Aether v6.0 — स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट सुरक्षा विश्लेषण फ्रेमवर्क

संस्करण 6.0 | v6.0 में नया क्या है | चेंजलॉग

Aether, Solidity स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का विश्लेषण करने, भेद्यता निष्कर्ष उत्पन्न करने, Foundry-आधारित प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट (PoC) परीक्षण बनाने और मेननेट फोर्क्स पर एक्सप्लॉइट्स को मान्य करने के लिए एक Python-आधारित फ्रेमवर्क है। यह Solidity AST पार्सिंग, टेन्ट विश्लेषण, कंट्रोल फ्लो ग्राफ विश्लेषण, क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट विश्लेषण, Halmos प्रतीकात्मक निष्पादन, 180+ पैटर्न-आधारित स्थैतिक डिटेक्टर, साझा SAGE संस्थागत स्मृति के साथ एक सहयोगी मल्टी-एजेंट LLM पाइपलाइन (GPT/Gemini/Claude), 14 प्रोटोकॉल आर्किटाइप, 75+ एक्सप्लॉइट ज्ञानकोष, ML-कैलिब्रेटेड डिटेक्शन, टोकन क्विर्क्स डिटेक्शन, इन्वेरिएंट निष्कर्षण, संबंधित कॉन्ट्रैक्ट संदर्भ समाधान और उन्नत संदर्भ-जागरूक फ़िल्टरिंग को एक सतत पूर्ण-स्क्रीन TUI में संयोजित करता है।

v6.0 में नया क्या है

सहयोगी एजेंट पाइपलाइन — डीप एनालिसिस पाइपलाइन 5 स्वतंत्र पास से बदलकर 5 सहयोगी एजेंट बन गई है, जो SAGE संस्थागत स्मृति के माध्यम से संरचित ज्ञान साझा करते हैं:

• साझा सत्र स्मृति — प्रत्येक पास निष्कर्षों, खारिज़गियों और सत्यापित सुरक्षाओं को प्रति-ऑडिट SAGE सत्र में संग्रहीत करता है। बाद के पासों को सपाट पाठ्य सारांशों के बजाय "Prior Pass Intelligence" प्राप्त होती है।
• प्रथम-श्रेणी रिकॉर्ड के रूप में खारिज़गी — जब पास 3 किसी चिंता को खारिज़ करता है (जैसे, "reentrancy, nonReentrant मॉडिफायर द्वारा सुरक्षित है"), तो पास 5 उसे दोबारा फ़्लैग नहीं करेगा। यह सीधे तौर पर डुप्लिकेट निष्कर्षों के #1 स्रोत को समाप्त करता है।
• चुनौती तंत्र — बाद के पास पिछली खारिज़गियों को ओवरराइड कर सकते हैं, लेकिन उन्हें नया सबूत प्रस्तुत करना होगा। "पास 3 ने इस अन्य फ़ंक्शन के माध्यम से कॉलबैक पथ नहीं देखा" मान्य है। "मैं असहमत हूँ" मान्य नहीं है।
• क्रॉस-पास पुष्टि — जब कई पास स्वतंत्र रूप से किसी निष्कर्ष की पुष्टि करते हैं, तो आत्मविश्वास को 15% का बढ़ावा मिलता है। रिपोर्टों में क्रॉस-पुष्टि किए गए निष्कर्षों को प्राथमिकता दी जाती है।
• SAGE अनिवार्य — संस्थागत स्मृति अब अनिवार्य है, वैकल्पिक नहीं। SAGE नहीं = ऑडिट नहीं। प्रारंभ करने के लिए docker compose up -d चलाएँ।

v5.0 में नया क्या है

SAGE संस्थागत स्मृति — Aether अब हर ऑडिट से सीखता है, गलत सकारात्मक परिणामों (फॉल्स पॉज़िटिव्स) को कम करता है और समय के साथ निष्कर्षों की गुणवत्ता में सुधार करता है:

• पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञानकोष — 170 संस्थागत स्मृतियों के साथ आता है: 75 एक्सप्लॉइट पैटर्न, 63 प्रोटोकॉल आर्किटाइप चेकलिस्ट, 12 टोकन क्विर्क श्रेणियाँ, 20 क्यूरेटेड ऐतिहासिक एक्सप्लॉइट (DAO, Wormhole, Euler, Ronin, Curve, और अधिक)
• पाइपलाइन एकीकरण — SAGE डीप एनालिसिस पास 3 और 5 में ऐतिहासिक निष्कर्षों और एक्सप्लॉइट पैटर्न को पुनः स्मरण करता है; भविष्य में पुनः स्मरण के लिए पाइपलाइन के बाद ऑडिट सीखों को संग्रहीत करता है
• फीडबैक लूप — पुष्टि किए गए निष्कर्ष उच्च-आत्मविश्वास तथ्यों के रूप में संग्रहीत होते हैं; अस्वीकृत निष्कर्ष (गलत सकारात्मक) संग्रहीत होते हैं ताकि भविष्य के ऑडिट उनसे बच सकें। AccuracyTracker के परिणाम स्वचालित रूप से SAGE में फीड होते हैं
• वैलिडेशन पाइपलाइन — नया स्टेज -1: SAGE ज्ञात FP जाँच, किसी भी अन्य वैलिडेशन के चलने से पहले पहले से अस्वीकृत पैटर्न से मेल खाने वाले निष्कर्षों को फ़िल्टर करती है
• डिटेक्टर सटीकता सिंक — SageFeedbackManager.sync_detector_accuracy() उच्च/निम्न प्रदर्शन करने वाले डिटेक्टरों की पहचान करता है और dos/don'ts प्रतिबिंबों को संग्रहीत करता है
• स्टार्टअप पर ऑटो-सीड — SAGE Docker चालू होने पर पहला लॉन्च पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञानकोष को स्वतः सीड कर देता है। संस्करण-जागरूक: यदि पहले से सीड हो चुका है तो छोड़ देता है
• TUI एकीकरण — CostBar में प्रदर्शित मेमोरी गणना के साथ SAGE चालू/बंद स्थिति
• Docker परिनियोजन — docker compose up -d SAGE प्रारंभ करता है; ~/.aether/config.yaml में sage_enabled/sage_url के माध्यम से कॉन्फ़िगरेशन
• सुगम अवनति — SAGE अनुपलब्ध होने पर कभी भी कोई ऑडिट कार्यक्षमता नहीं टूटती

योगदानकर्ता: @sashavdv को हार्डकोडेड पथ वेरिएबल्स ठीक करने के लिए (PR #1) और @pro258b को लापता validate_anthropic_key() विधि की पहचान करने के लिए (PR #2) धन्यवाद।

SAGE त्वरित प्रारंभ

SAGE, BFT सर्वसम्मति द्वारा संचालित एक सतत संस्थागत स्मृति प्रणाली है। पूर्ण प्रलेखन के लिए SAGE प्रोजेक्ट देखें।```bash

Install SAGE Python SDK

pip install sage-agent-sdk

Start SAGE (Docker required)

docker compose up -d

Run Aether — SAGE auto-seeds on first launch

python aether.py

Regenerate seed fixtures after updating knowledge bases (dev only)

python -c "from core.sage_seeder import SageSeeder; SageSeeder.generate_seed_fixtures()"

### SAGE ऑडिट्स को कैसे बेहतर बनाता है```
Audit 1 → Findings + FPs → Record outcomes in SAGE
                                    ↓
Audit 2 → SAGE recalls FP patterns → Fewer false positives
                                    ↓
Audit 3 → Richer institutional context → Better severity calibration
                                    ↓
Audit N → Institutional expert-level knowledge → Bug-bounty-quality findings

v4.7 में नई सुविधाएँ

PoC स्वतः-निष्पादन — जनरेट किए गए Foundry PoCs अब स्वचालित रूप से कंपाइल और निष्पादित होते हैं:

• कंपाइलेशन के तुरंत बाद PoCs चलाने के लिए forge test --json एकीकरण
• संरचित pass/fail/error रिपोर्टिंग के लिए PoCTestResult डेटाक्लास के साथ JSON परिणाम पार्सिंग
• लाइव स्टेट के विरुद्ध एक्सप्लॉइट्स के मेननेट सत्यापन के लिए फ़ोर्क-मोड समर्थन
• TUI में लाइव प्रगति ट्रैकिंग के लिए JobManager में नया POC_TESTING चरण

Halmos प्रतीकात्मक निष्पादन — प्रतीकात्मक निष्पादन के माध्यम से औपचारिक सत्यापन:

• जनरेट किए गए गुणों के विरुद्ध Halmos प्रतीकात्मक परीक्षण चलाने के लिए HalmosRunner
• निकाले गए इनवेरिएंट्स से सत्यापन गुणों को स्वतः-जनरेट करने के लिए HalmosPropertyGenerator
• सत्यापन चरण 1.95 में एकीकृत HalmosSymbolicNode पाइपलाइन नोड
• कॉन्फ़िग विकल्प: enable_symbolic_verification, halmos_timeout
• Halmos इंस्टॉल न होने पर सुगम डिग्रेडेशन — बिना त्रुटियों के प्रतीकात्मक सत्यापन छोड़ देता है

कंट्रोल फ्लो ग्राफ विश्लेषण — कंपाइलर-स्तरीय कंट्रोल फ्लो समझ:

• solidity_ast.py में BasicBlock, CFGEdge, ControlFlowGraph डेटाक्लास
• संरचनात्मक विश्लेषण के लिए build_cfg(), get_dominators(), get_loop_headers(), format_cfg_for_llm()
• इनलाइन असेंबली समर्थन के लिए parse_assembly_block() के माध्यम से असेंबली ब्लॉक पार्सिंग
• पाथ-सेंसिटिव विश्लेषण के लिए टेन्ट विश्लेषक में ब्रांच-अवेयर टेन्ट प्रसार
• टेन्ट डेटा के साथ डीप विश्लेषण पास 2 में CFG संदर्भ इंजेक्ट किया गया

