Tokenectomy Razor

Tokenectomy Razor

Operasi log yang cepat dan deterministik serta redaksi rahasia untuk agen pengkode AI — bersihkan 90%+ kebisingan framework, redaksi kredensial dengan imunitas ReDoS O(N), latensi sub-milidetik. Ditulis dalam Rust yang aman.

Tokenectomy (kata benda): token + -ektomi (pengangkatan bedah) — pemotongan presisi token yang boros dari jendela konteks LLM.

Mesin Operasi Log & Redaksi Rahasia Berkinerja Tinggi untuk Agen Pengkode AI

• Registri MCP Resmi: mcp-name: io.github.Tokenectomy-Labs/razor

---

📋 Daftar Isi

• Apa yang Dilakukannya
• Fitur Utama
• Benchmark
• Instalasi
• Integrasi MCP
• Penggunaan Berdasarkan Kasus
• Fitur Lanjutan
• Perbandingan
• FAQ
• Peta Jalan
• Keamanan
• Kontribusi

---

Apa yang Dilakukannya

Tokenectomy Razor adalah server Model Context Protocol (MCP) otonom machine-to-machine (M2M) dan mesin pemrosesan aliran yang ditulis dalam Rust yang aman. Ia menyadap log kesalahan dari agen AI, menghilangkan 90%+ kebisingan framework, secara otomatis meredaksi rahasia (JWT, kunci API, kredensial basis data), dan menyimpan konteks yang telah dibersihkan dengan TTL 24 jam—semuanya tanpa mengirim data mentah ke layanan eksternal.

Dalam 30 Detik

Masalahnya:

• Agen AI membuang token pada kebisingan framework (node_modules, site-packages, .cargo/registry)
• Kredensial sensitif secara tidak sengaja bocor ke log LLM (kunci AWS, URL basis data, token API)
• Kesalahan identik yang berulang memakan biaya untuk setiap percobaan ulang

Solusinya:

Raw Error Log (38K tokens + secrets)
    ↓
[Redact secrets locally] → [Filter framework frames] → [Extract user code]
    ↓
Sanitized Context (2K tokens, no secrets) → Safe to send to LLM

Contoh Nyata

Sebelum:

$ cat error.log | head -20
Error in /home/user/.cargo/registry/src-xxx/tokio-1.35/src/runtime/mod.rs:12345
  at /home/user/.cargo/registry/src-yyy/serde/src/lib.rs:456
  Database connection failed: postgresql://admin:secretpass@db.example.com:5432/mydb
  JWT Auth token: eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIn0...
  [... 500+ more framework frames ...]

Sesudah:

$ cat error.log | razor --scrub
Error in /home/user/src/main.rs:42
  at /home/user/src/utils.rs:18
  Database connection failed: [CONNECTION_STRING_REDACTED]
  JWT Auth token: [JWT_REDACTED]

Manfaat:

• ✅ Konteks 95% lebih kecil (2K vs 38K token) → Hemat biaya panggilan API LLM
• ✅ Nol rahasia dalam log → Tidur lebih nyenyak di malam hari
• ✅ Kesalahan identik di-cache → Percobaan ulang kedua berbiaya $0

---

Sorotan Teknis

                  ┌──────────────────────────────────────────────┐
   Agent Error     │              TOKENECTOMY RAZOR               │    Sanitized Context
   Dump (38K toks) │  - Polyglot Stack Frame Filter               │ ──►  (2K toks) ──► LLM
  ────────────────►│  - Deterministic Secret Redactor (O(N))      │
                   │  - SHA-256 Idempotency Cache (24h TTL)       │
                   └──────────────────────────────────────────────┘

