trazum

从这里开始：一条命令，无需全局安装

需要 Node.js 20 或更高版本。npx 可能会从 npm 下载 Trazum。

npx @trazum/cli bill

示例数据来自 examples/claude-projects， 并非客户结果。根据 CLI 输出生成。

如果未指定路径，bill 会读取本地 Claude Code 对话记录，并按项目和模型 汇总结果。如果使用订阅，这里显示的是 API 等效成本，而不是 你实际支付的费用。 无法计价的模型会作为缺口报告。本地分析 不会上传你的文件。

有受支持的用量导出文件？传入其路径：

npx @trazum/cli bill ./usage-export.jsonl

支持的输入格式 · 在浏览器中试用示例数据

将报告转化为决策

对于按 API 用量付费的团队，关键问题是下一步该做什么调整。 从最大的一项工作负载入手，查看一项发现背后的假设， 并在更换模型或提示词之前评估质量。

1. 了解用量： bill 会显示已记录的成本和覆盖缺口。
2. 选择一项调整： plan 会根据标准化的用量日志对优化机会进行排序。
3. 检查结果： verify 会将已保存的计划与后续用量进行比较， 也会涵盖证据不足以确定结果的情况。

查看从首次报告到验证的操作指南。 预计节省金额并不代表账单一定会降低。

使用订阅？

降低 API 等效成本估算，并不会减少固定的订阅费用。 使用 Trazum 检查对话增长情况，审查重复的提示词文本，并 为你控制的指令设置 token 预算。保留较短的提示词前，请检查任务质量。 这不会自动管理 Agent 的上下文，也不保证能在提供商的限制内发送更多消息。

订阅效率工作流。

在 Tasks 仪表板 和 CLI/MCP 2.6.0 中： 任务效率 会关联 Claude Code/Codex 任务用量、重复工具调用的证据、可撤销的指令策略以及明确的验收决策。比较调整前后的 实际用量，不会据此推断成功或保证节省费用。

保留或分享报告

npx @trazum/cli bill ./usage-export.jsonl --html-out bill.html

此外还可导出 PDF、CSV 和 Markdown。分享前请先检查报告： 其中包含用量和成本信息。

选择你的集成方式

Claude Code 是首个原生集成，但不会锁定服务提供商。Codex 会话导入、标准化用量日志和服务提供商导出数据都使用同一核心。MCP 客户端无需原生转录适配器，即可查询 Trazum。

Harness、模型和付费模式是彼此独立的信息。API 等效估算不是订阅账单；模型没有定价时仍是一个缺口。

"May I spend this?"  ->  yes, no, or cannot-tell.

claude plugin marketplace add Davmunrey/Trazum
claude plugin install trazum@trazum

{ "mcpServers": { "trazum": { "command": "npx", "args": ["-y", "@trazum/mcp"] } } }

真实输出记录。请看最后两行：规则每月节省了 $24.00，而上方的建议价值为 $528.40，高出 22 倍。这个差距就是这个工具存在的全部理由。

由 npm run draw:architecture 生成，并非手绘。如果某个包未在图中展示、核心模块引入了依赖但图中称其没有依赖，或第三个模块获准访问网络但图中未作说明，architecture-image.test.js 就会使构建失败。

提示词是所有人都会关注的部分，但通常也是成本较低的部分。 在上面的运行结果中，文本减少了 40%，账单却只减少了 3.5%。其余部分的变化，来自一个此前无人提出的问题：这项任务需要使用当前运行的这个模型吗？

每个数字都有据可查。 有 16 条建议，每条都按月计价，且可在单个文件上复现：未启用的缓存、可通过 Batch API 处理的工作，以及每次调用都要消耗令牌来描述某种结构的 schema，而请求本可将其作为参数传递。在这些建议之下，是 12 条确定性规则，用于缩短文本本身：相同输入、相同输出，免费、离线运行，绝不触碰代码、URL、电子邮件地址或占位符。除此之外，还有一个可选的 LLM 处理步骤，用于处理压缩规则无法完成的工作；你可以配置所用的任意提供商，而且只有在你提出要求时才会运行。

                      ┌──────────────┐
                      │ @trazum/core │   the library: rules, tokens, pricing
                      └──────┬───────┘   zero dependencies, browser-safe
    ┌────────────┬─────────────┼─────────────┬─────────────┐
 @trazum/cli  @trazum/mcp  trazum-vscode  @trazum/web    action/
 54 commands   MCP server    the editor      Next.js    comments on
              for your agents  status bar               pull requests