ML फीडबैक लूप — ऐतिहासिक परिणाम-आधारित कैलिब्रेशन:

• सबमिशन परिणामों और बाउंटी आय को ट्रैक करने के लिए AccuracyTracker.record_finding_outcome()
• प्रति-डिटेक्टर प्रदर्शन आँकड़ों के लिए get_detector_accuracy() और get_detector_weights()
• true/false positives और ऐतिहासिक सटीकता ट्रैक करने वाला DetectorStats डेटाक्लास
• डिटेक्टर ट्रैक रिकॉर्ड के आधार पर EnhancedVulnerabilityDetector में कॉन्फिडेंस वेट समायोजन
• डीप विश्लेषण पास 5 में इंजेक्ट किया गया ऐतिहासिक डेटा से गंभीरता कैलिब्रेशन

संबंधित कॉन्ट्रैक्ट संदर्भ — LLM विश्लेषण अब पूर्ण डिपेंडेंसी सोर्स कोड देखता है:

• RelatedContractResolver स्वचालित रूप से पैरेंट, इंटरफ़ेस, लाइब्रेरी और डिपेंडेंसी कॉन्ट्रैक्ट खोजता है
• प्रोजेक्ट मोड इंटर-कॉन्ट्रैक्ट संबंध विश्लेषण का उपयोग करता है; सिंगल-फ़ाइल मोड import स्टेटमेंट्स पार्स करता है
• प्रति-पास बजट प्रणाली: Gemini Flash पास के लिए 200K अक्षर, Claude के लिए 100K, GPT के लिए 50K
• बजट बचाने के लिए मानक लाइब्रेरीज़ (@openzeppelin, solmate, solady) को केवल-इंटरफ़ेस में सारांशित किया गया
• सिंगल-फ़ाइल ऑडिट संदर्भ के लिए स्वतः सहोदर .sol फ़ाइलें खोजते हैं

टेक डेट क्लीनअप — 8,500 पंक्तियाँ मृत कोड हटाई गईं:

• हटाया गया: ai_ensemble.py, audit_engine.py, fork_verifier.py
• CLI, ऑडिट रनर, TUI स्क्रीन, रिपोर्ट जेनरेटर से सभी ai_ensemble संदर्भ हटाए गए
• डेटाबेस मैनेजर से slither_project_cache हटाया गया
• एन्हांस्ड ऑडिट इंजन से औपचारिक सत्यापन स्टब्स हटाए गए

v4.0 में नई सुविधाएँ

Solidity AST पार्सिंग — Aether v4.0 py-solc-x के माध्यम से कंपाइलर-समर्थित कोड विश्लेषण जोड़ता है, जो केवल-रेगेक्स स्टैटिक विश्लेषण से आगे बढ़ता है:

• उचित इनहेरिटेंस रिज़ॉल्यूशन, फ़ंक्शन विज़िबिलिटी, स्लॉट नंबरों के साथ स्टोरेज लेआउट, और प्रति फ़ंक्शन स्टेट वेरिएबल रीड/राइट ट्रैकिंग के लिए पूर्ण solc --ast-json एकीकरण
• कंपाइलेशन विफल होने पर सुगम regex फ़ॉलबैक (लापता imports, गलत कंपाइलर संस्करण)
• बेहतर प्रोटोकॉल समझ के लिए AST संरचनात्मक सारांश स्वचालित रूप से डीप विश्लेषण LLM पाइपलाइन में फीड किया गया

टेन्ट विश्लेषण इंजन — खतरनाक डेटा प्रवाह की पहचान करने के लिए कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से उपयोगकर्ता-नियंत्रित इनपुट को ट्रैक करता है:

• 8 टेन्ट स्रोत प्रकार: फ़ंक्शन पैरामीटर, msg.sender, msg.value, calldata, बाहरी कॉल रिटर्न, block.timestamp, block.number, tx.origin
• 12 खतरनाक सिंक प्रकार: delegatecall, selfdestruct, बाहरी कॉल, ETH ट्रांसफ़र, स्टोरेज राइट, ऐरे इंडेक्सिंग, शून्य से विभाजन, और अधिक
• सैनिटाइज़र डिटेक्शन: require बाउंड्स चेक, एक्सेस कंट्रोल मॉडिफ़ायर, कंडीशनल रिवर्ट्स, Math.min/max क्लैम्पिंग, SafeCast को पहचानता है
• कई फ़ाइलों में क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट टेन्ट ट्रैकिंग
• टेन्ट-अवेयर फाइंडिंग पुष्टि/खंडन के लिए सत्यापन पाइपलाइन (चरण 1.85) में एकीकृत

क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट विश्लेषण (पास 3.5) — मल्टी-कॉन्ट्रैक्ट कमज़ोरियों को लक्षित करने वाला नया डीप विश्लेषण पास:

• इंटर-कॉन्ट्रैक्ट संबंध विश्लेषक: इनहेरिटेंस, इंटरफ़ेस कॉल, delegatecall, staticcall, टाइप्ड स्टेट वेरिएबल संबंधों का पता लगाता है
• ट्रस्ट बाउंड्री डिटेक्शन के साथ संबंधित कॉन्ट्रैक्ट्स का यूनियन-फाइंड समूहीकरण
• समर्पित LLM पास विश्लेषण: ट्रस्ट बाउंड्री उल्लंघन, क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट स्टेट स्थिरता, क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट रिएंट्रेंसी, इंटरफ़ेस अनुपालन, अपग्रेड इंटरैक्शन, विशेषाधिकार वृद्धि
• क्रॉस-फ़ंक्शन जागरूकता के लिए क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट संदर्भ भी पास 4 में फीड किया गया

टोकन क्विर्क्स डेटाबेस — गैर-मानक ERC-20 व्यवहारों की 12 श्रेणियाँ जो वास्तविक एक्सप्लॉइट्स का कारण बनती हैं:

स्टैटिक डिटेक्शन पाइपलाइन और आर्किटाइप चेकलिस्ट में एकीकृत।

एन्हांस्ड प्रिसिज़न इंजन — उन्नत राउंडिंग और प्रिसिज़न कमज़ोरी डिटेक्शन:

• ERC-4626 वॉल्ट्स, लेंडिंग पूल्स, स्टेकिंग के लिए शेयर इन्फ्लेशन / फर्स्ट डिपॉज़िटर अटैक डिटेक्शन
• राउंडिंग दिशा विश्लेषण — डिपॉज़िट को DOWN राउंड होना चाहिए, विड्रॉल्स को UP राउंड होना चाहिए
• डिवीज़न ट्रंकेशन ट्रैकिंग — ट्रंकेटेड रेट वेरिएबल्स को पकड़ता है जो बाद में गुणन में उपयोग होते हैं
• डस्ट एक्सप्लॉइटेशन डिटेक्शन — शून्य तक राउंडिंग मुफ़्त संचालन की अनुमति देती है
• एक्युमुलेटर ओवरफ्लो — रिवॉर्ड एक्युमुलेटर ओवरफ्लो जोखिम आकलन

रनेबल PoC जनरेशन — जनरेट किए गए Foundry परीक्षण अब वास्तव में कंपाइल और चलते हैं:

• मॉक कॉन्ट्रैक्ट लाइब्रेरी: MockERC20, MockOracle, MockWETH, MockFlashLoanProvider
• इंटेलिजेंट setUp() जेनरेटर: कंस्ट्रक्टर पैरामीटर निकालता है, मॉक्स डिप्लॉय करता है, अपग्रेडेबल कॉन्ट्रैक्ट्स को संभालता है, टोकन मिंट करता है, अप्रूवल्स सेट करता है
• अधिकतम कंपाइल प्रयास 3 से बढ़ाकर 5 किए गए
• LLM प्रॉम्प्ट्स में मॉक API दस्तावेज़ीकरण और अनुशंसित setUp शामिल हैं

LLM पाइपलाइन सुधार:

• पास 3, 4, 5 में फ्यू-शॉट उदाहरण — एक्सप्लॉइट नॉलेज बेस से वास्तविक कमज़ोरी + गलत सकारात्मक उदाहरण
• गंभीरता कैलिब्रेशन — वित्तीय प्रभाव से जुड़ी ठोस सीमाएँ (Critical >$1M, High >$100K, Medium >$10K)
• चेन-ऑफ़-थॉट प्रवर्तन — JSON आउटपुट से पहले अनिवार्य 5-चरणीय तर्क
• मल्टी-प्रोवाइडर रोटेशन — सस्ते पास के लिए Gemini Flash, तर्क के लिए Anthropic Claude, विविधता के लिए OpenAI GPT
• AI एन्सेम्बल सेवानिवृत्त — 6-एजेंट एन्सेम्बल (6x लागत, बदतर संदर्भ) को संरचित पाइपलाइन के भीतर प्रोवाइडर रोटेशन द्वारा प्रतिस्थापित किया गया

v3.5 में नई सुविधाएँ

डीप विश्लेषण इंजन — Aether v3.5 मौलिक रूप से बदल देता है कि टूल कमज़ोरियाँ कैसे खोजता है, एक-शॉट "बग खोजें" LLM कॉल से एक संरचित 6-पास पाइपलाइन की ओर बढ़ते हुए जो दर्शाती है कि पेशेवर ऑडिटर कोड समीक्षा कैसे करते हैं: पहले समझें, फिर व्यवस्थित रूप से हमला करें।

डीप विश्लेषण इंजन (6-पास LLM पाइपलाइन)

एकल प्रॉम्प्ट के साथ पूरे कॉन्ट्रैक्ट को LLM को भेजने के बजाय, Aether अब संचित संदर्भ के साथ छह क्रमिक विश्लेषण पास चलाता है:

पास 1-2 कॉन्ट्रैक्ट कंटेंट हैश द्वारा कैश्ड होते हैं, इसलिए पुनः-ऑडिट समझ चरण को छोड़ देते हैं। प्रत्येक बाद वाला पास सभी पिछला संदर्भ प्राप्त करता है, एक व्यापक अटैक मॉडल बनाता है। AETHER_DEEP_ANALYSIS=1 (डिफ़ॉल्ट ON) के साथ फ़ीचर-फ़्लैग्ड; विफलता पर वन-शॉट पर वापस गिरता है।

प्रोटोकॉल आर्किटाइप प्रणाली

बग्स के लिए विश्लेषण करने से पहले, Aether पता लगाता है कि कॉन्ट्रैक्ट किस प्रकार का प्रोटोकॉल लागू करता है और आर्किटाइप-विशिष्ट कमज़ोरी चेकलिस्ट लोड करता है:

कुल 10 आर्किटाइप, प्रत्येक में वास्तविक-विश्व एक्सप्लॉइट्स से लिए गए 3-7 विशिष्ट चेकलिस्ट आइटम।

एक्सप्लॉइट नॉलेज बेस (50+ पैटर्न)

50+ वर्गीकृत वास्तविक-विश्व एक्सप्लॉइट पैटर्न का एक संरचित डेटाबेस पिछली स्थिर 10-पैटर्न सूची को प्रतिस्थापित करता है:

प्रत्येक पैटर्न में कोड संकेतक, लापता सुरक्षाएँ, चरण-दर-चरण एक्सप्लॉइट तंत्र, और वास्तविक-विश्व मिसालें (डॉलर राशियों के साथ) शामिल हैं। पैटर्न को पहचाने गए आर्किटाइप और एजेंट फोकस क्षेत्र द्वारा फ़िल्टर किया जाता है।

इनवेरिएंट इंजन

स्वचालित रूप से तीन स्रोतों से प्रोटोकॉल इनवेरिएंट्स निकालता है:

1. कॉन्ट्रैक्ट टिप्पणियों में NatSpec @invariant टैग
2. डीप विश्लेषण के पास 1 से LLM-खोजे गए इनवेरिएंट्स
3. पैटर्न-पहचाने गए सामान्य इनवेरिएंट्स (बैलेंस संरक्षण, AMM स्थिर उत्पाद, कोलैटरलाइज़ेशन अनुपात, आदि)

Foundry invariant_*() टेस्ट सूट उत्पन्न करता है जो औपचारिक-सत्यापन-लाइट प्रमाण के रूप में काम करते हैं — एक विफल इनवेरिएंट टेस्ट साबित करता है कि बग वास्तविक है।

पाइपलाइन सुधार

• संदर्भ-जागरूक गंभीरता कैलिब्रेशन — अब division_by_zero, integer_underflow, आदि को सामूहिक रूप से low में डाउनग्रेड नहीं करता। अब निर्णय लेने से पहले जाँच करता है कि फाइंडिंग unchecked{} ब्लॉक में है, मूल्य ट्रांसफ़र के पास है, मूल्य गणनाओं में है, या Oracle संदर्भों में है
• सत्यापन गेट फिक्स — "pending" फाइंडिंग्स अब LLM विश्लेषण में पास होती हैं (पहले केवल "validated" पास होती थीं, जो कई वास्तविक फाइंडिंग्स को चुपचाप गिरा देती थीं)
• विशेषज्ञ-जागरूक कॉन्फिडेंस पेनल्टी — अपने डोमेन में एक विशेषज्ञ से सिंगल-एजेंट फाइंडिंग्स (जैसे, AnthropicReasoningSpecialist द्वारा एक जटिल लॉजिक बग खोजना) को -0.15 के बजाय केवल -0.05 पेनल्टी मिलती है
• लाइन-बकेट डीडुप फिक्स — मनमाना (line // 10) * 10 बकेटिंग हटाई गई जो 2 लाइनों की दूरी वाली फाइंडिंग्स को अलग-अलग समूहों में बाँट देती थी
• DeFi डिटेक्टर एकीकरण — DeFiVulnerabilityDetector (दो-चरणीय उपस्थिति/अनुपस्थिति विश्लेषण) अब केवल फ्लो-आधारित पाइपलाइन में नहीं, बल्कि मुख्य एन्हांस्ड ऑडिट इंजन में चलता है

v3.0 में नई सुविधाएँ

पूर्ण रूप से इनलाइन टेक्स्टुअल TUI — Aether v3.0 एक स्थायी फ़ुल-स्क्रीन एप्लिकेशन है जो कभी भी रॉ टर्मिनल पर नहीं गिरता। हर ऑपरेशन — ऑडिट, PoC जनरेशन, रिपोर्ट जनरेशन, GitHub स्कोप चयन, सेटिंग्स कॉन्फ़िगरेशन — पूरी तरह से TUI के भीतर चलता है:

• शून्य app.suspend() कॉल — TUI कभी गायब नहीं होता, कोई झटकेदार टर्मिनल स्विच नहीं
• हर चीज़ के लिए बैकग्राउंड जॉब्स — लोकल ऑडिट, GitHub ऑडिट, PoC जनरेशन, और रिपोर्ट जनरेशन सभी लाइव आउटपुट स्ट्रीमिंग के साथ डेमन थ्रेड्स के रूप में चलते हैं
• लाइव जॉब्स टेबल — रीयल-टाइम स्थिति, चरण प्रगति, फाइंडिंग्स गिनती, लागत, और बीता समय के साथ सभी चल रहे/पूर्ण जॉब्स का htop-शैली दृश्य
• प्रति-जॉब ड्रिल-डाउन — किसी भी जॉब पर लाइव स्क्रॉलिंग आउटपुट, चरण प्रगति पट्टी, और मेटाडेटा देखने के लिए Enter दबाएँ
• समवर्ती संचालन — एक साथ कई ऑडिट, PoC जनरेशन, और रिपोर्ट शुरू करें; सभी दृश्यमान और ट्रैक करने योग्य
• कॉन्ट्रैक्ट चयनकर्ता डायलॉग — पुराने कर्सेस-आधारित चयनकर्ता की जगह फ़िल्टर करने योग्य, लगभग-फ़ुलस्क्रीन मल्टी-सेलेक्ट। टॉगल के लिए Space, सभी/कोई नहीं के लिए a/n, फ़िल्टर के लिए टाइप करें, पहले-ऑडिट किए गए कॉन्ट्रैक्ट रंग-कोडित
• इनलाइन GitHub ऑडिट फ्लो — TUI से बाहर निकले बिना क्लोन करें, खोजें, कॉन्ट्रैक्ट चुनें, और ऑडिट लॉन्च करें। नेटिव Textual डायलॉग्स के माध्यम से स्कोप प्रबंधन (जारी रखें, पुनः-ऑडिट, नया स्कोप)
• इनलाइन सेटिंग्स — TextInputDialog और SelectDialog के माध्यम से API कुंजी कॉन्फ़िगरेशन और मॉडल चयन, किसी बाहरी सेटअप विज़ार्ड की आवश्यकता नहीं
• सत्र लागत पट्टी — प्रदाता द्वारा रीयल-टाइम LLM लागत ट्रैकिंग (OpenAI, Gemini, Anthropic)
• कीबोर्ड-संचालित — n नया ऑडिट, r फिर से शुरू, h इतिहास, p PoCs, रिपोर्ट, फ़ेच, सेटिंग्स, बाहर निकलें

चार बैकग्राउंड जॉब प्रकार: सभी भारी संचालन AuditRunner के माध्यम से बैकग्राउंड डेमन थ्रेड्स के रूप में चलते हैं, आउटपुट ThreadDemuxWriter द्वारा कैप्चर किया जाता है और JobDetailScreen में दृश्यमान होता है:

तीन-प्रदाता LLM समर्थन: अधिकतम लचीलापन और अतिरेकता के लिए OpenAI (GPT-5/5.3), Google Gemini (2.5/3.0), और Anthropic Claude (Sonnet 4.5/Opus 4.6)।

एन्हांस्ड PoC जनरेशन: AST-आधारित कॉन्ट्रैक्ट विश्लेषण, पुनरावृत्त कंपाइलेशन फिक्स, और बग बाउंटी सबमिशन के लिए उपयुक्त एक्सप्लॉइट्स उत्पन्न करने वाले प्रोडक्शन-रेडी LLM प्रॉम्प्ट्स।

उन्नत गलत सकारात्मक फ़िल्टरिंग: मल्टी-स्टेज सत्यापन गलत सकारात्मक को 66% से घटाकर ~20-25% कर देता है, सटीकता को 33% से बढ़ाकर 75-80% करता है:

• स्क्रिप्ट डिटेक्शन — डिप्लॉयमेंट स्क्रिप्ट्स (script/, .s.sol, forge-std/Script.sol) स्वचालित रूप से कमज़ोरी विश्लेषण से बाहर रखी जाती हैं
• फ़ाइल संदर्भ मार्कर — LLM प्रॉम्प्ट्स में [PRODUCTION]/[DEPLOYMENT SCRIPT] लेबल शामिल हैं ताकि मॉडल प्रोडक्शन कोड पर ध्यान केंद्रित करें
• डायनामिक मॉडिफ़ायर डिटेक्शन — कस्टम एक्सेस-कंट्रोल मॉडिफ़ायर (जैसे onlyDistributor, authorized) कॉन्ट्रैक्ट स्रोत से निकाले जाते हैं और हार्डकोडेड पैटर्न के साथ पहचाने जाते हैं
• फ़ंक्शन-स्कोप डीडुप्लीकेशन — नाज़ुक लाइन-नंबर निकटता का उपयोग करने के बजाय एक ही फ़ंक्शन में डुप्लिकेट फाइंडिंग्स को मर्ज किया जाता है
• एटॉमिक कंस्ट्रक्टर डिटेक्शन — एक ही कंस्ट्रक्टर में डिप्लॉय+इनिशियलाइज़ को गैर-फ्रंट-रनेबल के रूप में पहचाना जाता है
• गवर्नेंस डिटेक्शन (onlyOwner/onlyGovernor संरक्षित पैरामीटर)
• डिप्लॉयमेंट विश्लेषण (सत्यापित करता है कि कोड पाथ वास्तव में प्रोडक्शन में उपयोग होते हैं)
• अंतर्निहित सुरक्षा जाँच (Solidity 0.8+ ऑटो-प्रोटेक्शन, SafeMath)
• 18-पैटर्न चेकलिस्ट के साथ गवर्नेंस-जागरूक LLM सत्यापन
• सबमिशन परिणामों और बाउंटी आय के साथ सटीकता ट्रैकिंग
• 2x तेज़ दोहराए गए विश्लेषण के लिए स्मार्ट कैशिंग

