OpenHack 定位为“常驻的 AI 安全工程师”，是一款开源的智能体式安全扫描器，目标是通过自主工作流检查代码库并发现应用安全问题，同时完成验证、优先级排序和修复准备。
用途 OpenHack 用于在软件开发生命周期中持续发现、验证、优先级排序并修复安全漏洞。它面向希望在不将安全变成第二份工作的情况下快速交付的工程团队，也面向需要将代码扫描、渗透测试和漏洞管理整合为一个工作流的企业。
主要能力 根据官方资料，OpenHack 可以扫描代码、运行自主渗透测试、用可工作的漏洞利用验证发现、基于真实业务影响进行优先级排序，并准备修复拉取请求。它覆盖应用代码、认证流程、API、依赖项、密钥和业务逻辑。除基础漏洞外，它能发现业务逻辑缺陷、竞态条件、时序攻击、IDOR、认证绕过、暴露的密钥和易受攻击的依赖，并能像真实安全工程师一样跨发现进行推理，将漏洞串联以展示孤立检查遗漏的攻击路径。它通过构建可工作的概念验证（PoC）或在沙箱或浏览器中复现问题来验证发现，官方称这带来近乎零误报并节省 100+ 小时。它支持持续扫描，官方表述为“每天渗透测试，而非每年一次”，并结合 CVSS 分数与真实业务影响进行智能优先级排序。
使用方式 OpenHack 提供两种形态：开源 CLI 在本地运行，赋予用户对扫描和模型的直接控制，并允许使用任意 AI 模型和任意提供商；托管平台则增加跨仓库持续扫描、团队控制、业务感知优先级排序和修复拉取请求。平台使用 OpenHack 管理的零数据保留推理。团队可在协作工具中通过 @OpenHack 提问、分配任务，并获得以拉取请求形式返回的修复。官方示例问答包括询问“我们应该先修复什么？”，回答会指出优先修复上传认证绕过，因为它将客户文件置于生产风险中。
适用场景 适用于希望将安全扫描和渗透测试融入日常开发流程的工程团队；适用于需要为安全审查做准备的企业；适用于需要持续、基于业务上下文进行漏洞管理的组织；适用于需要覆盖供应链安全、密钥扫描和业务逻辑漏洞的场景。
限制 资料未提供具体定价、安装命令、支持编程语言列表、CLI 详细使用步骤或托管平台的具体技术限制。代码、扫描数据和发现结果存储在本地，仅推理请求离开环境，且推理在本地地理区域或数据 domicile 内处理。