              @trazum/tokenizer-openai   optional: exact counts for OpenAI
                    install it or do not, nothing else changes

目录

已明确说明的限制 · 隐私 · 你按令牌付费的每个模型 · 贡献

它实际能做什么

分析器会报告 16 项发现，并为每项估算附上假设。

1. 告诉你钱究竟花在哪里。 这一部分最值得先看，因为这里有具体数字。每条建议都根据你自己的调用量按月估算费用，而且没有一条是为了缩短文本：

最后四项仅提供建议。矛盾之处的正确答案只有作者知道，而看似冗余的示例可能是有意展示边界情况。Trazum 只指出问题，不会删改。

结构化输出是一项代码更改

Trazum 可以识别提示词中描述的输出架构，并建议改用提供商的结构化输出 API。它绝不会自动移除该架构：调用应用必须保留这份约定。

在支持的情况下，受约束的解码器可以提高格式可靠性。**将架构移至请求参数并不能证明能节省费用：**提供商仍可能会统计架构 token。请比较实际用量，再声称有所节省。此发现估算的是相关提示词文本，而非提供商账单必定会减少的金额。

只有明确输出提示语前面的文本块才会纳入考虑。示例输入是模型可能需要的数据，不应当作架构移除。

示例检测器会查找近似副本——这正是少样本文本块实际扩展的方式。它有意不会标记改写内容：这种情况需要模型处理，目前已列入 LLM 检查阶段的路线图。

2. 然后精简提示词本身。 十二条确定性规则：礼貌用语、填充词、冗长措辞、重复段落、装饰性分隔符、大写字母喊话。分为两个级别——safe（没有语义风险）和 aggressive（请检查差异）。这通常是页面上最小的数字，因此会如实报告，而不会刻意美化。

3. 绝不触碰会破坏提示词的内容。 在运行任何规则之前，代码围栏、缩进代码块、行内代码、URL、电子邮件地址、模板占位符（{{x}}、${x}、{x}、{% %}）以及 XML/HTML 标签都会被隔离。如果某条规则真的让其中任何内容消失，该规则就会被丢弃，其余规则照常执行。

审查激进模式的运行结果。 每条规则都会报告实际更改的内容，因此会逐条评估节省最多的级别，而不是把它们混成一大块差异；对于不赞同的单条规则，可通过 --disable 移除：

  [aggressive] Intensifiers (3×, ~6 tokens)
      VERY → —
      extremely → —
      quite → —
  [aggressive] Self-verification instructions (1×, ~17 tokens)
      You should double-check your answer before re… → —

4. 可选：交由 LLM 检查。 只有在结果更短且受保护内容逐字节保持不变时，才会接受结果。否则保留确定性版本。它绝不会返回比初始版本更差的内容。使用 --suggest 时，它会逐条提出短语建议——You should always make sure to → Always——每条都会先与你的提示词核对，再展示给你。因此，十条中有八条建议通过，就足以让你有个轻松的早晨，无须从头到尾阅读一份重写稿。

5. 回答“缩短这个”之前的问题。 精简一个文件是这里最基础的操作。optimize 是 54 条命令之一——上方表格列出了每条命令所回答的问题——因为知道某个提示词浪费资源，并不等于知道具体是哪个提示词、谁的更改导致了问题，也不等于知道缩短后的版本是否仍然有效。

check、diff、rank 和 blame 都支持 --markdown-out，因此结果可以显示在拉取请求评论中，而不是无人查看的终端里。

可在你现有的 CI 中设置门禁。 一个二进制文件、两个退出码，以及 GitLab CI、Jenkins、CircleCI 和 pre-commit 钩子的实用配置示例——没有供应商插件，因为每个插件都会形成一条独立代码路径，可能偏离它本应转发的退出码。

54 条命令

快速开始

Node.js 20 或更高版本。 npx 可以下载软件包；本地分析无需 API 密钥。选择与你已有数据相匹配的任务：

npx @trazum/cli bill ./usage-export.jsonl
npx @trazum/cli optimize ./prompt.txt --cost

