01为什么需要 Progmune
研究指出：LLM 输出是统计表演而非推理（Kambhampati 等，arXiv:2504.09762）。当 AI 代码跨多个函数实现协议流程时，任何一环缺失都可能酿成安全事故。
❌ 传统检查的盲区
- SAST 逐行扫模式：看不到跨调用序列的违规
- SCA 查依赖漏洞：不管代码是否走完协议流程
- 单测覆盖“写过的用例”，不是“协议要求的路径”
- CodeQL 能跨函数追踪数据流，但不验证协议时序约束——生命周期合规需要状态机，不是污点流
✅ Progmune 的视角
- 函数 IR + 调用序列，映射到协议状态机
- 验证“握手 → 建立 → 释放”全生命周期合规
- 输出 Trust Score + Decision + 证据链
- 序列级协议状态机验证，而非模式匹配
Progmune 不替代 SAST / SCA，也不被它们替代：SAST 看单语句与模式，Progmune 看跨函数序列的协议生命周期——两层确定性筛查联合部署，各守各的层。详见对比页。
02Progmune 是什么
一套 AI 代码治理基础设施：静态分析代码的实际协议行为，回答“能不能部署”，而不是给一个孤立分数。
名字释义：Progmune = Program + Immune（程序免疫）——失败语料库记录每次被拦截的错误模式，快速通道直接匹配已知缺陷（0 LLM）；知识库随新语料持续扩充。
5 阶段流水线
Collect → Normalize → Score → Decide → Assemble，产出决策与证据。
4 维度评分
策略合规 35% · 协议安全 30% · 验证覆盖 20% · 治理完整性 15%
Decision > Score
企业要的是“能不能部署”，不是“58 分还是 61 分”——关键违规直接 BLOCK。
03核心能力
🔬 IR + 调用序列
TS / Python 双语言 AST 提取，构建跨函数调用链（深度 ≤4、环安全），违规归因到入口函数。
🗺️ 协议状态机
消费 pre/post_states 注解校验序列合法性，含 endState 资源释放检查。无需手写注解——别名匹配 + 词段门控自动识别协议原语
🧠 知识网络飞轮
“每一个新库让所有验证变强”——库级 alias 跨项目迁移。
🛡️ 治理审计
Policy Engine + 多格式审计报告 + 账本溯源与签名，满足企业合规。
🔧 修复执行器
applyFix → verifyRepair → commit/rollback，修复后自动重新验证。
🤖 全场景接入
SDK · CLI · MCP（Claude Code）· GitHub Action（PR 门禁）· Trust API。
04语言覆盖现状
| 语言 | 状态 | 证据 |
|---|---|---|
| TypeScript | ✅ Production | 盲测 795 金标：Recall 98.5% / Precision 100% / 0 FP；协议行 ✅×4 |
| Python | ✅ Production | 协议盲测 v1.2：66 金标 检出 64（97%）/ 100% / 0 FP——2 条为注解依赖前置的已知漏检（基线单列）；源码级检测 729 金标 Recall 100% |
| C | ✅ 注解驱动（Beta） | 真实模块金标 5/5 + 采纳案例 uftpd：0 误报 + 违规精确定位；每协议 ~2-3 条注解 |
| 框架适配 | ✅ 12 专用 | Express / tRPC / FastAPI / Django / Flask / Fastify / Next.js / NestJS / Koa / Hapi / Gin / Fiber 路由认证检查——12/12 真实语料验证 |
| Go | ✅ 注解驱动（Beta） | IR 提取接入注册表 + SSG 状态机；合成金标 P=100% / R=100%；零外部工具链 |
| Java | ❌ None | 规划中；多语言 IR 注册表已就绪，新增语言 = 注册一条 |
注：C 与 Go 为注解驱动验证（Beta）——未注解代码不检测、TLS 级深层覆盖仍无；框架适配 12 专用 = 4 结构级（AST）+ 8 启发式（代码串）。所有数字可点击查看证据。
05失败语料飞轮
每一次验证失败都不会被浪费——落入失败语料库、汇聚到中央 hub，让「验证覆盖」越来越强、高频错误模式越来越清晰。
🧯 失败入库
每次违规记录 SSG 状态快照、SVL 分级与约束类型
📡 中央汇聚
按项目本地入库 + 增量上报中央 hub，指纹去重
📈 反馈增强
失败语料帮助发现检测盲区、驱动规则迭代
🧬 免疫隐喻对照
| 生物免疫 | Progmune 对应 |
|---|---|
| 免疫记忆 | ACL-4 快速通道：命中已知失败模式直接修复（0 LLM） |
| 抗体 | 从被拦截的失败中提取的修复模式 |