Move कमज़ोरी डेटाबेस एकीकरण: 77 ऑडिट में 128 Critical/High फाइंडिंग्स के पैटर्न, Solidity/EVM के लिए अनुकूलित:

• व्यावसायिक तर्क, स्टेट प्रबंधन, डेटा असंगति, केंद्रीकरण, लूपिंग समस्याएँ, और एन्हांस्ड इनपुट सत्यापन

त्वरित आरंभ

1. सेटअप```bash

python setup.py # Interactive installer (recommended)

### 2. Aether लॉन्च करें```bash
python aether.py         # Launches the full-screen Textual TUI

बस इतना ही। TUI आपको कीबोर्ड शॉर्टकट और मोडल डायलॉग के माध्यम से हर चीज़ में मार्गदर्शन करता है।

आवश्यकताएँ

• Python 3.11+ (3.12.8 के साथ परीक्षण किया गया)
• Node.js 22+ (Hardhat/npm-आधारित प्रोजेक्ट्स के लिए)
• Foundry (forge/anvil) PATH पर PoC जनरेशन और सत्यापन के लिए
• solc-select कई Solidity कंपाइलर संस्करणों के लिए
• py-solc-x (वैकल्पिक) Solidity AST पार्सिंग के लिए — अनुपलब्ध होने पर regex विश्लेषण का सहारा लेता है
• LLM सुविधाओं के लिए API कुंजियाँ:
  • OPENAI_API_KEY (GPT मॉडल के लिए)
  • GEMINI_API_KEY (Gemini मॉडल के लिए)
  • ANTHROPIC_API_KEY (Claude मॉडल के लिए)
  • ETHERSCAN_API_KEY (वैकल्पिक, सत्यापित कॉन्ट्रैक्ट प्राप्त करने के लिए)

मैन्युअल सेटअप

यदि आप मैन्युअल इंस्टॉलेशन पसंद करते हैं:```bash

Foundry

curl -L https://foundry.paradigm.xyz | bash && foundryup export PATH="$PATH:$HOME/.foundry/bin"

solc-select

pip install solc-select solc-select install 0.4.26 0.8.0 0.8.19 0.8.20 latest

Python dependencies

python -m venv venv && source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

## कॉन्फ़िगरेशन

सेटअप विज़ार्ड (`python setup.py`) सब कुछ संभालता है। आप TUI के भीतर `s` (सेटिंग्स) के माध्यम से भी कॉन्फ़िगर कर सकते हैं:

- **API कुंजियाँ कॉन्फ़िगर करें** — OpenAI, Gemini, Anthropic, Etherscan कुंजियों के लिए मास्क किए गए वर्तमान मानों के साथ क्रमिक प्रॉम्प्ट
- **मॉडल कॉन्फ़िगर करें** — उपलब्ध विकल्पों में से प्रति प्रदाता मॉडल चुनें
- **पूर्ण विज़ार्ड** — API कुंजियाँ और उसके बाद मॉडल चयन चलाता है
- **ट्राइएज सेटिंग्स** — गंभीरता सीमाएँ, विश्वास स्तर, अधिकतम निष्कर्ष समायोजित करें

या पर्यावरण चर सीधे सेट करें:```bash
export OPENAI_API_KEY=sk-...
export GEMINI_API_KEY=...
export ANTHROPIC_API_KEY=...

Config is stored in ~/.aether/config.yaml.

डेटाबेस स्थान:

• इंजन परिणाम: ~/.aether/aetheraudit.db
• GitHub ऑडिट वर्कफ़्लो: ~/.aether/aether_github_audit.db

TUI गाइड

सभी इंटरैक्शन मुख्य स्क्रीन से कीबोर्ड शॉर्टकट के माध्यम से होते हैं:

n — नया ऑडिट

तीन स्रोत प्रकारों वाला मल्टी-स्टेप विज़ार्ड:

स्थानीय फ़ाइल या निर्देशिका:

1. PathDialog के माध्यम से पथ चुनें
2. यदि निर्देशिका है, तो CheckboxDialog के माध्यम से कॉन्ट्रैक्ट चुनें
3. सुविधाएँ चुनें (Enhanced, LLM Validation, Foundry PoC, Enhanced Reports)
4. आउटपुट निर्देशिका सेट करें
5. पुष्टि करें और बैकग्राउंड जॉब(जॉब्स) के रूप में लॉन्च करें

GitHub URL:

1. रिपॉजिटरी URL दर्ज करें
2. Aether रिपो क्लोन करता है और कॉन्ट्रैक्ट खोजता है (प्रगति इनलाइन दिखाई जाती है)
3. यदि पिछले स्कोप मौजूद हैं, तो चुनें: जारी रखें, फिर से ऑडिट करें, या नया स्कोप बनाएँ
4. ContractSelectorDialog के माध्यम से कॉन्ट्रैक्ट चुनें (फ़िल्टर करने योग्य, टॉगल के लिए स्पेस, सभी/कोई नहीं के लिए a/n)
5. ऑडिट बैकग्राउंड जॉब के रूप में लॉन्च होता है — जॉब्स टेबल में दिखाई देता है

ब्लॉक एक्सप्लोरर URL / पता:

1. पता या एक्सप्लोरर URL दर्ज करें
2. Aether सत्यापित सोर्स कोड प्राप्त करता है
3. सुविधाओं और आउटपुट चयन के माध्यम से आगे बढ़ें

r — ऑडिट फिर से शुरू करें

प्रोजेक्ट नाम, स्कोप, प्रगति (N/M कॉन्ट्रैक्ट) और अंतिम अपडेट समय के साथ सभी चालू GitHub ऑडिट की तालिका। लंबित कॉन्ट्रैक्ट सत्यापित करने और बैकग्राउंड जॉब के रूप में लॉन्च करने के लिए एक चुनें।

h — ऑडिट इतिहास

दोनों डेटाबेस (स्थानीय + GitHub) से सभी पिछले ऑडिट का एकीकृत दृश्य। सबमेनू के लिए कोई भी प्रविष्टि चुनें:

• विवरण देखें — प्रगति और स्थिति के साथ स्कोप का विवरण
• PoC जनरेट करें — प्रोजेक्ट पहले से चयनित के साथ PoC विज़ार्ड पर रीडायरेक्ट करें
• फिर से ऑडिट — ContractSelectorDialog के माध्यम से कॉन्ट्रैक्ट चुनें, बैकग्राउंड जॉब के रूप में लॉन्च करें

p — PoC जनरेट करें

प्रोजेक्ट चुनें, अधिकतम आइटम, न्यूनतम गंभीरता, और केवल-सर्वसम्मति फ़िल्टरिंग कॉन्फ़िगर करें। PoC जनरेशन बैकग्राउंड जॉब के रूप में चलता है — जॉब्स टेबल में प्रगति देखें।

o — रिपोर्ट

प्रोजेक्ट, स्कोप, और फ़ॉर्मैट (markdown/json/html/all) चुनें। रिपोर्ट जनरेशन बैकग्राउंड जॉब के रूप में चलता है।

f — कॉन्ट्रैक्ट प्राप्त करें

10+ समर्थित चेन में से नेटवर्क चुनें, पता दर्ज करें या एक्सप्लोरर URL पेस्ट करें, सत्यापित सोर्स कोड प्राप्त करें, और वैकल्पिक रूप से तुरंत ऑडिट करें।

s — सेटिंग्स

• पूर्ण सेटअप विज़ार्ड चलाएँ — API कुंजियाँ फिर मॉडल चयन, सभी इनलाइन
• वर्तमान कॉन्फ़िगरेशन देखें — सभी सेटिंग्स का स्वरूपित प्रदर्शन
• API कुंजियाँ पुनः कॉन्फ़िगर करें — मास्क किए गए वर्तमान मानों के साथ TextInputDialog प्रॉम्प्ट
• मॉडल चयन पुनः कॉन्फ़िगर करें — प्रति प्रदाता SelectDialog
• ट्रायेज सेटिंग्स — गंभीरता, विश्वास सीमा, अधिकतम निष्कर्ष
• डेटा साफ़ करें — स्थानीय ऑडिट DB, GitHub ऑडिट DB, विश्लेषण कैश, या एक साथ सभी मिटाएँ (पुष्टि के साथ)

Enter — जॉब विवरण

जॉब्स टेबल में किसी भी पंक्ति पर Enter दबाकर देखें:

• लाइव स्क्रॉलिंग लॉग आउटपुट (हर सेकंड अपडेट होता है)
• चरण प्रगति बार
• जॉब मेटाडेटा (प्रकार, लक्ष्य, स्थिति, लागत, बीता समय)

q — बाहर निकलें

TUI से बाहर निकलता है। यदि जॉब चल रहे हैं, तो पुष्टि के लिए संकेत देता है।

स्कोप और क्षमताएँ

• Solidity AST पार्सिंग — उचित इनहेरिटेंस समाधान, फ़ंक्शन विज़िबिलिटी, स्टोरेज लेआउट, और स्टेट वेरिएबल रीड/राइट ट्रैकिंग के लिए py-solc-x के माध्यम से कंपाइलर-आधारित कोड विश्लेषण; ग्रेसफुल regex फ़ॉलबैक
• कंट्रोल फ़्लो ग्राफ़ विश्लेषण — build_cfg() डोमिनेटर ट्री और लूप हेडर पहचान के साथ बेसिक ब्लॉक बनाता है; असेंबली ब्लॉक पार्सिंग; CFG कॉन्टेक्स्ट को डीप विश्लेषण और टेंट प्रसार में फीड किया जाता है
• टेंट विश्लेषण इंजन — सैनिटाइज़र पहचान, क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट ट्रैकिंग, और ब्रांच-अवेयर CFG प्रसार के साथ कॉन्ट्रैक्ट के माध्यम से उपयोगकर्ता-नियंत्रित इनपुट (8 स्रोत प्रकार) को 12 खतरनाक सिंक प्रकारों तक ट्रैक करता है
• क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट विश्लेषण — ट्रस्ट बाउंड्री पहचान, union-find ग्रुपिंग, मल्टी-कॉन्ट्रैक्ट कमज़ोरियों के लिए समर्पित LLM पास (Pass 3.5), और डिपेंडेंसी कॉन्टेक्स्ट के लिए RelatedContractResolver के साथ इंटर-कॉन्ट्रैक्ट संबंध विश्लेषक
• डीप विश्लेषण इंजन — 6-पास LLM पाइपलाइन प्लस Pass 3.5 (क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट): समझें → हमले की सतह मैप करें → इनवेरिएंट जाँचें → क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट विश्लेषण → क्रॉस-फ़ंक्शन विश्लेषण → एडवर्सेरियल मॉडलिंग → एज केस; प्रति-पास मॉडल टियर चयन, कैशिंग, फ्यू-शॉट उदाहरण, चेन-ऑफ़-थॉट प्रवर्तन, Pass 2 में CFG कॉन्टेक्स्ट, Pass 5 में ML गंभीरता कैलिब्रेशन, प्रति-पास संबंधित कॉन्ट्रैक्ट कॉन्टेक्स्ट
• Halmos प्रतीकात्मक निष्पादन — इनवेरिएंट के औपचारिक सत्यापन के लिए HalmosRunner + HalmosPropertyGenerator; वैलिडेशन Stage 1.95 पर एकीकृत; Halmos इंस्टॉल न होने पर ग्रेसफुल डिग्रेडेशन
• ML फीडबैक लूप — AccuracyTracker सबमिशन परिणाम रिकॉर्ड करता है और प्रति-डिटेक्टर कॉन्फिडेंस वेट जनरेट करता है; ऐतिहासिक डेटा से गंभीरता कैलिब्रेशन डीप विश्लेषण में इंजेक्ट किया जाता है
• संबंधित कॉन्ट्रैक्ट कॉन्टेक्स्ट — RelatedContractResolver पैरेंट, इंटरफ़ेस, लाइब्रेरी, और डिपेंडेंसी कॉन्ट्रैक्ट खोजता है; स्टैंडर्ड लाइब्रेरी सारांशीकरण के साथ प्रति-पास बजट प्रणाली

आउटपुट निर्देशिकाएँ

• ./output/ — सामान्य आउटपुट रूट
• ./output/reports/ — जनरेट की गई रिपोर्टें
• ./output/pocs/ — जनरेट किए गए Foundry PoC सूट
• ./output/exploit_tests/ — एक्सप्लॉइट परीक्षण के परिणाम

आर्किटेक्चर

एंट्री पॉइंट

• aether.py — एकमात्र एंट्री पॉइंट; Textual TUI लॉन्च करता है
• cli/interactive_menu.py — पतला शिम जो JobManager + AetherApp बनाता है
• cli/tui/app.py — AetherApp(App) — की बाइंडिंग और 1-सेकंड रिफ्रेश टाइमर वाला मुख्य Textual ऐप

TUI लेयर (cli/tui/)

• स्क्रीन्स: MainScreen (जॉब्स टेबल + कॉस्ट बार), JobDetailScreen (लाइव लॉग + चरण + मेटाडेटा), NewAuditScreen, HistoryScreen, ResumeScreen, PoCScreen, ReportsScreen, FetchScreen, SettingsScreen
• विजेट्स: JobsTable (JobManager को पोल करने वाली DataTable), CostBar (प्रदाता द्वारा सत्र लागत), LogViewer (इंक्रीमेंटल रिफ्रेश के साथ RichLog), PhaseBar (यूनिकोड ब्लॉक प्रगति)
• डायलॉग्स: ConfirmDialog, , , , , — सभी ModalScreen सबक्लास

बैकग्राउंड निष्पादन

• cli/audit_runner.py — डेमन थ्रेड्स में ऑडिट, PoC, रिपोर्ट, और GitHub ऑडिट चलाने वाला AuditRunner क्लास
• core/job_manager.py — JobManager सिंगलटन: सत्र जॉब रजिस्ट्री (QUEUED/RUNNING/COMPLETED/FAILED/CANCELLED)
• core/audit_progress.py — प्रति-जॉब लॉग बफ़र के साथ ContractAuditStatus, stdout/stderr कैप्चर के लिए ThreadDemuxWriter
• core/llm_usage_tracker.py — प्रति-जॉब लागत डेल्टा के लिए snapshot() के साथ थ्रेड-सुरक्षित सिंगलटन

कोर ऑर्केस्ट्रेशन

• cli/main.py — AetherCLI क्लास (~2600 पंक्तियाँ) — AuditRunner द्वारा उपयोग किया जाने वाला आंतरिक ऑडिट ऑर्केस्ट्रेटर
• core/enhanced_audit_engine.py — डीप विश्लेषण एकीकरण के साथ मुख्य ऑडिट इंजन
• core/post_audit_summary.py — प्रदाता-दर-लागत विवरण के साथ पोस्ट-ऑडिट पैनल

डीप विश्लेषण लेयर (v4.7)

• core/deep_analysis_engine.py — 6-पास LLM पाइपलाइन प्लस Pass 3.5 (क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट): समझें → हमले की सतह → इनवेरिएंट → क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट → क्रॉस-फ़ंक्शन → एडवर्सेरियल → एज केस; मॉडल टियर चयन, कैशिंग, फ्यू-शॉट उदाहरण, चेन-ऑफ़-थॉट प्रवर्तन, Pass 2 में CFG कॉन्टेक्स्ट, Pass 5 में ML गंभीरता कैलिब्रेशन, प्रति-पास संबंधित कॉन्ट्रैक्ट कॉन्टेक्स्ट
• core/protocol_archetypes.py — प्रोटोकॉल आर्किटाइप पहचान (LIQUID_STAKING, PERPETUAL_DEX, CDP_STABLECOIN, YIELD_AGGREGATOR सहित 14 प्रकार) प्रति-आर्किटाइप कमज़ोरी चेकलिस्ट के साथ
• core/exploit_knowledge_base.py — 14 श्रेणियों में 75+ वर्गीकृत वास्तविक-विश्व एक्सप्लॉइट पैटर्न (CROSS_CONTRACT, SIGNATURE_AUTH, TOKEN_INTEGRATION, PROXY_UPGRADE, TYPE_SAFETY सहित)
• core/invariant_engine.py — इनवेरिएंट निष्कर्षण (NatSpec + LLM + पैटर्न) और Foundry इनवेरिएंट टेस्ट जनरेशन + Halmos प्रॉपर्टी जनरेशन
• core/solidity_ast.py — इनहेरिटेंस, विज़िबिलिटी, स्टोरेज लेआउट, स्टेट रीड/राइट ट्रैकिंग के लिए regex फ़ॉलबैक के साथ py-solc-x के माध्यम से Solidity AST पार्सिंग; कंट्रोल फ़्लो ग्राफ़ निर्माण (build_cfg(), get_dominators(), get_loop_headers())
• core/taint_analyzer.py — 8 स्रोत प्रकार, 12 सिंक प्रकार, सैनिटाइज़र पहचान, क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट ट्रैकिंग, ब्रांच-अवेयर CFG प्रसार के साथ डेटा फ़्लो / टेंट विश्लेषण

डिटेक्शन लेयर

• core/enhanced_vulnerability_detector.py — 60+ पैटर्न के साथ प्राथमिक डिटेक्टर
• core/business_logic_detector.py, core/state_management_detector.py, core/data_inconsistency_detector.py, core/centralization_detector.py, core/looping_detector.py — Move-प्रेरित डिटेक्टर
• core/defi_vulnerability_detector.py, core/mev_detector.py, core/oracle_manipulation_detector.py — DeFi-विशिष्ट डिटेक्टर (DeFi डिटेक्टर v3.5 में एन्हांस्ड इंजन में एकीकृत)
• core/arithmetic_analyzer.py, core/precision_analyzer.py, core/gas_analyzer.py, , — विशेष विश्लेषक (precision विश्लेषक शेयर इन्फ्लेशन, राउंडिंग दिशा, डिवीज़न ट्रंकेशन, डस्ट एक्सप्लॉइटेशन, एक्युमुलेटर ओवरफ़्लो पहचान से एन्हांस्ड)

वैलिडेशन लेयर

• core/validation_pipeline.py — मल्टी-स्टेज पाइपलाइन: बिल्ट-इन सुरक्षा जाँच, गवर्नेंस पहचान, टेंट-अवेयर वैलिडेशन (Stage 1.85), Halmos प्रतीकात्मक सत्यापन (Stage 1.95), डिप्लॉयमेंट सत्यापन, स्थानीय वैलिडेशन
• core/governance_detector.py, core/deployment_analyzer.py, core/llm_false_positive_filter.py
• core/control_flow_guard_detector.py, core/inheritance_verifier.py
• core/nodes/halmos_node.py — प्रतीकात्मक निष्पादन वैलिडेशन के लिए HalmosSymbolicNode पाइपलाइन नोड