第一项读取已记录的使用情况。第二项估算提示词的变更； 其预计节省金额不是服务商的账单。请参阅 快速入门，了解可复现的示例和后续步骤。

前五分钟：trazum init

生成第一份报告后，可以选择在项目中运行 npx @trazum/cli init， 检查提示词和可用的使用情况、写入配置并识别一项发现。请阅读 init 会写入什么，以及拒绝覆盖什么。

CLI

使用 npm install -g @trazum/cli 安装，或继续使用 npx。 CLI 示例和配置涵盖令牌预算、 报告、CI 和价格覆盖。命令参考。

其余命令，详见专门指南

按任务查找命令。 trazum --help 会列出命令；trazum <command> --help 会说明其标志。

Web

打开 Playground试用示例 文件。本地开发时，运行 npm install、npm run build，然后运行 npm run dev:web。Web 设置和 API 用法示例。

登录（可选）

账户默认处于禁用状态。启用账户后，会添加一个保存的提示词库 和由部署运营方的数据库支持的分享链接。 账户设置和数据处理。

部署到 Vercel

部署说明、 环境变量和 N0 部署。

库

安装 @trazum/core，即可在应用程序中使用分析功能。 库使用示例和软件包 API。

语言

报告支持英语和西班牙语（使用 --locale es，或在 Web 上使用 浏览器语言）。语言区域设置只会改变报告，不会改变优化结果： 两种语言使用相同的优化文本、令牌数和建议 ID。完整说明——哪些内容会翻译、 哪些内容有意不翻译，以及报告和提示词如何各自选择语言——请参阅 命令参考。

连接自己的 LLM

可选的 LLM 步骤（--suggest、eval、route）会连接到你通过环境 配置的任意 OpenAI 兼容端点或原生端点，包括 vLLM、 Ollama、OpenRouter、Anthropic、Gemini、Bedrock 和 Vertex；密钥 绝不会被存储。配置、拒绝行为和 --pricing-live 覆盖项详见 命令参考。

每个按令牌计费的模型

Trazum 为 Anthropic、OpenAI、Google、Moonshot、DeepSeek、xAI 和 Mistral 定价：

每份报告都会说明价格信息有多旧——表格核验日期以及距今多少天—— 因为每个金额都来源于该列表，而仅有日期时，你还得拿它与今天的日期相减， 才能判断是否值得信任。超过 45 天后，报告会用一句话说明， 而不是让读者自行判断“旧”意味着什么。

这 7 家服务商分别发布价格信息，因此每家都有自己的核验日期， trazum models 会将它们打印出来；上方的标题数字取七家中最早的日期， 因为“这张表有多旧”这个问题，关注的是其中最旧的部分。

trazum optimize prompt.txt --model gpt-5 --calls 50000
trazum optimize prompt.txt --model kimi-k3
trazum models                      # the whole table, with each provider's terms

所有读取提示词的功能都已与服务商无关——规则、保护步骤、 --reorder、矛盾检测器和示例检测器都只处理文本。不同之处在于费用，而 费用并非只有一套数字：

**缓存最低长度这一行值得仔细看两遍，而它以前在这里写错了。**这张 表曾笼统地写着 “Anthropic 为 512”。Anthropic 的最低长度取决于 模型：Fable 5.1、Fable 5、Mythos 5.1、Mythos 5、Opus 5.5、Opus 5、 Sonnet 5.5 和 Haiku 5.5 为 512；Opus 4.8、Sonnet 5 和 Sonnet 4.6 为 1,024；Opus 4.7 为 2,048； Opus 4.6、Opus 4.5 和 Haiku 4.5 为 4,096。如果使用 Haiku 4.5 的读者相信了“512”，就会构建出短了八倍的前缀，并被告知缓存能省钱， 但实际根本不可能省下这笔钱——这是这个工具绝不能出错的方向。trazum models 会打印每个模型的真实数值，所有缓存建议也一直都使用该数值；错的只有这张表。

最后两行正是乘数必须移到模型层级的原因。把它们设为全局常量，会给没有 Batch API 的 提供商提供批处理折扣，也会给不支持缓存的模型提供缓存优惠——这些都是虚构的优惠，而这正是 这个工具绝不能输出的内容。没有 Batch API 的提供商现在不会得到批处理建议；即使你勾选了 方框，也不会显示折扣：batchEligible 描述的是工作，而不是提供商提供的服务。

