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  1. TOOL · CL_101070 ·

    开发者构建本地机器学习流水线以阻止有风险的代码提交

    一位最近的计算机科学毕业生开发了一个本地机器学习流水线,旨在防止有风险的代码提交在推送之前被提交。该流水线集成了三个检查层:一个用于已知敏感信息格式的Rust正则表达式通道,一个用于更危险模式(如不安全子进程调用)的CoreML分类器,以及一个本地LLM(Qwen2.5-Coder),用于标记潜在的注入风险或死代码,但不会阻止提交。该项目目前仅限于Apple Silicon,因为它依赖于CoreML和MLX,旨在通过提供更细致的风险检…