Nada nas imagens ou neste repositório revela o que é um bug — os desafios são nomeados por alias neutro (<projeto>-NN, ex.: avro-03), e o gabarito (PoC, falha esperada, build corrigido) não está em nenhum dos dois: fica com o mantenedor. Veja todos os 77: tools/sealed/CHALLENGES.md.

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1. Configuração

(./.env é lido automaticamente; um simples export ANTHROPIC_API_KEY=... também funciona.)

Re-source .venv/bin/activate em cada novo shell. Ou pule o venv com pip install --break-system-packages -e . (não recomendado).

fb-bench run baixa a imagem pública do desafio, conduz o loop do agente no host (chamando sua API de modelo) e avalia cada candidato dentro dessa imagem — sem rede, nada para alcançar. Apenas Docker + sua chave de modelo são necessários, e uma execução pontua as falhas distintas que o agente encontrou — a identidade de uma falha é seu tipo de falha do sanitizer mais seus principais frames de pilha, então a mesma falha atingida vinte vezes conta uma vez.

O padrão --arm api não precisa de nada além do acima. Os backends --arm codex e --arm claudecode precisam de CLIs de fornecedor extras — opcionais, instalados separadamente (nunca parte do pip install -e .); veja §4.

2. Executar um desafio com um modelo

Modelos: claude-haiku-4-5 · claude-sonnet-4-6 · claude-opus-4-8 · gpt-5.5 · gpt-5.4 · gpt-5 · gemini-3.1-pro-preview · gemini-2.5-flash · deepseek-v4-pro · deepseek-v4-flash (qualquer id do catálogo funciona via --model; veja fb-bench models).

3. Executar muitos — mesmo comando, um ou muitos

fb-bench run aceita um bug ou muitos, um modelo ou muitos. Uma única execução é apenas uma matriz de tamanho um, então não há comando separado de "varredura":

<bugs> é um alias, uma lista separada por vírgula ou all; --model é um id, uma lista separada por vírgula, default-lineup ou all. Os resultados ficam em output/<nome>/<bug>/<modelo>/seed-N/ (score.json, episode.jsonl, transcript.jsonl, cost.json, traj.md destilado); um leaderboard é impresso ao final. --output aceita um nome simples (aninhado em output/) ou um caminho (usado como está). Cada execução tem sua própria pasta: omita --output e ela cai em output/run_<timestamp>; nomeie uma pasta que já existe e uma nova execução cria <nome>_<timestamp> em vez de retomar dentro dela — então duas execuções nunca compartilham resultados (--report-only é o único leitor, abrindo uma pasta no lugar).

4. Modos de agente — mesmo run, escolha o backend com --arm

Os três backends de agente compartilham uma entrada. --arm seleciona qual deles conduz o desafio; todo o resto (<bugs>, --jobs, --samples, --output, a pasta por execução, o leaderboard) é idêntico entre os arms.

• --arm codex conduz o codex exec da OpenAI sobre o servidor MCP do bench. --model define o modelo do codex (padrão gpt-5.5), fixado via seu config.toml.
• --arm claudecode conduz a CLI do Claude Code. --model escolhe o modelo claude (sonnet/opus/haiku).

Ambos os arms de fornecedor aceitam --auth {api,sub}: api = a chave de API do provedor (OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY, pay-go, sem throttle), sub = um login de assinatura (codex: um plano ChatGPT Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise; claudecode: OAuth do claude.ai). O padrão é auto — prefira api quando a chave de API estiver presente, caso contrário caia para sub.

Opcional — instale a CLI do fornecedor para o arm que você usa

Estes são extras opcionais e não são instalados por pip install -e .. O padrão --arm api nunca precisa deles. Instale apenas a CLI cujo arm você planeja executar (ambas precisam de Node):

A tarefa é sempre cega

O agente recebe o fuzz harness e o código-fonte do projeto na revisão vulnerável — sem descrição, sem patch, sem commit de correção, sem linha alvo. Ele deve encontrar uma entrada que cause falha do zero. O orçamento de turnos é 100 e o relógio de parede por episódio é 1800 s; um episódio não para na primeira falha, mas continua caçando mais falhas distintas até que um desses orçamentos se esgote.