**更便宜的模型，指的是更便宜的模型，而非换一家供应商。**降级建议只会推荐你当前 使用的提供商旗下的模型。降低一个档次只需改一行；更换供应商则是一次迁移，而这条建议 基于关键词启发式——它不该建议你更换供应商。

**不涵盖订阅账单。**API 令牌价格无法说明订阅账单会变化多少。Claude Code、Codex 和 Cursor 标识的是工具，而非付款方式；Trazum 在这些宿主中默认使用令牌价格。显式指定 --cost 表示要求按 API 价格估算情景，并不保证账单会节省。

优化代码中定义的提示词

trazum optimize src/prompts.ts --prompt support --diff

它会读取标记的提示词，不会改动文件。如果指向未标记的源文件，它会拒绝操作，因为把 TypeScript 当作散文来优化，不会让提示词变差——只会破坏代码，而 -o 会把结果写回并覆盖你的文件。如果文件中有多个标记的提示词，它会询问你要选哪一个，而不是直接采用第一个。

模型信息也来自代码，因此调用 OpenAI 的文件会按 OpenAI 计价。--model 和 trazum.config.json 仍然优先：命令行标志优先于配置，配置优先于检测结果，检测结果优先于内置默认值；内置默认值并不知道你使用的是哪家提供商。

这个提示词究竟会调用哪家提供商？

由于 Trazum 会为 7 家提供商计价，默认使用 Claude 就成了一个错误的数字：调用 OpenAI 的文件会按 Claude Opus 5 计费，却没有任何提示。trazum where 会读取代码中已有的信息。

trazum where src/prompts.ts

Running inside
  Claude Code (CLAUDECODE)
  Claude Code identifies the execution host only. Payment mode is unknown;
  token prices do not establish invoice savings.

Prompts in src/prompts.ts go to
  anthropic · Claude Sonnet 5
    line 2  model-literal: claude-sonnet-5
    line 1  sdk-import: @anthropic-ai/sdk

Priced as
  Claude Sonnet 5 (read from the source)

每个答案都会注明来源行。 证据分为四类，按优先级从高到低排列：trazum:prompt 标记上的 model=、带引号的模型 ID、基础 URL、SDK 导入——而且基础 URL 的优先级高于它指向的 SDK，因为 Moonshot、DeepSeek、xAI 和 Groq 都是通过 OpenAI SDK 调用的，只是使用了不同的 base_url。如果文件中指定了两家提供商，它会拒绝操作：悄悄选一家，会让人一个月都按错误的提供商做预算。检测遵循常见的优先级：命令行标志优先于配置，配置优先于检测结果，检测结果优先于内置默认值。

未提供文件时，它只会报告运行环境。环境变量只能识别工具，无法判断工作负载使用的是 API、订阅、点数还是本地模型：

Agent 执行环境默认显示 Token 数量，而非账单节省额

在 Claude Code、Codex 或 Cursor 中，Trazum 默认谨慎地显示 Token 数量。这是显示策略，并非对你的付款方式做出判断。使用 --cost 可查看 API 价格场景；这不是订阅账单：

What this buys on Claude Code
  Claude Code identifies the tool, not your payment mode. Tokens are shown
  by default; invoice savings are unknown.

  1,001 tokens back, every call.
  Context window: 12.4% → 2.1% of Claude Opus 5's 1,000,000 tokens — room the
  conversation gets instead.
  Pass --cost if this prompt is bound for a metered API.

上下文窗口才是 Agent 中真正的货币：系统提示词占用的每个 Token，都会挤占对话可用的空间。

在此视图中，只以省钱为卖点的建议会被隐藏。 它们能否减少账单，取决于你的付款方式。model-downgrade、batch-api、output-dominated 和 promo-pricing 会被过滤掉；缓存、上下文溢出、矛盾和冗余示例则会保留，因为延迟、余量和正确性依然重要。

退出选项很重要。 运行环境只能说明 Trazum 在哪里运行，而不是你的提示词会发送到哪里——有人可能在 Cursor 中编辑生产环境的提示词并希望查看金额，--cost 无需离开编辑器就能满足需求。任何环境下都可以使用 --tokens-only 强制切换到另一种视图。