• Operasi Jejak Poliglot Mendalam: Penguraian dalam memori di seluruh Rust, Python, TypeScript/JavaScript, Go, Java/Kotlin (Spring Boot 3, Tomcat, Hibernate, Netty, Undertow, HikariCP), C/C++ (AddressSanitizer, GDB, glibc), dan PHP. Menyaring secara bedah internal framework yang bising dan boilerplate runtime sambil mengisolasi bingkai kode aplikasi pengguna yang asli.
• Mesin Analisis Kode AST Statis (analyze_code): Analisis AST statis throughput tinggi yang mendeteksi handle yang tidak ditutup, kebocoran sumber daya, dan kerentanan keamanan dengan batas eksekusi terikat (50K node AST, batas file 10 MB) dan koordinat LSP UTF-16 yang presisi.
• Kepatuhan TDQS Kelas A Glama: Skor Kualitas Definisi Alat 100% dengan batas skema eksplisit, prasyarat runtime, dan pengungkapan penuh di semua alat MCP.
• Proksi Balik Gateway AI (--proxy): Menyadap aliran prompt secara transparan di 127.0.0.1:8080, melakukan pemotongan token waktu nyata dan sanitasi kredensial sebelum penerusan hulu ke OpenAI, Anthropic, atau Ollama.
• Redaksi Rahasia Tanpa Pengetahuan: Mesin regex deterministik waktu linear menghilangkan JWT, token API, kunci akses cloud, string koneksi, dan kunci privat sebelum transmisi jaringan. Semua pemrosesan terjadi secara lokal.
• Cache Idempotensi SHA-256: Menyimpan respons deterministik dengan TTL 24 jam. Kegagalan CI/CD atau loop agen yang berulang tidak menimbulkan biaya API hulu.
• Penahanan Traversal Jalur: Semua akses sistem file MCP dikanonikalisasi dan dikunci ke batas akar workspace (CWD). Tidak ada pelarian ../ atau symlink breakout.
• Kepatuhan Protokol M2M: Server stdio JSON-RPC 2.0 asli yang sesuai dengan spesifikasi Model Context Protocol resmi.

---

Benchmark yang Dapat Diverifikasi

Metrik kinerja didasarkan pada perangkat keras dan dapat direproduksi melalui rangkaian benchmark mandiri:

Target Benchmark	Beban Kerja yang Diuji	Pengukuran Terverifikasi	Hasil
Redaksi Log Volume Tinggi	250.000 baris (24,44 MB) dump perusahaan yang berisi kunci API dan URI koneksi	333,49 ms (73,3 MB/detik, 749.652 baris/detik)	Lulus
Ketahanan ReDoS	String backtracking patologis 50.000 karakter	1,44 ms (Evaluasi linear $O(N)$)	Lulus
Konkurensi Utas	100 utas OS bersamaan yang menjalankan redaksi dan ekstraksi simultan	100/100 selesai dalam 27,35 ms (7.312 operasi/detik)	Lulus
Jejak Memori Kernel	Memori Residen Puncak selama uji stres berkelanjutan 250.000 baris	76,24 MB VmRSS melalui /proc/self/status	Lulus

Memahami Benchmark

Metrik	Mengapa Penting	Apa yang Diharapkan
Throughput redaksi 73,3 MB/detik	Sebagian besar log <5MB; Anda akan meredaksinya dalam milidetik	<10ms untuk log CI biasa
Imunitas ReDoS 1,44ms	Mencegah payload log berbahaya dari DoS pada sistem Anda	Aman digunakan di produksi dengan input yang tidak tepercaya
Memori puncak 76,24 MB	Cocok untuk runner CI/CD terbatas (GitHub Actions, GitLab)	Muat dalam batas 256MB dengan nyaman
7.312 operasi/detik bersamaan	Beberapa agen AI yang mengkueri secara bersamaan	100 permintaan bersamaan ditangani dengan aman

Reproduksi secara lokal:

cargo test --release --test stress_benchmark -- --nocapture

---

Instalasi

Metode 1: Instan melalui npx (Direkomendasikan untuk Klien MCP)

Tidak diperlukan toolchain Rust, kompilasi native, atau pengaturan jalur manual:

npx -y tokenectomy-razor --mcp

Atau instal secara global melalui npm:

npm install -g tokenectomy-razor

Metode 2: Cargo (crates.io)

cargo install tokenectomy

Metode 3: Biner Native Terkompilasi (Rilis GitHub)

Unduh biner mandiri terkompilasi tanpa dependensi langsung dari Rilis GitHub:

• Linux: tokenectomy-linux-x86_64 (glibc), tokenectomy-linux-x86_64-musl, tokenectomy-linux-aarch64
• macOS: tokenectomy-darwin-arm64 (Apple Silicon M1/M2/M3/M4), tokenectomy-darwin-x86_64 (Intel)
• Windows: tokenectomy-windows-x86_64.exe

Metode 4: Bangun dari Sumber

git clone https://github.com/Tokenectomy-Labs/Tokenectomy.git
cd Tokenectomy
cargo build --release
sudo cp target/release/razor /usr/local/bin/razor

