍 检测语言: {result.language}")
else:
print(f"❌ 分析失败: {result.error_message}")
asyncio.run(analyze_vulnerability())# 基本用法
python Analyze.py --case CVE-2021-21985
# 完整参数示例
python Analyze.py \
--case CVE-2021-21985 \
--stream \
--refresh-intel \
--output custom_output.md \
--provider deepseekimport asyncio
from core.orchestrator import AnalysisOrchestrator
async def batch_analysis():
orchestrator = AnalysisOrchestrator()
case_ids = ["CVE-2021-21985", "CVE-2021-44228", "CVE-2021-45046"]
for case_id in case_ids:
print(f"\n🔍 分析案例: {case_id}")
result = await orchestrator.analyze_case(case_id)
if result.success:
print(f"✅ {case_id} 分析成功")
else:
print(f"❌ {case_id} 分析失败")
asyncio.run(batch_analysis())本项目使用全新的 统一配置系统 (config.py)，支持多种服务商、自定义服务商和美观的信息展示。
- ✅ 统一注册机制 -
ProviderRegistry管理所有服务商 - ✅ 自定义服务商 - 支持 YAML 配置文件添加自定义服务商
- ✅ 美观展示 - 使用 Rich 库提供专业的表格和面板展示
- ✅ 命令行工具 - 完整的 CLI 工具 (
python config.py) - ✅ 向后兼容 - 现有代码无需修改即可使用
- ✅ 自动切换 - 服务商自动故障转移功能
| 服务商 | 推理模型 | 对话模型 | 状态 | 默认 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-reasoner | deepseek-chat | ✅ 推荐 | ✅ 默认 |
| SiliconFlow | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp | ✅ 稳定 | - |
| 智谱GLM | glm-4.6 | glm-4.6 | ✅ 可用 | - |
无需修改环境变量，直接在命令行指定提供商：
# 使用 DeepSeek（默认）
python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --provider deepseek
# 使用 SiliconFlow
python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --provider siliconflow
# 使用智谱GLM
python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --provider zhipu
# 查看所有可用提供商及其状态
python Analyze.py --list-providers# 选择服务商 (可选，默认: deepseek)
export LLM_PROVIDER=deepseek
# DeepSeek 配置
export DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
# SiliconFlow 配置
export SILICONFLOW_API_KEY=your_api_key_here
# 智谱配置
export ZHIPU_API_KEY=your_api_key_here
# 通用配置 (所有服务商都支持)
export OPENAI_API_KEY=your_fallback_key
export OPENAI_BASE_URL=your_custom_endpoint注意：命令行参数 --provider 会覆盖环境变量 LLM_PROVIDER 的设置。
# 自定义模型 (可选)
export THINK_MODEL=your_custom_reasoning_model
export CHAT_MODEL=your_custom_chat_model# 查看所有服务商状态（表格形式）
python config.py list
# 仅显示可用的服务商
python config.py list --available-only
# 查看单个服务商详情
python config.py show siliconflow
# 测试服务商连接
python config.py test deepseek
# 运行配置向导
python config.py setup# 在 Analyze.py 中查看服务商状态
python Analyze.py --list-providers支持添加自定义 LLM 服务商（如本地 Ollama、自定义 OpenAI 代理等）：
- 创建配置文件
my_providers.yaml:
custom_providers:
- name: "my_openai"
display_name: "我的 OpenAI 代理"
base_url: "https://my-proxy.com/v1"
default_think_model: "gpt-4"
default_chat_model: "gpt-3.5-turbo"
env_keys:
- "MY_OPENAI_KEY"
env_base_urls:
- "MY_OPENAI_BASE_URL"
description: "通过代理访问 OpenAI API"- 注册服务商:
python config.py register --file my_providers.yaml- 使用自定义服务商:
python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --provider my_openai详见 providers.example.yaml 和 配置系统指南。
# 运行示例分析
uv run python Analyze.py --case CVE-2021-21985 --stream
# 验证案例结构
uv run python Analyze.py --validate CVE-2021-21985
# 查看可用案例
uv run python Analyze.py --list现在可以在案例的 inputs/ 目录中添加任意额外文件来增强分析！
# 文件名随意，格式随意
echo "系统使用 Spring Boot 框架..." > projects/CVE-XXX/inputs/架构说明.md
echo '{"version": "2.3.4"}' > projects/CVE-XXX/inputs/版本.json
echo "关键发现: ..." > projects/CVE-XXX/inputs/分析笔记.txt系统会自动：
- 🔍 发现文件 - 自动扫描 inputs 目录
- 📋 读取内容 - 作为补充上下文
- 🤖 提供给 Agent - 用于更精准的分析
无需遵循特定命名规范，任意文件名和格式都支持！
详细文档：额外输入文件功能说明
| 文档 | 描述 |
|---|---|
| 📋 架构文档 | 详细的架构设计和组件说明 |
| 🔄 迁移指南 | 从旧版本到新版本的迁移指南 |
| 📚 API参考 | 完整的API接口文档 |
| 📝 项目规范 | 项目开发规范和流程 |
| 📋 OpenSpec | 项目规范和变更管理 |
| 📂 额外输入文件 | 额外输入文件功能使用指南 🆕 |
- ✅ 模型提供商快捷切换 - 支持命令行参数快速切换模型提供商，无需修改环境变量
- ✅ 统一日志系统 - 创建了统一的日志配置模块，区分用户交互和系统日志
- ✅ 信息收集模块优化 - 修复了 NVD 信息获取中的代码重复问题
- ✅ 核心流水线优化 - 修复了格式化字符串潜在错误，清理了未使用的导入
- ✅ 工具模块优化 - 修复了硬编码语言名称问题，支持多语言动态显示
- ✅ 服务模块优化 - 修复了默认语言硬编码问题，优化了代码结构
- 🧹 代码清理 - 移除了未使用的导入和重复代码
- 🔧 错误修复 - 修复了潜在的运行时错误
- 🌐 多语言支持 - 改进了多语言场景下的处理逻辑
- 📝 代码规范 - 统一了代码风格和最佳实践
- 🤖 模型切换 - 支持运行时快速切换模型提供商，提升使用灵活性
- 📊 日志系统 - 统一的日志配置，更好的调试和监控能力
# 研究特定CVE漏洞
orchestrator = AnalysisOrchestrator()
result = await orchestrator.analyze_case("CVE-2021-21985")# 对项目进行安全审计
case_id = "your-custom-case-id"
result = await orchestrator.analyze_case(case_id)# 批量分析多个漏洞
case_ids = load_case_ids_from_file("vulnerabilities.txt")
for case_id in case_ids:
result = await orchestrator.analyze_case(case_id)# 创建自定义分析步骤
from core.pipeline import AnalysisPipeline, CVEAnalysisStep
pipeline = AnalysisPipeline([CVEAnalysisStep()])
result = await pipeline.execute(context)from core.pipeline import AnalysisStep
class CustomAnalysisStep(AnalysisStep):
def __init__(self):
super().__init__("custom_analysis")
async def execute(self, context: AnalysisContext) -> Any:
# 自定义分析逻辑
return result
# 添加到流水线
pipeline = AnalysisPipeline([CustomAnalysisStep()])- 在
LanguageDetector中添加语言检测逻辑 - 创建对应的分析Agent
- 更新流水线配置
- 添加测试用例
- 在
config.py中添加服务商配置 - 更新默认模型映射
- 添加环境变量支持
- 测试连接和功能
- 连接复用 - LLM连接在多个Agent间复用，减少初始化开销
- 异步执行 - 所有I/O操作异步化，支持并发处理
- 智能缓存 - 情报数据和检测结果缓存，避免重复计算
- 资源管理 - 自动管理LSP服务进程，防止资源泄露
- 插件化架构 - 支持自定义分析步骤和服务
- 配置驱动 - 通过配置文件灵活调整分析流程
- 多语言支持 - 易于扩展新的编程语言支持
- 分布式就绪 - 架构支持未来的分布式扩展
# 克隆项目
git clone https://github.com/Fruit-Guardians/PureAutoCodeql.git
cd PureAutoCodeql
# 安装依赖
uv sync
# 运行测试
python test_new_architecture.py- 🐛 Bug修复:
fix: 修复CVE分析的内存泄露问题 - ✨ 新功能:
feat: 添加对Rust语言的支持 - 📚 文档:
docs: 更新API文档 - 🎨 代码风格:
style: 格式化代码 - ♻️ 重构:
refactor: 重构服务层架构
本项目采用 MIT 许可证。