钱究竟花在哪里：trazum profile

这是整个产品的核心命令：提供使用日志（或存放轮换日志的目录），它就会读取提供商实际收取的费用——支出分布、缓存是否物有所值、对话增长情况、生成到一半就被截断的回答，以及真正能降低账单的措施，并根据你自己的调用进行计价。它只读取计数，绝不读取内容；会话密钥用于分组，且绝不会打印出来；无法计价的模型会被列出，并排除在总额之外，而不是悄悄计入。

完整章节——记录格式、--against、--what-if、缓存事后分析、对话上限以及所有过滤条件——请参阅命令参考。

开篇就说明这适用于什么场景

每次 optimize 运行结束时都会显示同一句话，因为这正是该命令刚刚执行的操作：

  Shortening a prompt is the smallest lever there is: measured on an ordinary
  support prompt, the rules recover about 1% of a monthly bill. On a metered
  API the things that move 60% to 80% are which model the call goes to, the
  Batch API, prompt caching, and what re-sending the conversation costs — and
  "trazum profile <usage.jsonl>" prices all four from what the provider
  actually charged.

如果一个工具的第一个命令只报告 1%，却对其余 99% 知之甚少，那它就没有如实告诉你它知道什么。

令牌计数

无需依赖项的估算器，按不同文本类型提供误差范围——CJK 为 ±4%、拉丁文正文为 ±6%、代码和标记语言为 ±26%、表格数字为 ±33%——基于 10 种语言的 47 个样本测得，各类别中的最大误差分别为 3.2%、5.6%、25.1% 和 32.5%。它能感知语言差异，因为单一的英语除数在德语上的误差达 37%。--exact-tokens 可通过服务提供商免费的计数端点消除疑虑。测量详情见命令参考。

坦诚说明局限性

• 节省金额是预测值，不是账单金额。 它根据你描述的场景（每月调用次数、输出令牌数）计算，使用的是 packages/core/src/pricing.ts 中的价格表。预算前请检查该表：PRICING_LAST_REVIEWED 会告诉你上次更新的时间。
• 计算时输出令牌数保持不变。 更短的提示词通常会产生稍短的回答，但这取决于任务，无法保证。显示的节省金额仅来自输入部分。
• 模型推荐基于关键词启发式规则，并非对回答质量的判断。在生产环境中降低模型档位之前，请先用自己的评估衡量差异。
• 激进级别可能会改变语气细微差别。 它会删除强调语、保留意见的表达和自我验证请求。应用前请查看差异。
• Amazon Bedrock 和 Vertex AI 的价格由各合作伙伴设定，不在此价格表中。

目录结构

packages/core/     dependency-free library (rules, tokens, pricing, LLM)
  src/segment.ts     isolation of code, URLs, emails, templates and XML
  src/rules.ts       deterministic rules engine
  src/phrases.ts     phrase dictionaries (data, multilingual)
  src/pricing.ts     model and pricing catalogue
  src/structure.ts   contradictions and repeated few-shot examples
  src/similarity.ts  shared near-duplicate scoring
  src/advisories.ts  caching, batch, model and context advisories
  src/reorder.ts     moving blocks in front of the first placeholder
  src/compare.ts     comparePrompts — after minus before, positive is worse
  src/profile.ts     the measurements behind `rank`, and no score
  src/suggest.ts     phrase-level rewrites, and the checks each one passes
  src/promptfoo.ts   exporting a suite for somebody else's assertions
  src/extract.ts     prompts marked inside source files
  src/detect.ts      which provider a file actually calls
  src/llm.ts         pluggable providers and safety checks
  src/net.ts         endpoint validation, the allowlist, safe fetch defaults
  src/i18n/          message catalogues (report language)
  src/shared-prefix.ts  preambles that could share a cache entry and do not
  src/usage.ts       the usage-log profiler: where the money actually went
  src/levers.ts      what would move the bill, priced from tokens that were billed
  src/conversation.ts   what re-sending the conversation costs, a ceiling
  src/output-shape.ts   where the output spend concentrates: tail or task
  src/prune.ts       leave-one-out over few-shot examples, against the noise floor
  src/aws-sigv4.ts   Bedrock's signature, by hand, on WebCrypto
  src/gcp-auth.ts    Vertex's service-account JWT, same reasoning
  src/openrouter.ts  live prices, with the unknowns marked unknown
packages/cli/      dependency-free CLI
  src/markdown.ts    the report as markdown, and the three escapers
  src/git.ts         the only module here that runs another program
packages/mcp/      dependency-free MCP server — twelve tools over stdio in this checkout
  src/rpc.ts         JSON-RPC 2.0 by hand; the invariant beat the SDK
  src/tools.ts       the whole surface an agent can reach, in one file
packages/tokenizer-openai/   optional exact counter, and the only dependency here
  src/index.ts       OpenAI's own ranks; refuses a model it has no table for
apps/web/          Next.js (App Router) — Optimise, Compare, Your bill, Library
action/            the packaged GitHub Action that comments on pull requests
scripts/           release notes, the token-band harness, rollback recovery
  draw-architecture.mjs  redraws the picture above from the workspace globs
  build-wiki.mjs     rebuilds wiki/ from this file, verbatim, section by section
wiki/              the GitHub wiki, generated — every page is a section of a
                   document above, so there is nothing here to keep in sync