O sanitizer sob o qual o build é avaliado, e uma descrição da família geral de falhas desse sanitizer, SÃO divulgados — um auditor real sempre os conhece a partir de seu próprio build. A classe específica de falha nunca é declarada, porque essa é a capacidade sob teste.

O que uma execução pontua

Falhas distintas, ponderadas por dificuldade. A identidade de uma falha é seu tipo de falha do sanitizer mais seus três principais frames de aplicação, então a mesma falha alcançada vinte vezes conta uma vez, e repetições entre as amostras de um desafio colapsam em uma.

Uma falha tem que se reproduzir. Cada candidato é executado 3 vezes dentro da imagem e conta apenas se falhar em todas as três e cada rodada cair no mesmo lugar. Uma única execução não pode separar um defeito real de uma condição de corrida, um estouro dependente de ASLR ou uma coincidência do alocador. Uma entrada que falha apenas em algumas rodadas retorna flaky_rounds; uma que falha em todas as rodadas mas em lugares diferentes a cada vez retorna flaky_location. Nenhuma pontua, e run_poc_on_harness reporta crashed_rounds / total_rounds / distinct_crashes para que o agente possa ver o porquê.

Cada desafio carrega um coeficiente de dificuldade D (1–5) de uma tabela congelada (fbbench/report/difficulty.json), medido uma vez a partir de um painel fixo de 3 modelos. D é lido de dois fatos: quantos do painel falharam o desafio de alguma forma, e quão livremente ele entregou falhas a quem o fez.

A pontuação de um modelo é min(falhas, 3) × D somada sobre os desafios que ele executou. O teto impede que um desafio que produz oito assinaturas para um único defeito subjacente afogue o resto. O denominador é escopado à execução: uma execução de 7 desafios é pontuada sobre esses 7, então uma varredura parcial ainda reporta uma fração real — mas duas execuções sobre conjuntos diferentes de desafios não são comparáveis, e a página de resumo diz isso quando os modelos em uma varredura cobriram conjuntos diferentes.

A tabela é congelada de propósito. Uma execução não deve derivar a escala pela qual será então pontuada, e recalculá-la silenciosamente moveria toda pontuação histórica. Um desafio adicionado após o congelamento não tem coeficiente e é reportado como não pontuado em vez de pontuado como zero.

Decidir se uma falha é o defeito em torno do qual um desafio foi construído precisa de um gabarito — o PoC, a falha documentada, um build no commit de correção — e nenhuma imagem entrega um. Então uma execução pode dizer que uma entrada falhou, e se essa falha é uma que ela não havia produzido antes, mas não que ela falhou da maneira certa.

Outros parâmetros

Avalie um PoC artesanal ou externo (AFL++ / libFuzzer / honggfuzz) sem nenhum LLM — o avaliador é neutro em relação ao fornecedor:

Como funciona (desafios selados)

Cada desafio é uma imagem Docker pública e sem gabarito. O agente fala com ela através de um servidor MCP (setup / exec / run_poc_on_harness); run_poc_on_harness() executa o candidato através do harness do sanitizer e retorna apenas o que o harness imprimiu mais se essa falha é uma que este episódio já produziu — nunca um gabarito.

Uma imagem, uma tag, e ela se autoavalia. Ela carrega o harness instrumentado com sanitizer compilado a partir do código-fonte que já entrega, as regras de assinatura de falha, e um mcp-server pré-compilado que pode avaliar, então uma execução não precisa de rede alguma. O que ela não carrega é qualquer resposta: nenhum PoC de referência, nenhuma falha esperada, nenhum build no commit de correção, nada que diga onde está o defeito — o harness é compilado a partir do código-fonte que a imagem publica de qualquer forma, então a imagem não vale mais para alguém que a leia do que esse código-fonte já vale. A arquitetura de selo e o verificador sem gabarito vivem em tools/sealed/ — qualquer um pode auditar que nenhum gabarito acompanha uma imagem:

O que há neste repositório

Os artefatos de resposta (entradas PoC, chaves de falha esperada, o build no commit de correção) não estão neste repositório nem nas imagens — eles ficam com o mantenedor. É por isso que uma execução pode dizer que uma entrada falhou, e se essa falha é uma que ela não havia produzido antes, mas não que ela falhou da maneira certa.

Licença

MIT. Veja LICENSE.