LLM और AI लेयर

• core/enhanced_llm_analyzer.py — JSON आउटपुट और मल्टी-प्रोवाइडर रोटेशन के साथ संरचित LLM विश्लेषण (GPT/Gemini/Claude)
• core/enhanced_prompts.py — ज्ञान आधार से डायनामिक एक्सप्लॉइट पैटर्न लोडिंग, फ्यू-शॉट उदाहरण, गंभीरता कैलिब्रेशन, और चेन-ऑफ़-थॉट प्रवर्तन के साथ प्रोडक्शन प्रॉम्प्ट टेम्पलेट

PoC जनरेशन लेयर

• core/foundry_poc_generator.py (~8000 पंक्तियाँ) — AST-आधारित विश्लेषण, पुनरावृत्त संकलन फीडबैक (अधिकतम 5 प्रयास), PoCTestResult पार्सिंग और fork-mode समर्थन के साथ forge test --json के माध्यम से स्वचालित निष्पादन
• core/llm_foundry_generator.py — मॉक API दस्तावेज़ीकरण और अनुशंसित setUp पैटर्न के साथ LLM-आधारित टेस्ट जनरेशन
• core/enhanced_foundry_integration.py — Foundry वैलिडेशन और फ़ॉर्मेटिंग
• core/poc_templates.py — मॉक कॉन्ट्रैक्ट टेम्पलेट (MockERC20, MockOracle, MockWETH, MockFlashLoanProvider)
• core/poc_setup_generator.py — बुद्धिमान setUp() जनरेशन: कंस्ट्रक्टर पैराम निष्कर्षण, मॉक डिप्लॉयमेंट, अपग्रेडेबल कॉन्ट्रैक्ट हैंडलिंग, टोकन मिंटिंग और अनुमोदन

पर्सिस्टेंस लेयर

• core/database_manager.py — DatabaseManager (स्थानीय ऑडिट) + AetherDatabase (GitHub ऑडिट)
• core/analysis_cache.py — दोहराए गए विश्लेषण को 2x तेज़ बनाने के लिए स्मार्ट कैशिंग
• core/accuracy_tracker.py — ML फीडबैक लूप: सबमिशन परिणाम, बाउंटी आय, प्रति-डिटेक्टर सटीकता आँकड़े, कॉन्फिडेंस वेट जनरेशन

एकीकरण

• core/github_auditor.py — रिपो क्लोन करें, फ्रेमवर्क पहचानें, कॉन्ट्रैक्ट खोजें, विश्लेषण समन्वयित करें
• core/etherscan_fetcher.py, core/basescan_fetcher.py — ब्लॉक एक्सप्लोरर से सत्यापित कॉन्ट्रैक्ट प्राप्त करें
• core/exploit_tester.py — Anvil फोर्क्स के विरुद्ध एक्सप्लॉइट सत्यापित करें

फ़्लो-आधारित निष्पादन

ऑडिट फ़्लो YAML कॉन्फ़िग्स (configs/) में परिभाषित हैं। एन्हांस्ड ऑडिट पाइपलाइन: FileReaderNode -> StaticAnalysisNode -> LLMAnalysisNode -> EnhancedExploitabilityNode -> [FixGeneratorNode -> ValidationNode -> HalmosSymbolicNode] -> ReportNode

टेस्ट

76 टेस्ट फ़ाइलों में 2059 टेस्ट, ~23 सेकंड में चलते हैं:```bash python -m pytest tests/ # All tests (~23s, 2059 tests) python -m pytest tests/test_enhanced_detectors.py -v # Single file python -m pytest tests/test_enhanced_detectors.py::TestArithmeticAnalyzer -v # Single class python -m pytest tests/ -k "governance" -v # Pattern match python -m pytest tests/ --cov=core --cov-report=html # With coverage

## समस्या निवारण

- **Foundry नहीं मिला** — सुनिश्चित करें कि `forge`/`anvil` इंस्टॉल हैं और `PATH` पर हैं (`foundryup` और `export PATH="$PATH:$HOME/.foundry/bin"`)
- **solc नहीं मिला** — `solc-select` और आवश्यक संस्करण इंस्टॉल करें: `solc-select install 0.8.20 latest`
- **LLM सुविधाएँ काम नहीं कर रही हैं** — सत्यापित करें कि API कुंजियाँ सेट हैं। कुछ मॉडल आपके खाते/क्षेत्र में उपलब्ध नहीं हो सकते हैं; सिस्टम स्वचालित रूप से फॉलबैक करता है
- **डेटाबेस नहीं मिला** — GitHub रिपोर्टों के लिए, सुनिश्चित करें कि ऑडिट वर्कफ़्लो पहले चलाया गया है
- **Textual लोड नहीं हो रहा है** — यदि गायब है तो `pip install textual>=1.0.0` चलाएँ

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## चेंजलॉग

### v4.7 — PoC ऑटो-एक्ज़ीक्यूशन, Halmos सिम्बोलिक वेरिफिकेशन, CFG विश्लेषण और ML फीडबैक लूप
- **PoC ऑटो-एक्ज़ीक्यूशन** — जनरेट किए गए Foundry PoCs `PoCTestResult` पार्सिंग और फ़ोर्क-मोड समर्थन के साथ `forge test --json` के माध्यम से स्वचालित रूप से कंपाइल और एक्ज़ीक्यूट होते हैं; लाइव TUI ट्रैकिंग के लिए `POC_TESTING` चरण
- **Halmos सिम्बोलिक एक्ज़ीक्यूशन** — `HalmosRunner`, `HalmosPropertyGenerator`, और `HalmosSymbolicNode` पाइपलाइन नोड (वैलिडेशन स्टेज 1.95) इनवेरिएंट्स के औपचारिक सत्यापन के लिए; यदि Halmos इंस्टॉल नहीं है तो सहज डिग्रेडेशन
- **कंट्रोल फ़्लो ग्राफ़ विश्लेषण** — `BasicBlock`, `CFGEdge`, `ControlFlowGraph` जिसमें `build_cfg()`, डोमिनेटर ट्री, लूप हेडर डिटेक्शन, असेंबली ब्लॉक पार्सिंग शामिल है; CFG संदर्भ डीप एनालिसिस पास 2 में इंजेक्ट किया जाता है; ब्रांच-अवेयर टैंट प्रोपेगेशन
- **ML फीडबैक लूप** — `AccuracyTracker` प्रति-डिटेक्टर आँकड़ों के लिए `get_detector_accuracy()` और `get_detector_weights()` के साथ सबमिशन परिणाम रिकॉर्ड करता है; `EnhancedVulnerabilityDetector` में कॉन्फ़िडेंस वेट समायोजन; डीप एनालिसिस पास 5 में गंभीरता कैलिब्रेशन
- **संबंधित कॉन्ट्रैक्ट संदर्भ** — `RelatedContractResolver` प्रति-पास बजट प्रणाली (200K/100K/50K अक्षर) के साथ पैरेंट, इंटरफ़ेस, लाइब्रेरी और डिपेंडेंसी कॉन्ट्रैक्ट खोजता है; स्टैंडर्ड लाइब्रेरी सारांशीकरण; सिंगल-फ़ाइल सिबलिंग खोज
- **टेक डेब्ट क्लीनअप** — 8,500 लाइनों का डेड कोड हटाया गया: `ai_ensemble.py`, `audit_engine.py`, `fork_verifier.py` हटाए गए; CLI, ऑडिट रनर, TUI स्क्रीन, रिपोर्ट जनरेटर से सभी ai_ensemble संदर्भ हटाए गए
- **76 टेस्ट फ़ाइलों में 2059 टेस्ट** पास हो रहे हैं

### v4.0 — Solidity AST पार्सिंग, टैंट विश्लेषण और डेटा फ़्लो ट्रैकिंग
- **Solidity AST पार्सर** — py-solc-x के माध्यम से पूर्ण solc एकीकरण उचित इनहेरिटेंस रिज़ॉल्यूशन, फ़ंक्शन विज़िबिलिटी, स्टोरेज लेआउट, स्टेट रीड/राइट ट्रैकिंग के लिए; सहज regex फॉलबैक
- **टैंट विश्लेषण इंजन** — सैनिटाइज़र डिटेक्शन और क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट ट्रैकिंग के साथ 8 स्रोत प्रकारों से 12 खतरनाक सिंक तक उपयोगकर्ता-नियंत्रित इनपुट ट्रैक करता है
- **पाइपलाइन एकीकरण** — AST डेटा पास 1 में फीड किया जाता है, टैंट डेटा पास 2 में फीड किया जाता है, टैंट-अवेयर वैलिडेशन स्टेज 1.85
- **67 टेस्ट फ़ाइलों में 1839 टेस्ट** पास हो रहे हैं (~23 सेकंड)

