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🧐🧐🧐 苹果发布重要更新，很可能是修复被用于窃取加密钱包的零日漏洞。 “苹果已知晓一份报告，该报告指出此问题可能已在针对特定目标个人的极其复杂的攻击中被利用，影响 iOS 27 之前的 iOS 版本。” cc @evilcos

重要进展：提现时间将不晚于9月26日04:00（UTC）对外公布，感谢各位用户的耐心等待。 根据最新的链上追踪及交易分类结果，约合3.875亿美元的资产已被转移至多个网络上攻击者控制的地址。 此次数据调整反映的是对事件期间转账情况更完整的核算，新增纳入了此前未计入初步估算范围的 Zcash 及 TRON 链上受影响资产，并不代表出现了新的未经授权转账。该事件持续处于受控状态，不会再发生新的未经授权转账。 此次事件涉及以太坊（Ethereum）及多个 EVM 网络、XRP Ledger、Zcash 及 TRON 上的资产。 截至目前已识别的主要攻击者控制的收款地址如下： →EVM：0x770b10b273fc44fe9197d6bf20f145c2e98463ee →XRP：rwNhefsz1UQEusxhCvHip3RANinWi4CTck →ZEC：t1WgMdtND8NF7NDUuYmq8MpMj1NTCXkMDVG →TRON：TBWNguTTgezw9dVorX441C6nDrZpRxYwKD 已确认受影响的资产包括 XRP、ETH、USDT、ZEC、USDC、USDT0、XAUt、BNB、AVAX 及 TRX。 我们的调查与追踪工作仍在持续进行。上述数据反映的是本文发布时已确认的信息，随着更多交易被分类和追踪，相关数据可能会更新。 该事件持续处于受控状态，自事件得到控制以来未再发生新的未经授权转账，与 Mandiant 及慢雾（SlowMist）的联合调查仍在持续进行。 提现功能仍处于暂时暂停状态，我们正在进行进一步的安全核查与修复工作。 Bitget 将持续通过官方渠道，就调查进展、资产追回、提现恢复以及用户保护基金相关事宜发布经核实的最新信息。 以上内容仅供参考。

𝗜𝗠𝗣𝗢𝗥𝗧𝗔𝗡𝗧 𝗨𝗣𝗗𝗔𝗧𝗘𝗦: The withdrawal plan will be announced by September 26th, 4:00 AM UTC. We appreciate your patience on this matter. Based on the latest onchain tracing and classification of transactions, assets equivalent to approximately $387.5 million were transferred to attacker-controlled addresses across multiple networks. The revised figure reflects a more complete accounting of transfers that occurred during the incident, adding affected assets on Zcash and TRON that were not included in the initial estimate. It does not reflect further unauthorized transfers. The incident remains contained and no further unauthorized transfers are possible. The incident involved assets across Ethereum and several EVM networks, XRP Ledger, Zcash and TRON. The primary attacker-controlled receiving addresses identified to date are: → EVM: 0x770b10b273fc44fe9197d6bf20f145c2e98463ee → XRP: rwNhefsz1UQEusxhCvHip3RANinWi4CTck → ZEC: t1WgMdtND8NF7NDUuYmq8MpMj1NTCXkMDVG → TRON: TBWNguTTgezw9dVorX441C6nDrZpRxYwKD The confirmed affected assets include XRP, ETH, USDT, ZEC, USDC, USDT0, XAUt, BNB, AVAX and TRX. Our investigation and tracing efforts remain ongoing. The figures above reflect information confirmed at the time of publication and may be updated as additional transactions are classified and traced. The incident remains contained, with no further unauthorized transfers since the incident was contained, and the investigation with Mandiant and SlowMist remains ongoing Withdrawals remain temporarily paused while additional security checks and remediation are underway. Bitget will continue to provide verified updates on the investigation, asset recovery, withdrawal restoration and the User Protection Fund through its official channels. 𝘍𝘰𝘳 𝘪𝘯𝘧𝘰𝘳𝘮𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯𝘢𝘭 𝘱𝘶𝘳𝘱𝘰𝘴𝘦𝘴 𝘰𝘯𝘭𝘺.

