AI 코딩 에이전트 (AI coding agents)는 파일을 읽고, 코드를 수정하며, 셸 명령 (shell commands)을 실행하고, 네트워크 요청 (network requests)을 보낼 수 있습니다. 세션이 종료된 후에는 다음과 같은 간단한 질문에 답하기 어려운 경우가 많습니다:

정확히 어떤 일이 일어났으며, 그중 위험한 요소가 있었는가?

저는 이 문제를 탐구하기 위해 AgentAudit을 만들었습니다. 이것은 **초기 프로토타입 (early prototype)**입니다.

AgentAudit은 세션 중에 수행된 도구 호출 (tool calls)에 규칙을 매칭함으로써 AI 코딩 에이전트 세션에 대한 정적 분석 (static analysis)을 수행합니다. 이는 완전히 결정론적 (deterministic)이며 (AI 추론 없음), 오프라인 방식이고, 빠릅니다.

현재 Claude Code를 지원하며, 추가적인 어댑터 (adapters)가 계획되어 있습니다.

설치 (Install)

git clone git@github.com:LaisRast/agent-audit.git
cd agent-audit
make install
...

사용법 (Usage)

agentaudit run        # 최신 세션 분석
agentaudit list       # 사용 가능한 세션 목록 표시
agentaudit run --all  # 모든 세션 분석

내장된 규칙 (Built-in rules)은 SSH 키 또는 클라우드 자격 증명 (cloud credentials) 읽기, 파괴적인 명령 (rm -rf, curl | sh, force-pushes) 실행, 그리고 외부 네트워크 요청을 수행하는 경우를 다룹니다. 규칙은 전역적으로 또는 프로젝트별로 재정의할 수 있습니다:

{
  "rules": [
    {
...

테스터 및 피드백을 찾습니다

AI 코딩 에이전트를 정기적으로 사용하신다면, 귀하의 세션에 대해 실행해 보시고 저에게 알려주세요:

테스트 (Testing)

• 문제나 수정 사항 없이 설치 및 실행이 되는가?
• 세션에서 위험한 동작을 정확하게 드러내는가?

피드백 (Feedback)

• 전반적인 설계에 대한 제안
• 누락되었거나, 부정확하거나, 지나치게 노이즈가 많은 규칙
• 추가적인 개선을 위한 아이디어

이슈를 오픈하거나 댓글을 남겨주세요: https://github.com/LaisRast/agent-audit