更新价格

packages/core/src/pricing.ts 是唯一可信来源，并会在标明的日期审核；覆盖配置（--pricing）和 OpenRouter 实时数据源（--pricing-live）无需升级即可修正价格。操作步骤及其保护措施见命令参考。

分析与隐私

有两种配置，情况各不相同。 此处说明两者，是因为简短版的说法有误：在提示词库发布并加入相关条件后的多个版本中，本节曾毫无保留地声称提示词不会存储在任何服务器上。

• 未登录——默认状态。 关于提示词的任何内容都不会写入服务器。优化过程是同步的：响应中会携带结果，历史记录保存在浏览器的 localStorage 中。未配置 TRAZUM_GITHUB_CLIENT_ID 的部署会采用此配置，访客也无法开启登录功能。
• 已登录并使用提示词库。 保存提示词会将其文本写入 Postgres——trazum_prompt_versions.text，每个版本一行，因为无法查看昨天措辞的库就称不上库。只有在你保存后才会写入，数据库由运营方持有，而非我们持有。docs/accounts.md 介绍了完整的账户信息，包括架构启用的行级安全机制，以及使用 ENABLE 而非 FORCE 的原因。
• 分析功能（PostHog）默认关闭，且绝不发送提示词内容——只发送汇总指标（缩减百分比、级别、模型、区域设置）。只有运营方设置 NEXT_PUBLIC_POSTHOG_KEY 后才会启用，同时也会将分析源添加到 Content-Security-Policy 中；未设置密钥时，策略保持为 connect-src 'self'。启用后，只会发送应用明确指定的事件：按名称关闭了自动捕获、自动页面浏览、会话录制、热图和问卷调查；不会在 Cookie 中保存任何内容；事件携带的所有 URL 在离开浏览器前都会将分享令牌替换为 /c/:token，并移除查询参数。
• 在界面中输入的 LLM 密钥仅用于当前请求，随后即被丢弃；既不会记录，也不会持久化。

文档的其他部分

本 README 介绍项目概况。教程、集成指南和参考资料各有专页。docs/README.md 是索引，按你来此想做的事分类，而非按文件名分类：选择工具、使用工具、扩展工具、维护工具或报告问题。

你最可能直接需要的四份文档：

• docs/doctrine.md — 本产品绝不妥协的原则，每条原则都是先吃过亏才总结出来的。它解释了为什么这里展示的数字值得一读。
• docs/our-own-medicine.md — 将同一标准应用于本项目：它拒绝发布过什么、曾经犯过什么错以及持续了多久，还有哪些关于自身的事它无法说明。
• docs/usage-logs.md — Trazum 能从你的日志中读取什么，以及开始记录每个可选字段后能解锁哪些功能。
• docs/json-output.md — 逐字段介绍每份机器可读文档，以及各自包含的来源信息。

路线图与贡献

ROADMAP.md 介绍计划中的内容、原因，以及一路走来的历史，按时间从早到晚排列。 CONTRIBUTING.md 介绍如何添加规则或语言，docs/authoring-rules.md 则完整讲解了规则编写流程。 VERSIONING.md 介绍哪些内容属于公共 API。 CODE_OF_CONDUCT.md 介绍所有参与者应遵守的准则，并坦诚说明单人维护项目能做出哪些承诺。 SUPPORT.md 介绍哪些问题会得到回复以及回复速度； SECURITY.md 介绍如何私下报告漏洞。