loki
一个本地优先、结合确定性扫描与AI代理的代码安全研究流水线。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：loki。 它的用途是：一个本地优先、结合确定性扫描与AI代理的代码安全研究流水线。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/loki-adityamiskin/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我在当前项目根目录初始化Loki工作区并运行一次完整的安全扫描。”，它会引导你执行 `bunx @adityamiskin/loki init` 和 `bun run loki swarm` 等命令，建立本地工作区并启动从扫描到AI代理分析的完整流水线，最终生成带优先级排序的漏洞报告和修复建议。
介绍
Loki 是一个面向源码仓库的终端优先安全研究流水线，旨在解决传统安全扫描工具误报率高、上下文理解不足的问题。它通过结合快速的确定性模式匹配与AI编码代理的深度推理，自动完成漏洞的发现、调查、验证和修复方案准备。
使用上，Loki 默认在本地运行，无需部署服务器。用户可以通过 CLI 命令启动完整的扫描修复流程，也可以通过 Pi 终端获得交互式可视化界面。其核心是一个可断点续传的 MapReduce 风格流水线，从威胁建模、扫描、AI代理并行处理到结果去重和修复包生成，每个阶段的状态都会被持久化。
它非常适合需要进行深度代码安全审计的开发者、安全研究员和运维工程师，特别是那些希望将AI智能体深度集成到安全左移流程中的团队。对于处理大型、复杂代码库中的安全漏洞识别与修复工作流自动化，Loki 提供了独特的价值。
建议在使用前，先让AI编码代理阅读项目自动生成的 SETUP.md 文件，并填写 INFO.md 以提供项目上下文，这能显著提升后续AI代理分析阶段的准确性和效率。注意，其AI代理处理等高级功能可能需要付费。
核心特点
与传统的纯规则扫描工具（如SAST）相比，Loki 创新地引入了可编程的AI编码代理进行并行深度调查和攻击链推理，大幅降低了误报率；与纯AI安全工具相比，它保留了快速的确定性扫描层作为基础，并设计了可恢复的、数据持久化的完整流水线，更适合集成到CI/CD和长期项目中。
注意事项
不适合仅需简单代码风格检查或对AI生成内容有严格合规限制的场景。
常见问题
Loki 需要联网使用AI吗？
其确定性扫描阶段完全本地运行，但AI代理处理阶段需要调用外部AI提供商（如OpenAI）。
Loki 能集成到CI/CD中吗？
可以，其CLI接口提供了完整的自动化表面，可以方便地集成到脚本或CI流程中。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/loki-adityamiskin/raw/index.md 读取 loki 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/loki-adityamiskin/raw/index.md（查看排版版本）