Özgür Işık Damar
Veri & Yapay Zeka

Yapay zekâ kod yönetişimi2026

Membrane AI

Yapay zekânın kodunda bulduğu sırları maskeler, merge'ü kapıda tutar; model şart değil.

Açık kaynak · MIT · Deterministik çekirdek hazır; model katmanları varsayılanda yer tutucu

GitHub'da kaynak kodGeliştirme notlarını oku
membrane-ai · local build

Kanıtlar

servis: 6'sı Go, 1'i Python
7
services/
yedek taramadan önceki varsayılan analiz bütçesi
1,2 s
services/orchestrator/internal/config/config.go
Go test fonksiyonu
173
**/*_test.go
karar günlüğündeki kayıt
36
docs/DECISIONS.md

Her sayı depodaki bir dosyadan geliyor — yolu hemen altında.

Problem

Yapay zekâ kodlama ajanları, çevrelerindeki inceleme süreçlerinden daha hızlı ilerliyor; geleneksel uygulama güvenliği araçları ise ürettikleri kodu çoğu zaman ancak commit'lendikten ya da pull request açıldıktan sonra görüyor. Döngüye bir LLM inceleyici eklemek de kendi sorunlarını getiriyor: diff'e sızmış bir anahtar model sağlayıcısına kadar gidebilir, her push'u üst düzey bir modele inceletmek pahalıya patlar ve bir merge kapısı, engellemeye başlamadan önce ekibin güvenini kazanmak zorundadır.

Yaklaşım

Diff'ler webhook ya da gRPC akışıyla gelir ve Kafka üzerinden, aşama zincirini 1,2 saniyelik bir bütçe içinde (yapılandırma varsayılanı) çalıştıran Go tabanlı bir Saga'ya ulaşır: Blake3 önbelleğinde isabet varsa zincir atlanır; analizör bulduğu kimlik bilgilerini maskelediği anda da sonraki her aşama diff yerine maskeli kopyayı alır. Model katmanları bu aktarımdan sonra devreye girer: vLLM uç noktası tanımlanana kadar şeffaf bir sezgisel yöntem kullanılır, Claude ve Gemini uzlaşısı ise yalnızca yerel katman diff'i riskli bulduğunda ve anahtarlarla etkinleştirildiyse çalışır; model aşaması çökerse karar, analizörün bulgularını kaybetmeden bir uyarıyla sürer. Her karar, giden olayıyla birlikte tek bir Postgres işleminde yazılır; GitHub token'ı tanımlıysa bir commit'e ait kararlar commit durumu, pull request'lerde ayrıca PR yorumu olarak yayımlanır. Topoloji şemasındaki Envoy uç katmanı, AST kontrolleri ve AWS dağıtımı hedef mimaridir; henüz kodu yok.

Neler hazır

  1. Analizör bir sırrı maskelediğinde sonraki her aşama maskeli diff'i alır; bu aktarımı bir birim testi sabitler
  2. Zorunlu aşama hata verir ya da süreyi aşarsa yerel sır taraması devreye girer; o da çökerse karar insana kalır
  3. Politika API'si MCP çağrıları ve paket kurulumları için karar verir; popüler adlardan tek harf sapanı reddeder
  4. Gölge modu, engelleyecek bulguları kontrolü başarısız saymadan raporlar; ekip önce izler, sonra zorunlu kılar

Mimari

Membrane AI — Bugünkü yapı değil, hedef topoloji: Go servisleri, Kafka ve webhook/gRPC girişi var; prompt geçidi, AWS, Envoy, EKS, S3 katmanlama ve WASM/AST yok; model katmanları varsayılanda yer tutucu.
Bugünkü yapı değil, hedef topoloji: Go servisleri, Kafka ve webhook/gRPC girişi var; prompt geçidi, AWS, Envoy, EKS, S3 katmanlama ve WASM/AST yok; model katmanları varsayılanda yer tutucu.

Deponun tanıtım sayfası Membrane'i yapay zekâ kodu için bir bağışıklık sistemi olarak sunuyor; andığı yerel model varsayılanda anahtar kelime kontrolü, Claude + Gemini katmanı ise kapalı.

1 / 4
// geliştirme notlarıTek diff, maskelenmiş diff — yapısı gereği gizlilik ve sınırlarıMembrane AI, her model aşamasının maskelemeyi kendisi yapacağına güvenmek yerine hepsine diff'in maskelenmiş bir kopyasını veriyor. Nasıl çalıştığı, graceful degradation'ın neyi gizleyebildiği ve nerede bittiği.Geliştirme notlarını oku

Diğer 2026 ürünleri