### v3.8 — उन्नत डिटेक्शन और PoC जनरेशन
- **क्रॉस-कॉन्ट्रैक्ट विश्लेषण** — इंटर-कॉन्ट्रैक्ट रिलेशनशिप विश्लेषक, ट्रस्ट बाउंड्री डिटेक्शन, यूनियन-फाइंड ग्रुपिंग के साथ नया पास 3.5
- **टोकन क्विर्क्स डेटाबेस** — गैर-मानक ERC-20 व्यवहारों की 12 श्रेणियाँ (fee-on-transfer, rebasing, ERC-777, आदि)
- **उन्नत प्रिसिज़न इंजन** — शेयर इन्फ्लेशन डिटेक्शन, राउंडिंग दिशा विश्लेषण, डिविज़न ट्रंकेशन ट्रैकिंग, डस्ट एक्सप्लॉइटेशन, एक्युमुलेटर ओवरफ़्लो
- **रनेबल PoC जनरेशन** — मॉक कॉन्ट्रैक्ट लाइब्रेरी (ERC20, Oracle, WETH, FlashLoan), इंटेलिजेंट `setUp()`, अधिकतम कंपाइल प्रयास 3→5
- **डीप एनालिसिस पास 3, 4, 5 में फ्यू-शॉट उदाहरण** वास्तविक कमज़ोरियों और फ़ॉल्स पॉज़िटिव उदाहरणों के साथ
- **गंभीरता कैलिब्रेशन** — ठोस थ्रेशोल्ड (Critical >$1M, High >$100K, Medium >$10K, Low सैद्धांतिक)
- **चेन-ऑफ़-थॉट प्रवर्तन** — JSON आउटपुट से पहले अनिवार्य 5-चरणीय तर्क
- **AI ensemble सेवानिवृत्त** — डीप एनालिसिस पासों में मल्टी-प्रोवाइडर रोटेशन द्वारा प्रतिस्थापित
- **मल्टी-प्रोवाइडर रोटेशन** — Gemini Flash (सस्ते पास), Anthropic Claude (तर्क), OpenAI GPT (विविधता)
- **1682 टेस्ट** पास हो रहे हैं

### v3.7 — विस्तारित आर्किटाइप्स और एक्सप्लॉइट पैटर्न
- **4 नए प्रोटोकॉल आर्किटाइप** — LIQUID_STAKING, PERPETUAL_DEX, CDP_STABLECOIN, YIELD_AGGREGATOR (कुल 10→14)
- **25 नए एक्सप्लॉइट पैटर्न** — CROSS_CONTRACT, SIGNATURE_AUTH, TOKEN_INTEGRATION, PROXY_UPGRADE, TYPE_SAFETY श्रेणियाँ (कुल 50→75)
- **बेहतर कॉन्ट्रैक्ट स्कैनर** — एब्स्ट्रैक्ट्स अब स्कोर किए जाते हैं, मोनोरेपो समर्थन के लिए समायोजित थ्रेशोल्ड
- **1528 टेस्ट** पास हो रहे हैं

### v3.5.2 — फ़ॉल्स पॉज़िटिव कमी
- **कॉन्ट्रैक्ट डिस्कवरी में स्क्रिप्ट डिटेक्शन** — `script/`/`scripts/` के अंतर्गत फ़ाइलें, `.s.sol` फ़ाइलें, और ऐसे कॉन्ट्रैक्ट जो `forge-std/Script.sol` इम्पोर्ट करते हैं या `is Script` इनहेरिट करते हैं, उन्हें डिप्लॉयमेंट स्क्रिप्ट के रूप में टैग किया जाता है और LLM कमज़ोरी विश्लेषण से बाहर रखा जाता है। Foundry डिप्लॉयमेंट हेल्पर्स के प्रोडक्शन कोड के रूप में विश्लेषित किए जाने से फ़ॉल्स पॉज़िटिव की पूरी श्रेणी समाप्त हो जाती है
- **LLM प्रॉम्प्ट्स में फ़ाइल संदर्भ मार्कर** — संयुक्त सामग्री में अब प्रति फ़ाइल `// FILE: <नाम>` मार्कर शामिल हैं, और डीप एनालिसिस पास 1 और 3 को `## Project Files` हेडर मिलता है जो प्रत्येक फ़ाइल को `[PRODUCTION]` या `[DEPLOYMENT SCRIPT]` के रूप में लेबल करता है ताकि LLM सही कोड पर ध्यान केंद्रित करें
- **डायनामिक मॉडिफ़ायर डिटेक्शन** — `GovernanceDetector` अब कॉन्ट्रैक्ट में परिभाषित कस्टम एक्सेस-कंट्रोल मॉडिफ़ायर (जैसे `onlyDistributor`, `onlyMinter`, `authorized`) को `only` उपसर्ग या `msg.sender` जाँच वाली मॉडिफ़ायर परिभाषाओं को स्कैन करके निकालता है। इन्हें `has_access_control()` और `is_governance_function()` के लिए हार्डकोडेड मॉडिफ़ायर सूची के साथ मर्ज किया जाता है
- **फ़ंक्शन-स्कोप डीडुप्लिकेशन** — `VulnerabilityDeduplicator` अब जब कॉन्ट्रैक्ट कोड उपलब्ध होता है तो निष्कर्षों को `(function_name, vuln_type)` द्वारा समूहित करता है, जो उस नाज़ुक सटीक-लाइन मिलान को प्रतिस्थापित करता है जो एक ही फ़ंक्शन में आसन्न-लाइन डुप्लिकेट को अनदेखा कर देता था। जब फ़ंक्शन संदर्भ उपलब्ध नहीं होता है तो 20-लाइन बकेट ग्रुपिंग पर फ़ॉलबैक करता है
- **व्यापक AI ensemble लाइन सहनशीलता** — एजेंटों में समान-फ़ंक्शन डुप्लिकेट पकड़ने के लिए `_findings_match_fuzzy()` सहनशीलता ±5 से ±15 लाइनों तक बढ़ाई गई
- **परमाणु कंस्ट्रक्टर फ़ॉल्स पॉज़िटिव पैटर्न** — `_check_constructor_context()` अब पता लगाता है कि कोई कॉन्ट्रैक्ट एक ही कंस्ट्रक्टर में डिप्लॉय (`new`/`Create2`) और इनिशियलाइज़ (`.initialize()`) किया गया है, फ्रंट-रनिंग चिंताओं को फ़ॉल्स पॉज़िटिव के रूप में चिह्नित करता है क्योंकि ऑपरेशन परमाणु हैं
- **LLM वैलिडेशन पैटर्न #18** — LLM वैलिडेशन प्रॉम्प्ट में 18-पैटर्न फ़ॉल्स पॉज़िटिव चेकलिस्ट में "Atomic Deployment + Initialization" जोड़ा गया
- **56 टेस्ट फ़ाइलों में 1489 टेस्ट** पास हो रहे हैं (~40 सेकंड), 1461 से ऊपर

### v3.5 — डीप एनालिसिस इंजन
- **6-पास डीप एनालिसिस पाइपलाइन** — वन-शॉट LLM कॉल्स को संरचित मल्टी-पास तर्क से प्रतिस्थापित करता है: प्रोटोकॉल समझ → अटैक सरफेस मैपिंग → इनवेरिएंट उल्लंघन विश्लेषण → क्रॉस-फ़ंक्शन इंटरैक्शन → प्रतिकूल मॉडलिंग → बाउंड्री और एज केस। प्रत्येक पास को पिछले पासों से संचित संदर्भ प्राप्त होता है। तेज़ पुनः-ऑडिट के लिए पास 1-2 सामग्री हैश द्वारा कैश किए जाते हैं
- **प्रोटोकॉल आर्किटाइप डिटेक्शन** — प्रोटोकॉल प्रकार की स्वचालित पहचान (ERC-4626 Vault, Lending Pool, DEX/AMM, Bridge, Staking, Governance, Oracle, NFT Marketplace, Token, Orderbook) वास्तविक-विश्व एक्सप्लॉइट्स से लिए गए प्रति-आर्किटाइप कमज़ोरी चेकलिस्ट के साथ
- **एक्सप्लॉइट नॉलेज बेस** — 9 श्रेणियों (Inflation/Share, Reentrancy, Oracle, Governance, Bridge, Precision/Rounding, Access Control, Economic/DeFi, Logic) में 50+ वर्गीकृत एक्सप्लॉइट पैटर्न जो स्थिर 10-पैटर्न सूची को प्रतिस्थापित करते हैं। प्रत्येक पैटर्न में कोड संकेतक, लापता सुरक्षाएँ, चरण-दर-चरण एक्सप्लॉइट तंत्र, डॉलर राशियों के साथ वास्तविक-विश्व मिसालें, और आर्किटाइप प्रयोज्यता शामिल हैं
- **इनवेरिएंट इंजन** — NatSpec `@invariant` टैग, LLM विश्लेषण, और 6 सामान्य पैटर्न डिटेक्टरों (वॉल्ट संरक्षण, बैलेंस ट्रैकिंग, सप्लाई अकाउंटिंग, AMM स्थिर उत्पाद, लेंडिंग कोलेटरलाइज़ेशन, स्टेकिंग रिवॉर्ड्स) से प्रोटोकॉल इनवेरिएंट निकालता है। औपचारिक-सत्यापन-लाइट प्रमाणों के रूप में Foundry `invariant_*()` टेस्ट सूट जनरेट करता है
- **संदर्भ-जागरूक गंभीरता कैलिब्रेशन** — सामान्य गंभीरता डाउनग्रेड को जोखिम-संदर्भ जाँचों से प्रतिस्थापित करता है। `unchecked{}` ब्लॉकों में, मूल्य स्थानांतरणों के पास (`call{value:}`, `_mint`, `safeTransfer`), मूल्य गणनाओं, या ओरेकल संदर्भों में निष्कर्ष अपनी मूल गंभीरता बनाए रखते हैं
- **वैलिडेशन गेट फिक्स** — `"pending"` निष्कर्ष अब `needs_llm_validation` फ़्लैग के साथ LLM विश्लेषण में पास होते हैं। केवल स्पष्ट `"false_positive"` निष्कर्ष हटाए जाते हैं (पहले, सभी गैर-`"validated"` निष्कर्ष चुपचाप फ़िल्टर हो जाते थे)
- **स्पेशलिस्ट-अवेयर कॉन्फ़िडेंस पेनल्टी** — एजेंट की विशेषज्ञता से मेल खाने वाले एकल-एजेंट निष्कर्ष (जैसे, AnthropicReasoningSpecialist + आर्थिक हमले) को -0.05 पेनल्टी मिलती है; गैर-स्पेशलिस्ट निष्कर्ष -0.15 रखते हैं
- **लाइन-बकेट डीडुप फिक्स** — वह `(line // 10) * 10` बकेटिंग हटाई गई जो मनमाने बाउंड्री मुद्दों का कारण बनती थी (पंक्तियाँ 9 और 11 अलग-अलग बकेट में)। डीडुप अब केवल सामान्यीकृत कमज़ोरी प्रकार का उपयोग करता है, जिसमें `_findings_match_fuzzy()` लाइन निकटता संभालता है
- **DeFi डिटेक्टर एकीकरण** — `DeFiVulnerabilityDetector` (दो-चरणीय उपस्थिति/अनुपस्थिति सिमेंटिक विश्लेषण) अब `EnhancedVulnerabilityDetector` के साथ उन्नत ऑडिट इंजन में चलता है
- **प्रॉम्प्ट्स में डायनामिक एक्सप्लॉइट पैटर्न** — `enhanced_prompts.py` अब फ़ोकस क्षेत्र द्वारा फ़िल्टर किए गए ExploitKnowledgeBase से पैटर्न लोड करता है, स्थिर पैटर्न पर फॉलबैक के साथ
- **55 टेस्ट फ़ाइलों में 1461 टेस्ट** पास हो रहे हैं (~50 सेकंड)

