AI Security Studio は、セキュリティ分析に異なるアプローチを提供し、完全にローカルで実行されるため、コードがユーザーのマシンを離れる必要がありません。これは、機密データ、NDA、および専有コードベースにとって非常に重要です。このツールはローカル LLM を利用しており、外部 API 呼び出しを行ったり、テレメトリを送信したりしません。主な機能の 1 つは ASS Script エンジンであり、オフラインセキュリティスキャンの記録と再生を可能にします。スキャンプロセスでは、LLM を使用する前に決定論的分析を優先します。これは、解析、初期検出のためのルールエンジン、知識取得、要約、そして LLM 推論のパイプラインに従います。LLM は、脆弱性を説明し、検出結果を相関させるために、生のコードではなく構造化された要約で動作します。プレーン YAML で記述された ASS Script は、ユーザーがノードのやり取りとスキャン呼び出しのシーケンスとしてワークフローを記録できるようにします。これらのスクリプトは読みやすく、GUI またはコマンドラインから同一に再生できます。この一度記録すれば、永遠に再生できる機能により、一貫した実行が保証されます。デモビデオの作成のために、AI Security Studio はオフラインナレーションパイプラインも採用しています。これには、マークダウンでショットリストを作成し、それを Python スクリプトで処理することが含まれます。このスクリプトは、音声合成のために組み込みの macOS TTS を、オーディオおよび字幕生成のために ffmpeg を使用します。タイミングキューや字幕作成を含むナレーション生成プロセス全体は、クラウド依存なしにローカルで実行されます。これは、データをプライベートに保つというプロジェクトのコア哲学に沿ったものです。AI またはネットワーク呼び出しに依存する前に、決定論的でローカルファーストのステップを優先するというパターンは、貴重なアーキテクチャ原則として強調されています。