grim-prompter

把 AI 代理指向代码库,自动产出可追溯威胁模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 30 🐛 待处理 1 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 361
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 MIT 开源免费

项目预览

grim-prompter 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队jmanico
定价模式🏷️完全免费
价格说明MIT 开源免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型ai-agents,appsec,claude-code,codex,linddun,llm,pasta,prompt-engineering,security,stride,threat-modeling
GitHub 星标★ 361
上线时间2026-10-28 00:00:00
代码更新2026-10-29
仓库体积1.2 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-11-05
浏览次数0

项目介绍

grim-prompter 是一个面向 AI 编码代理的威胁建模工具,把 Claude Code、Codex 等代理指向你的代码仓库,自动生成带证据追溯的威胁模型。它解决的是安全评审前置成本高、人工梳理架构与攻击面耗时且易漏的问题:通过内置 36 种架构模式与 29 种威胁建模方法(如 STRIDE、LINDDUN、PASTA),让代理按结构化流程识别资产、信任边界、数据流与威胁条目,并把每条威胁关联到具体代码位置或配置证据,便于复核与整改。项目以提示工程与代理工作流为核心,不依赖特定语言,适合在需求评审、上线前安全评估、遗留系统梳理等环节快速产出可讨论的初稿。MIT 许可,早期项目,社区规模较小,适合作为安全左移的辅助工具而非最终结论。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-05 · 当前星标 ★ 361

核心亮点

  • 内置 36 种架构模式与 29 种威胁建模方法,覆盖 STRIDE、LINDDUN、PASTA 等主流框架,开箱即用
  • 威胁条目关联代码证据,便于人工复核与定位整改点,减少空泛结论
  • 以提示与代理工作流实现,不绑定语言与框架,可接入 Claude Code、Codex 等多种编码代理

不足之处

  • 早期项目,社区与文档积累有限,复杂仓库下的稳定性与覆盖度待观察
  • 输出质量依赖所选代理与模型能力,缺少自动化验证与基准评测

适用场景

  • 上线前对核心服务做快速威胁建模初稿
  • 遗留系统安全梳理,补全架构与信任边界文档
  • 安全评审会议前生成可讨论的威胁清单与证据索引

替代项目

threatspec、pytm、OWASP Threat Dragon

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