Metode 5: Kontainer Multi-Arsitektur (GHCR)

docker pull ghcr.io/tokenectomy-labs/razor:latest
docker run -it ghcr.io/tokenectomy-labs/razor:latest --help

---

Integrasi Model Context Protocol (MCP)

Konfigurasikan Tokenectomy Razor sebagai server latar belakang otonom di berbagai lingkungan agen AI utama:

Claude Desktop

Tambahkan ke ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) atau %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"]
    }
  }
}

Cursor

Tambahkan ke .cursor/mcp.json di akar proyek Anda:

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"]
    }
  }
}

VS Code (MCP Native / Agen GitHub Copilot / Continue)

Untuk VS Code dengan dukungan MCP native, buat atau edit .vscode/mcp.json di workspace Anda:

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"]
    }
  }
}

Atau gunakan biner native latensi ultra-rendah (jika diinstal melalui cargo install tokenectomy):

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "razor",
      "args": ["--mcp"]
    }
  }
}

VS Code + Cline

Buka Pengaturan Cline di VS Code (atau edit cline_mcp_settings.json):

• macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
• Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
• Windows: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "get_error_context",
        "search_stack_overflow",
        "analyze_code"
      ]
    }
  }
}

VS Code + Roo Code

Di Pengaturan Roo Code (atau edit cline_mcp_settings.json di penyimpanan Roo):

• Linux: ~/.config/Code/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/settings/cline_mcp_settings.json
• macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/settings/cline_mcp_settings.json

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["get_error_context", "analyze_code"]
    }
  }
}

Windsurf (Codeium)

Tambahkan ke ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"]
    }
  }
}

Google Antigravity CLI

agy mcp add tokenectomy-razor -- npx -y tokenectomy-razor --mcp

Alat MCP yang Diekspos

Nama Alat	Deskripsi Kemampuan
get_error_context	Melakukan operasi jejak pada dump kesalahan, menghilangkan kebisingan framework, meredaksi kredensial, dan mengekstrak konteks sumber lokal yang relevan yang dibatasi ke workspace.
search_stack_overflow	Mengkueri API Stack Exchange untuk tanda tangan kesalahan yang relevan menggunakan istilah pencarian yang telah disanitasi.
apply_code_patch	Menerapkan modifikasi file atomik dengan verifikasi sintaks bahasa pasca-tulis (cargo check, py_compile, node --check) dan rollback otomatis pada kegagalan validasi.
analyze_code	Melakukan analisis kode AST statis untuk mendeteksi kebocoran sumber daya, kerentanan keamanan, dan cacat kode dengan batas eksekusi terikat dan koordinat LSP UTF-16 yang presisi.

---

Mulai Cepat

Saya menggunakan Claude Desktop

# 1. Add to claude_desktop_config.json (see MCP Integration section above)
# 2. When Claude encounters errors, it automatically uses "get_error_context" tool
# 3. Errors stay sanitized without any additional setup

Saya menggunakan GitHub Actions

# Add to your workflow (.github/workflows/build.yml)
- name: Sanitize Build Failure Log
  if: failure()
  uses: daffa2555/tokenectomy-action@v1
  with:
    log-file: 'build.log'
    output-file: 'sanitized.log'

# Now you can safely share sanitized.log without leak concerns

Parameter:

Parameter	Tipe	Default	Deskripsi
log-file	String	''	Jalur ke file log kesalahan mentah yang akan diproses
log-content	String	''	Konten string langsung jika file tidak ditentukan
output-file	String	tokenectomy-sanitized.log	Jalur untuk file output yang telah dibersihkan
version	String	v1.2.1	Versi target rilis biner

Saya menginginkan privasi maksimal (lingkungan air-gapped)

# All redaction happens locally—no network calls except to your LLM
cargo install tokenectomy

# Process logs without any cloud services
echo $ERROR_LOG | razor --scrub --local-only

# Or from a file:
razor --scrub --file /var/log/app/error.log > sanitized.log

---

Penggunaan Lanjutan

CLI Mandiri

Selain mode agen M2M, Razor menyediakan perintah CLI untuk piping terminal dan skrip shell lokal:

# Scrub framework frames and output clean log
npm test 2>&1 | razor --scrub > sanitized.log

# Sanitize a specific log file
razor --scrub --file /var/log/app/error.log > sanitized.log

# CLI diagnosis with specific AI provider
razor --file error.log --provider openai
razor --file error.log --provider anthropic
razor --file error.log --local-only

Mode Proksi Balik Gateway AI

Tokenectomy Razor dapat beroperasi sebagai proksi balik HTTP lokal yang transparan. Ia berada di antara aplikasi klien dan penyedia LLM hulu (OpenAI, Anthropic, Ollama, OpenRouter), melakukan pemotongan token waktu nyata dan sanitasi kredensial sebelum penerusan hulu.