| 记忆细胞 / 免疫档案 | 失败语料库（SVL 分级 + 状态机快照） |
| 免疫中枢 | 中央 hub：汇聚各项目失败指纹，去重入库 |
| 疫苗 | 148 条协议规则：把常见违规提前写成规则 |
| 免疫耐受 | 词段门控：区分项目函数与外部库，降低误报 |
📊 高频错误模式 Top 10
实时从中央失败语料库拉取
- 加载中…
06使用方法
1️⃣ 安装
npm install progmune-runtime
2️⃣ 验证一个文件
npm run sdk src/server.ts --explain
# → BLOCK / WARN / ALLOW + 证据链
3️⃣ 项目级 Trust 检查
npm run trust -- --project . --json
4️⃣ 更多
npm run check # 体检 npm run governance # 治理审计 npm run precision:all # 基准套件
5️⃣ 结果示例
$ npm run sdk src/server.ts --explain ⚠ WARN protocol=auth # 支付回调缺少签名验证 at server.ts:42 → payment-callbacks.ts:9 rule: AUTH_SIGNATURE_BEFORE_CONFIRM ✔ Decision: NEEDS_REVIEW Trust Score: 64/100
progmune_check / progmune_trust_check
GitHub Action PR 门禁
Trust API POST /trust/check
07下一步方向
从“检测器”走向“企业级治理平台”，以下方向正在推进。
🌐 更多语言
Python · C · Go
📦 Trust API SaaS
Dashboard → 多租户
🔌 协议扩展
OAuth2.0 · gRPC · GraphQL
⚙️ CI/CD 插件
GitHub App · GitLab · Jenkins
📊 行业基线
同行业 Trust Score 对比
🏆 公开基准
开源基准数据与方法论
🔗 SAST 结果聚合
把 Semgrep / CodeQL 的发现纳入统一审计报告——互补而非替代
🎯 商业化重点行业
08常见问题
Progmune 能替代 CodeQL / Semgrep 吗？
不能，也不打算替代。CodeQL / Semgrep 是模式级 / 数据流级检查器，Progmune 是序列级协议状态机验证器——检查跨函数调用序列是否违反协议生命周期（如支付确认前未验签）。定位是辅助检查器：与 SAST / SCA 互补，建议联合使用而非二选一。
误报率高吗？
合成金标上：TypeScript 795 金标 Precision 100% / 0 误报；Python 729 金标 100% / 0 误报。真实语料按系统化 FP 治理方法学逐探测器补数据点并公开记录。边界如实标注：C / Go 为注解驱动 Beta，未注解代码不检测。不建议把它当零误报工具预期。
支持哪些语言？
TypeScript 与 Python 生产级；C、Go 注解驱动（Beta）；Java 进行中。框架适配 12 个：Express、tRPC、FastAPI、Django、Flask、Fastify、Next.js、NestJS、Koa、Hapi、Gin、Fiber，均经真实语料验证。
和让 LLM 自己审代码有什么区别？
LLM 审查可被说服、不可复现、没有证据链。Progmune 的判定由确定性状态机完成——LLM 仅把 API 名称翻译成协议类别（磁盘缓存），不参与裁决。每次输出带 Trust Score、Decision 与可审计、可复现的证据链。
能当部署门禁用吗？
如实定位为辅助检查器，而非部署门禁。生成路径的拦截（违规代码不落盘）是硬保证；但把它作为生产部署的强制门禁，需第三方评测、独立审查与企业 POC 之后再做结论。今天可作为辅助检查接入 Trust API / CI。
怎么接入我的工作流？
三种入口：npm 包一条命令验证文件；MCP server 接入 Claude Code（progmune_check / progmune_trust_check）；GitHub Action 做 PR 辅助检查。完全本地静态分析，代码不上传；脱敏违规指纹默认匿名上报中央语料库，PROGMUNE_HUB=off 可关闭。
09订阅版本更新
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- 真实语料验证报告与审计回应——干货，不是营销文
- 影响路线图——订阅者投票决定下一步先做什么
- 企业级能力内测的早鸟资格
10社区与反馈
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