阿里把团队内部用了两年的官方 AI Code Review Skills 开源了，采用 “确定性工程 pipeline + AI Agent” 的混合架构，专门解决通用 Agent 做代码审查时 “漏审、定位漂移、质量不稳” 的老问题。 40.5K ✨ 开源项目 OpenCodeReview： # 核心设计：确定性工程 pipeline × Agent 各司其职 确定性工程负责硬约束： · 精确文件选择：用代码决定哪些文件必须审、哪些要过滤，不依赖模型自觉； · 智能文件捆绑：把相关文件合成一个审查单元（例如 message_en.properties 和 message_zh.properties 捆绑），每个单元以上下文隔离的 sub-agent 运行，分治策略让超大变更集也稳，且天然支持并发（默认 8 个文件 worker）； · 细粒度规则匹配：内置约 54 个按语言/文件类型的规则文档（Java、Go、TS/JS、Python、Rust、SQL/XML mapper、properties 等），用模板引擎而非自然语言把规则匹配到文件特征上，从源头消除信息噪声； · 外部定位与反思模块：评论的“落点”和“内容”分别由独立的 re-location 和 reflection 模块系统性校正，这正对“位置漂移”痛点。 Agent 负责动态决策： · 深度优化的场景 prompt（内部分为 plan → grouping → main → memory_compression → re_location → review_filter 多个任务模板，可在 internal/config/template/prompts/ 看到）； · 从海量生产环境的 tool-call 轨迹（调用频率分布、单工具重复率、新工具对调用链的影响）反向蒸馏出的专用工具集，包括全文件读取、代码搜索、其他变更文件查阅等，比通用 agent 工具箱更小更稳。 # 能力面与生态集成 功能上覆盖：workspace/分支区间/单 commit 审查、断点恢复（ocr session）、全文件 scan（无 git 历史也能审计陌生代码库）、本地 Session Viewer 网页查看与回放、SARIF/JSON 输出、OpenTelemetry 可观测性、MCP Server 扩展。 作为 “Skills 生态” 级项目，它的形态相当完整：既提供 npm 全局 CLI，也提供可移植的 Agent Skill（skills/open-code-review/SKILL.md，带标准 frontmatter，可直接被兼容 skill 的 agent 加载），还有面向 Claude Code、Codex、Cursor、Kimi Code、OpenCode 等平台的插件，每种都封装成斜杠命令或可调用 skill。LLM 侧兼容 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock 三类协议，并可直接复用 Claude Code 的 ANTHROPIC_* 环境变量。 其中一个设计很巧妙：Delegation 模式（ocr delegate preview/rule）。此时 OCR 只做自己擅长的确定性部分（文件选择和规则解析）审查本身交给宿主 coding agent 的 LLM 执行，用户无需给 OCR 配任何 API key。这实际上是把“harness 能力”与“模型能力”彻底解耦。 # 工程质量：超出平均水准的部分 · 安全有正式的 Assurance Case（ASSURANCE_CASE.md）：完整的威胁模型、四条信任边界、T1–T7 威胁逐条给出缓解措施，并按 Saltzer & Schroeder 设计原则和 OWASP Top 10 做了映射。细节经得起推敲：所有外部进程调用只限 git 且子命令硬编码、--end-of-options 防 flag 注入；Agent 读文件路径经 pathutil.WithinBase() 在符号链接解析前后双重校验；本地 Viewer 有 Host 白名单防 DNS rebinding + 严格 CSP。这类文档在一般开源项目里非常罕见。 · 贡献规范近乎严苛（AGENTS.md）：使用 AI 必须在 issue/PR 中披露工具与模型、必须逐行理解 AI 生成的代码、禁止“AI 生成→反复修复→再修复”的循环、禁止把 commit 署名给 AI。源码强制英文（CI 有 english-check，连全角标点都查）、90% 测试覆盖率门槛、-race 与 govulncheck 每次 push 都跑、SPDX 头与 LF 行尾强制。 # Benchmark：数据情况 官方基准 AACR-Bench（已在 Hugging Face 开放）规模不小：50 个流行开源仓库、200 个真实 PR、10 种语言、80+ 资深工程师交叉验证出 1505 条标注问题。结论是同模型对比 Claude Code：Precision 和 F1 显著更高、token 消耗约为 1/9、速度更快。 需要指出两点：其一，Recall 低于通用 agent，README 自己承认这是“以精度换噪声”的刻意权衡，如果你最怕漏问题而非误报，可能不适合；其二，该基准由阿里自建，虽开放了数据集供社区复核，但独立第三方的复现结论目前还少，可以把它当作“有披露的、方向可信的参考”。