
मल्टीप्लेयर AI आक्रामक सुरक्षा OS - खुला, स्व-सुधारशील, विस्तारणीय। कमज़ोरियों को खोजें, सत्यापित करें और ठीक करें।
आपके ब्राउज़र या कोडिंग एजेंट में ओपन-सोर्स सुरक्षा वर्कफ़्लो।
Y Combinator द्वारा समर्थित · द स्विस एप्लाइड AI एवं साइबरसुरक्षा अनुसंधान प्रयोगशाला
0.security ·
दस्तावेज़ीकरण ·
FoxGuard
Apple Silicon macOS या x64/ARM64 Linux पर इंस्टॉल करें:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/0sec-labs/0/main/install.sh | bash
export PATH="$HOME/.0/bin:$PATH"
0 web
कमांड सेंटर (ब्राउज़र): 0 web · टर्मिनल: 0
AI वर्कफ़्लो चलाने से पहले एक मॉडल प्रदाता कॉन्फ़िगर करें।
ब्राउज़र, CLI और MCP एक ही वर्कफ़्लो रनर साझा करते हैं जिसमें परिणाम सुरक्षित रहते हैं।
निष्कर्षों को व्यावसायिक प्रभाव के आधार पर प्राथमिकता दी जाती है: प्रभावित ग्राहक और डेटा, धोखाधड़ी, महत्वपूर्ण सेवाएँ, और व्यवधान। प्रत्येक प्राथमिकता में एक तर्क शामिल होता है; अनुपलब्ध संदर्भ मूल्यांकन नहीं किया गया रहता है। CVSS तकनीकी गंभीरता के रूप में उपलब्ध रहता है।
| कार्य | अंतर्निहित टेम्पलेट |
|---|---|
| आकलन | रिपॉज़िटरी, निर्भरताएँ, API, वेब कॉन्फ़िगरेशन, स्कोप्ड पेनेट्रेशन टेस्ट, पैकेज व्यवहार, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट, नेटिव कोड |
| सत्यापन | रीप्ले साक्ष्य के साथ निष्कर्ष |
| सुधार | रिग्रेशन टेस्ट के साथ उम्मीदवार |
| अनुसंधान | सुरक्षा अनुसंधान, गहन स्रोत जाँच |
12 टेम्पलेट से शुरू करें, चरणों को अनुकूलित करें, और मैन्युअल रूप से या ब्राउज़र ट्रिगर और शेड्यूल के साथ चलाएँ। टेम्पलेट: प्रारंभिक बिंदु · वर्कफ़्लो: पुन: प्रयोज्य चरण · रन: एक निष्पादन।
लर्निंग स्थानीय रन गतिविधि, स्रोत-आधारित नोट्स और मूल्यांकित
सुधार इतिहास को सुरक्षित रखता है। सहेजे गए वर्कफ़्लो अपरिवर्तनीय संशोधन रखते हैं और पुनर्स्थापन का समर्थन करते हैं।
0 learning status का उपयोग करें या ब्राउज़र में लर्निंग खोलें।
लर्निंग दस्तावेज़ीकरण।
0 workflow list --templates
0 workflow run --template security-research \
--target /absolute/path/to/repo --workspace /absolute/path/to/repo \
--format json > run.json
0 runs list
वर्कफ़्लो गाइड: इनपुट, सीमाएँ और परिणाम।
शामिल डेमो API की स्रोत समीक्षा, कोड स्थानों और सुझाए गए सुधारों के साथ।

किसी टेम्पलेट से वर्कफ़्लो शुरू करें और उसके चरणों को संपादित करें।

टेम्पलेट खोजने, वर्कफ़्लो बनाने और रन प्रबंधित करने के लिए ऊपर दिए गए CLI कमांड, या MCP का उपयोग करें:
0 mcp-server --workflows --workspace /absolute/path/to/repo
Local MCP के लिए स्पष्ट रूप से चयनित host-local execution profile आवश्यक है।
पंजीकृत remote engine के लिए, 0 mcp-server --workflows --backend production का उपयोग करें।
0 का model provider, कनेक्ट करने वाले agent के session से अलग है।
Browser chat का Connect an external agent एक setup prompt कॉपी करता है। CLI और MCP workflow clients स्वचालित रूप से उसी workspace और control database के लिए चल रहे local web engine से जुड़ जाते हैं। किसी engine में पहले से खुले sessions और runs से स्पष्ट रूप से जुड़ने के लिए:
0 mcp-server --workflows --engine-url http://127.0.0.1:3000 \
--engine-token-env ENGINE_TOKEN --session SESSION_ID
0 sessions list --engine-url http://127.0.0.1:3000 --engine-token-env ENGINE_TOKEN
ENGINE_TOKEN को engine के कॉन्फ़िगर किए गए bearer credential पर सेट करें। अटैच किए गए clients ब्राउज़र का session और run lifecycle साझा करते हैं; डिस्कनेक्ट करने पर engine चलता रहता है। engine के admission grants के अंतर्गत session बनाने के लिए --session छोड़ दें।
MCP setup और व्यक्तिगत tools या local और remote engines देखें।
plugins और MCP के माध्यम से GitHub, Elastic, Semgrep, Snyk, Linear, Jira, Cloudflare, Slack, और Teams को कनेक्ट करें।
अधिक गाइड: installation · GitHub Actions · plugin development · troubleshooting.
Dependencies इंस्टॉल करें, npm run dev चलाएँ, और प्रिंट किया गया browser address खोलें।
CONTRIBUTING.md देखें।
Research preview. अधिकृत systems का आकलन करें और findings तथा fixes की समीक्षा करें।
बिना account के browser console खोलने के लिए 0 या 0 web चलाएँ।
interactive terminal UI अब उपलब्ध नहीं है; headless CLI, automation, MCP और binary commands उपलब्ध हैं।
one-shot automation के लिए 0 chat --prompt "your request" का उपयोग करें; स्पष्ट scope checks के लिए --mode standard सेट करें।
वैकल्पिक scope plugin target boundaries को लागू करता है।
SECURITY.md के माध्यम से vulnerabilities की रिपोर्ट करें। MIT OR Apache-2.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त।
Public disclosures और upstream fixes। OpenTUI, Bun, React, Models.dev, LiteLLM, और हमारे contributors को धन्यवाद।