Pengembangan Lokal (Loopback Default):

# Forward to OpenAI
razor --proxy --proxy-bind 127.0.0.1:8080 --upstream-url https://api.openai.com/v1

# Forward to local Ollama instance
razor --proxy --proxy-bind 127.0.0.1:8080 --upstream-url http://127.0.0.1:11434/v1

Arahkan klien SDK atau IDE standar apa pun ke proksi lokal:

export OPENAI_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080/v1"
# Now all API calls are automatically sanitized

Penguatan Proksi Produksi

Mengikat ke antarmuka eksternal (0.0.0.0) memerlukan otorisasi token eksplisit:

razor --proxy --proxy-bind 0.0.0.0:8080 --upstream-url https://api.openai.com/v1 --allow-remote --proxy-token "YOUR_SECURE_TOKEN"

Batas sumber daya yang diberlakukan: MAX_HEADER_SIZE (64 KB), MAX_BODY_SIZE (10 MB), batas waktu klien/hulu (30 detik / 60 detik), dan batas konkurensi 128 koneksi.

Konfigurasi

Nilai konfigurasi dapat diatur melalui ~/.tokenectomy.toml:

default_provider = "openai"  # openai | anthropic | ollama | mock
openai_api_key = "sk-..."
anthropic_api_key = "sk-ant-..."
ollama_base_url = "http://localhost:11434"
context_lines = 10
max_context_chars = 10000

---

Ekosistem yang Didukung

Bahasa	Framework Utama	Jalur Framework yang Dikecualikan
Rust	Tokio, Actix-web, Axum	.cargo/registry, .rustup, target/debug/build
Python	Django, FastAPI, Flask, PyTorch	site-packages, dist-packages, venv, __pycache__
TypeScript / JavaScript	Next.js, Express, NestJS, Vite	node_modules, .next, dist, internal webpack
Golang	Gin, Fiber, panic Stdlib	go/src (stdlib), go/pkg/mod, vendor
Java / Kotlin	Spring Boot, Quarkus, Gradle	.m2/repository, .gradle/caches, internal framework
C / C++	Backtrace GDB, AddressSanitizer	/usr/include, /usr/lib, vcpkg_installed
PHP	Laravel, Symfony	vendor/composer, vendor/symfony, vendor/laravel

Catatan: Saat ini dikirimkan dengan ekstraktor yang kuat untuk Rust, Python, TypeScript/JavaScript, dan Go. Dukungan Java/Kotlin, C/C++, dan PHP akan hadir di v1.2. Lihat #1 untuk pelacakan kemajuan.

---

Bagaimana Tokenectomy Dibandingkan

Fitur	Tokenectomy	Splunk Log Obfuscation	Datadog Logs	git-secrets
Pengaturan instan (tanpa instalasi agen)	✅	❌	❌	✅
Bekerja dengan agen AI (MCP)	✅	❌	❌	❌
Pemrosesan hanya lokal	✅	❌	❌	✅
Jejak tumpukan poliglot	✅	✅	✅	❌
Cache redaksi (penghematan biaya)	✅	❌	✅	❌
Sumber terbuka (MIT)	✅	❌	❌	✅
Harga	OSS Gratis	$$$ /bln	$$$ /bln	Gratis

Kapan Menggunakan Tokenectomy:

• ✅ Anda menggunakan agen pengkode AI (Claude, Cursor, Cline, dll.)
• ✅ Anda peduli tentang privasi & pemrosesan lokal-pertama
• ✅ Anda ingin mengurangi biaya token LLM
• ✅ Anda khawatir tentang kebocoran rahasia dalam log Kapan Menggunakan Hal Lain:
• ❌ Anda hanya membutuhkan pemindaian rahasia statis → gunakan truffleHog, detect-secrets
• ❌ Anda membutuhkan dasbor pemantauan waktu nyata → gunakan Datadog, New Relic, Splunk
• ❌ Log error Anda secara alami <100 token → overhead tidak sepadan
• ❌ Anda sepenuhnya terisolasi dari jaringan → Sebenarnya Tokenectomy sempurna! (Pemrosesan 100% lokal)

---

Pertanyaan yang Sering Diajukan

T: Apakah Tokenectomy mengirim log saya ke server eksternal?

