用途：AegisOps-AI 定位为自主治理编排器，把 AI 推理集成进 SDLC，充当系统安全、云成本与 Kubernetes 合规的智能守门人，用于自动化高风险的 security 与财务审计。
主要能力：
- 内核补丁审查（patch_analyzer.py）：针对 C 语言 Git diff，识别 UAF、Stale State 等逻辑型漏洞，语义化代码审查并输出 analysis_results.json。
- FinOps 与云审计（cost_auditor.py）：分析 terraform plan 输出，发现诸如从 t3.micro 意外升级到 GPU 实例等成本异常与“静默灾难”，输出 infrastructure_audit_report.json。
- K8s 策略加固器（k8s_policy_generator.py）：将自然语言安全意图翻译为候选加固 YAML，如只读根文件系统、非 root 强制，输出 hardened_deployment.yaml。
适用场景：内核补丁审查、IaC 预应用审计、集群加固、CI/CD 质量门禁。
限制：不适用于 Web 应用逻辑漏洞（XSS、SQLi）；补丁分析针对 C 逻辑，不用于 Python、JS 等高级语言；是审计器而非部署工具，不执行 terraform apply 或 kubectl apply；不用于事后分析。输出应视为建议，仍需人工签核与环境验证。
使用方式：克隆仓库后创建虚拟环境，安装依赖，配置 GEMINI_API_KEY，运行 python3 main.py 查看仪表盘。需先核实上游仓库、固定修订、许可证、依赖、模型可用性与入口点。GEMINI_API_KEY 应使用宿主凭据机制，切勿展示 .env 内容。
安全注意：为付费模型调用与私有数据传输获取授权，脱敏密钥与账号标识；生产环境使用 CI/CD 密钥；加固清单先在预发验证。文档未提供具体费用、价格与性能保证。