据 Woofun AI 消息，专注于 Bitcoin 生态的"比特币红队"项目启动初期即展现惊人效率，在短短 55 小时内完成对 425 个项目的深度扫描，累计识别出 6,700 项潜在安全问题，迅速勾勒出当前生态的安全风险轮廓。

Woofun AI 整理数据显示，上述隐患中高达 1,029 项被定性为高度危险或极其严重。8 月 6 日披露的后续数据虽记录了进入安全处理流程的问题数量，却未能揭示其对软件安全的实质影响。核心缺失在于缺乏维护者反馈闭环，导致无法量化真实漏洞转化率，亦难以追踪哪些问题被拒绝处理、降级处理或最终生成修复补丁，这使得单纯的数量统计难以直接等同于安全收益。

汉密尔顿指出，该体系本质为人机协同：AI 模型执行广泛搜索，专家则负责制定搜索指令、解读分析结果、复现问题并决定公开检测结果。随着扫描范围扩大，外部沟通、任务交接及问题分类成为制约运作效率的关键瓶颈。

尽管 AI 能快速处理大规模审查，但专家在验证与公开环节的介入不可或缺，这种分工模式决定了项目无法完全自动化运行。

当前 6,700 项标记仅代表候选问题，因缺乏公开数据作为基准，扫描与解决速度的相对关系尚不明朗。未来需建立区分已被复现、已被确认、被降级处理、被拒绝处理及已被修复问题的比例和基准，方能评估其转化为有效的安全防护措施的程度。这是继早期自动化扫描后，行业对 AI 安全落地实效的一次关键压力测试。