J: Tidak. Semua redaksi, penguraian, dan pemfilteran terjadi secara lokal di mesin Anda. Satu-satunya panggilan jaringan adalah ke LLM pilihan Anda (OpenAI, Anthropic, Ollama) setelah sanitasi selesai. Lihat SECURITY.md untuk jaminan zero-knowledge.

---

T: Rahasia apa saja yang diredaksi oleh Tokenectomy?

J: GitHub PAT, kunci AWS, kunci API OpenAI/Anthropic, JWT, string koneksi database (PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis), kunci SSH pribadi, webhook Slack/Discord, dan lainnya. Daftar lengkap di src/redact.rs.

---

T: Bagaimana jika rahasia saya tidak cocok dengan pola redaksi?

J: Ajukan issue dengan contoh (yang telah disanitasi). Kami akan menambahkan polanya. Untuk saat ini, Anda dapat menambahkan pola kustom di ~/.tokenectomy.toml (fitur akan hadir di v1.3).

---

T: Apakah Tokenectomy aman untuk produksi?

J: Ya. Ditulis dalam Rust yang aman (nol kode unsafe di jalur keamanan), kebal ReDoS, dan diaudit melalui RustSec. Lihat SECURITY.md untuk detail lengkap.

---

T: Bisakah saya menggunakan Tokenectomy secara offline?

J: Ya—kecuali pencarian Stack Overflow. Gunakan flag --local-only untuk menonaktifkan semua akses jaringan (kecuali LLM Anda).

---

T: Bagaimana cara menghapus Tokenectomy?

J: Cukup uninstall:

npm uninstall -g tokenectomy-razor
# OR
cargo uninstall tokenectomy

Tidak perlu pembersihan konfigurasi—tidak ada file yang tertinggal.

---

T: Bisakah saya menggunakan Tokenectomy di pipeline CI/CD saya?

J: Ya! Gunakan action GitHub Marketplace (lihat bagian Quick Start) atau kontainer Docker. Berfungsi dengan GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, dll.

---

T: Apa perbedaan antara Razor (OSS) dan Sentinel (Komersial)?

J: Razor adalah versi komunitas gratis dengan semua fitur penting. Sentinel menambahkan kemampuan lanjutan seperti tree-sitter AST healing, anti-hallucination guards, dan time-machine undo. Lihat Perbandingan Edisi di bawah.

---

Perbandingan Edisi

Kemampuan	Razor (Komunitas OSS)	Sentinel (Tingkat Komersial)
Pemfilteran Log Framework	Ya	Ya
Ekstraksi Jejak Polyglot (4 Bahasa)	Ya	Ya (7 Bahasa)
Gerbang Proxy Terbalik AI (--proxy)	Ya	Ya
Integrasi Stack Overflow	Ya	Ya
Cache Idempotensi SHA-256	Ya	Ya
Redaksi Rahasia Aman ReDoS	Ya	Ya
Server Protokol MCP (JSON-RPC)	Ya	Ya
Keterampilan Agen Terpaket	2 Keterampilan (Spec TDD & Fuzzer)	Paket Lengkap 4 Keterampilan
Tree-sitter AST Syntax Healing	Tidak	Ya
Penjaga Cakupan Anti-Hallusinasi	Tidak	Ya
Loop Rollback Tes Otomatis	Tidak	Ya
Transaksi Atom Multi-File	Tidak	Ya
Mesin Undo Time Machine (--undo)	Tidak	Ya
Mesin Bedah Dalam Ectomy Sejati	Tidak	Ya
Diagnostik Port DB Langsung & Docker	Tidak	Ya