### v3.2 — जॉब स्टैट्स और UI फिक्स
- **जॉब के निष्कर्ष/लागत/LLM स्टैट्स हमेशा शून्य दिखने की समस्या ठीक की** — ऑडिट वर्कर अब निष्कर्षों की संख्या निकालने के लिए `run_audit()` से रिज़ल्ट्स डिक्शनरी कैप्चर करता है; `LLMUsageTracker.reset()` हटाया गया जो अनाथ सिंगलटन संदर्भ छोड़ता था; सभी 4 वर्कर प्रकार स्नैपशॉट डेल्टा से प्रति-जॉब स्टैट्स की गणना करते हैं
- **विंडो स्विच पर UI रीपेंट आर्टिफ़ैक्ट ठीक किया** — JobDetailScreen में स्टेल कंपोज़िटर फ़्रेम्स को रोकने के लिए स्क्रॉलेबल कंटेनरों को सादे `Container` + `overflow: hidden` से प्रतिस्थापित किया
- **"Job Details" को border_title में स्थानांतरित किया** क्लीनर मेटाडेटा पैनल रेंडरिंग के लिए
- `CLAUDE.md` को git ट्रैकिंग से हटाया गया

### v3.0 — पूरी तरह से इनलाइन Textual TUI
- **शून्य `app.suspend()` कॉल्स** — TUI कभी भी रॉ टर्मिनल पर नहीं गिरता; हर ऑपरेशन इनलाइन चलता है
- **बैकग्राउंड PoC जनरेशन** — `AuditRunner.start_poc_generation()` के माध्यम से एक डेमन थ्रेड के रूप में चलता है, जिसमें JobDetailScreen में लाइव आउटपुट होता है
- **बैकग्राउंड रिपोर्ट जनरेशन** — `AuditRunner.start_report_generation()` के माध्यम से एक डेमन थ्रेड के रूप में चलता है, जिसमें लाइव आउटपुट होता है
- **बैकग्राउंड GitHub ऑडिट** — Textual डायलॉग के माध्यम से स्कोप चयन, ऑडिट `AuditRunner.start_github_audit()` के माध्यम से एक डेमन थ्रेड के रूप में चलता है
- **ContractSelectorDialog** — curses-आधारित `ScopeManager.interactive_select()` को प्रतिस्थापित करने वाला लगभग-फ़ुल-स्क्रीन फ़िल्टर करने योग्य मल्टी-सेलेक्ट मोडल। टॉगल करने के लिए Space, सभी/कोई नहीं के लिए `a`/`n`, फ़िल्टर करने के लिए टाइप करें, रंग-कोडित पहले-ऑडिटेड कॉन्ट्रैक्ट
- **GitHubAuditHelper** — `GitHubAuditor`/`AetherDatabase` के चारों ओर विघटित रैपर जो Textual स्क्रीन से कॉल करने योग्य परमाणु संचालन (`clone_and_discover`, `get_scope_state`, `save_new_scope`, `get_pending_contracts`, `handle_reaudit`) प्रदान करता है
- **इनलाइन सेटिंग्स** — मूल TextInputDialog/SelectDialog के माध्यम से API कुंजी और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन, बाहरी सेटअप विज़ार्ड की आवश्यकता नहीं
- **इनलाइन GitHub स्कोप प्रबंधन** — SelectDialog के माध्यम से जारी रखें, पुनः-ऑडिट करें, या नया स्कोप बनाएँ; ContractSelectorDialog के माध्यम से कॉन्ट्रैक्ट चयन
- **6 स्क्रीन फिर से लिखी गईं** — PoCScreen, ReportsScreen, SettingsScreen, NewAuditScreen, HistoryScreen, ResumeScreen — सभी पूरी तरह से इनलाइन
- **50 टेस्ट फ़ाइलों में 770 टेस्ट** पास हो रहे हैं

### v2.2 — Textual TUI डैशबोर्ड
- पूर्ण-स्क्रीन Textual TUI लगातार ऐप, कुंजी बाइंडिंग और 1-सेकंड रीफ़्रेश टाइमर के साथ
- लाइव जॉब टेबल और सत्र लागत बार के साथ MainScreen
- लाइव लॉग व्यूअर, चरण प्रगति बार और मेटाडेटा के साथ JobDetailScreen
- questionary प्रॉम्प्ट्स को प्रतिस्थापित करने वाले मोडल डायलॉग (पुष्टि, टेक्स्ट इनपुट, चयन, चेकबॉक्स, पथ पिकर)
- ThreadDemuxWriter आउटपुट कैप्चर के साथ AuditRunner के माध्यम से बैकग्राउंड ऑडिट एक्ज़ीक्यूशन
- सत्र जॉब रजिस्ट्री के लिए JobManager सिंगलटन
- LLMUsageTracker स्नैपशॉट्स के माध्यम से प्रति-जॉब लागत ट्रैकिंग

### v2.1 — समानांतर ऑडिट, Slither निष्कासन और टेस्ट क्लीनअप
- समानांतर ऑडिट इंजन — `ThreadPoolExecutor` के साथ कई कॉन्ट्रैक्ट एक साथ चलाएँ, 8 समानांतर वर्कर तक कॉन्फ़िगर करने योग्य
- थ्रेड-सुरक्षित प्रगति ट्रैकिंग — लॉकिंग के साथ `ContractAuditStatus`, stdout मल्टीप्लेक्सिंग के लिए `ThreadDemuxWriter`
- ऑडिट-पश्चात सारांश — समानांतर ऑडिट पूरा होने के बाद समेकित परिणाम दृश्य
- LLM उपयोग ट्रैकिंग — तीनों प्रोवाइडर्स में टोकन उपयोग, लागत और API कॉल ट्रैक करें
- Slither पूरी तरह से हटाया गया — सभी डिपेंडेंसी, एकीकरण कोड और टेस्ट हटाए गए (~1200 लाइनें); पैटर्न-आधारित डिटेक्टर + Foundry ABI + regex ही एकमात्र विश्लेषण उपकरण हैं
- टेस्ट सूट क्लीनअप — 40+ पुरानी/धीमी/एकीकरण टेस्ट फ़ाइलें हटाई गईं

### v2.0 — इंटरैक्टिव मेनू TUI
- इंटरैक्टिव मेनू-संचालित TUI प्राथमिक इंटरफ़ेस के रूप में
- स्रोत चयन, फ़ीचर चेकबॉक्स और पुष्टि के साथ निर्देशित ऑडिट विज़ार्ड
- चल रहे GitHub ऑडिट के लिए ऑडिट फिर से शुरू करने की क्षमता
- स्थानीय और GitHub डेटाबेस में एकीकृत ऑडिट इतिहास ब्राउज़र
- मेनू से एकीकृत PoC जनरेशन और रिपोर्ट वर्कफ़्लो
- वैकल्पिक तत्काल ऑडिट के साथ मल्टी-चेन कॉन्ट्रैक्ट फ़ेचिंग
- मेनू से सेटिंग्स प्रबंधन
- मेनू से कंसोल लॉन्च/वापसी

### v1.5 — तीन-प्रोवाइडर LLM समर्थन और उन्नत विश्लेषण
- तीसरे LLM प्रोवाइडर के रूप में Anthropic Claude एकीकरण (Sonnet 4.5, Opus 4.6, Haiku 4.5)
- 6-एजेंट AI ensemble: 2 OpenAI + 2 Gemini + 2 Anthropic स्पेशलिस्ट एजेंट
- अधिकतम उपलब्धता के लिए स्वचालित क्रॉस-प्रोवाइडर फॉलबैक
- अपडेटेड OpenAI मॉडल (GPT-5.3) और Google Gemini मॉडल (3.0 Flash/Pro)
- सेटअप विज़ार्ड Anthropic API कुंजी कॉन्फ़िगरेशन और मॉडल चयन के साथ अपडेट किया गया
- टूटा हुआ generate-foundry CLI कमांड ठीक किया गया

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## लाइसेंस

Aether को **MIT License** के अंतर्गत वितरित किया जाता है। विवरण के लिए [LICENSE](https://github.com/l33tdawg/aether/blob/HEAD/LICENSE) फ़ाइल देखें।

## लेखक

**Dhillon Andrew Kannabhiran** (@l33tdawg)
- ईमेल: [email protected]
- ट्विटर: [@l33tdawg](https://twitter.com/l33tdawg)
- GitHub: [@l33tdawg](https://github.com/l33tdawg)

## योगदान

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