文章总结： Google开源的MantisAI代码审计框架核心设计思路是默认AI不可靠，通过工程化手段约束其不确定性。它将审计流程拆分为多个独立Skill，通过文件系统传递状态而非对话，实现解耦与可追溯。其关键设计包括先建立全局知识库再下钻挖洞、通过多层过滤链（去重、验证、可达性判断、沙箱复现）筛除误报，以及构建经验沉淀闭环实现进化。Mantis强调流程控制权应交给确定性程序，LLM仅承担执行层，并建议不同规模团队根据风险承受能力选择交互式、编排流水线或隔离云环境等落地方式。该工具并非开箱即用，需针对不同语言调整提示词，且所有发现必须经人工复核。 综合评分： 95 文章分类： AI安全,代码审计,安全工具,红队,渗透测试

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本文转载自：威胁情报Z分析 Gach0ng Gach0ng《谷歌 Mantis：关于AI 代码审计如何做约束的思考》