Tertarik dengan Sentinel? Lihat harga & fitur

---

Peta Jalan

Tonggak / Kemampuan	Status	Versi Target
Bedah Log Polyglot Inti & Redaksi Rahasia Aman ReDoS $O(N)$	✅ Selesai	v1.0.0
Gerbang Proxy Terbalik AI (--proxy) & Cache Idempotensi SHA-256	✅ Selesai	v1.1.0
Docker Multi-arsitektur (GHCR) & Action Marketplace GitHub Actions	✅ Selesai	v1.1.3
Mesin Analisis Kode AST Statis (analyze_code) & Offset LSP UTF-16	✅ Selesai	v1.1.5
Skor Kualitas Definisi Alat Glama.ai (TDQS Grade A)	✅ Selesai	v1.1.5
Biner Prakompilasi Multi-Arsitektur Mandiri (Linux, macOS, Windows)	✅ Selesai	v1.1.6
Daftar Resmi Registry MCP Anthropic (io.github.Tokenectomy-Labs/razor)	✅ Selesai	v1.1.7
Sinkronisasi & Lencana Direktori Resmi mcpservers.org	✅ Selesai	v1.1.7
Ekstraktor jejak stack framework Java / Kotlin (Spring Boot 3, Gradle)	✅ Selesai	v1.2.0
Pembersih backtrace C / C++ (AddressSanitizer & GDB/LLDB)	✅ Selesai	v1.2.0
Heuristik kompresi panic & dump goroutine Go	✅ Selesai	v1.2.0
Daftar Katalog Direktori Komunitas awesome-mcp-servers	🔄 Sedang Berjalan	v1.2.0
Pola redaksi kustom yang ditentukan pengguna melalui ~/.tokenectomy.toml	📋 Direncanakan	v1.3.0
Ambang kebisingan yang dapat dikonfigurasi & pola pengecualian kustom	📋 Direncanakan	v1.3.0
Dasbor metrik penghematan token agen lokal & pengurangan biaya	📋 Direncanakan	v1.3.0
Ekstensi pendamping asli VS Code & JetBrains	📋 Direncanakan	v1.4.0
Transport MCP jarak jauh Server-Sent Events (SSE)	📋 Direncanakan	v1.4.0
Tree-sitter AST syntax healing & perbaikan	✅ Sentinel (Berbayar)	Tersedia Sekarang
Transaksi atom multi-file & rollback time-machine (--undo)	✅ Sentinel (Berbayar)	Tersedia Sekarang

---

Invariabel Keamanan & Keandalan

• Pemrosesan Zero-Knowledge: Semua pemindaian dan redaksi terjadi pada perangkat keras lokal sebelum data meninggalkan batas sistem.
• Kekebalan ReDoS: Semua pencocok pola menggunakan evaluasi automaton hingga dengan jaminan waktu linier. Terverifikasi dalam benchmark.
• Isolasi Path Traversal: Operasi file dikunci secara ketat dalam batas ruang kerja melalui modul keamanan WorkspaceBoundary.
• Keamanan Memori: Diimplementasikan dalam Rust yang aman dengan pembaca aliran terbatas (.take()) yang mencegah serangan kehabisan sumber daya.
• Verifikasi Audit: Audit dependensi berkelanjutan dipelihara melalui basis data advisori RustSec.

Pengungkapan Kerentanan: Lihat SECURITY.md untuk prosedur pengungkapan yang bertanggung jawab.

---

Berkontribusi

Menemukan bug? Punya permintaan fitur? Ingin menambahkan dukungan untuk bahasa baru?

1. Issues: github.com/Tokenectomy-Labs/Tokenectomy/issues
2. Pull Requests: Fork, buat cabang fitur, dan kirim PR dengan pengujian
3. Keamanan: Lihat SECURITY.md untuk pengungkapan kerentanan pribadi

Lihat CONTRIBUTING.md untuk panduan kontribusi terperinci.

---

Sumber Daya

• 📖 Dokumentasi — Panduan lengkap, referensi API, dan tutorial integrasi
• 📋 Changelog — Riwayat rilis dan perubahan penting
• 🤝 Berkontribusi — Cara berkontribusi, alur kerja pengembangan, dan pengujian
• 🔒 Kebijakan Keamanan — Pengungkapan kerentanan dan detail audit
• 🏗️ Arsitektur — Desain internal dan arsitektur sistem

---

Lisensi

Lisensi MIT. Lihat LICENSE untuk ketentuan lengkap.

---

Dibuat dengan ❤️ oleh @daffa2555

Ada pertanyaan? Buka issue atau mulai diskusi di GitHub.