GitHub 的密钥检测模型：更少噪音，找到更多密钥

我们的新流程 vs. 之前的 LLM 流程：密钥扫描更智能，成本大幅降低 - 接受率提高 11.5% ——按仓库所有者加权计算的告警精确度 - 中位扫描执行时间降低 86% ——推送后扫描 - 服务成本降低 98% ——紧凑模型 vs. 远程 LLM 调用 只有当开发者信任扫描结果时，密钥扫描才能发挥最大作用。漏报太多，真实凭证就可能一直留在仓库里；告警太频繁，开发者又会把时间花在排查那些并非密钥的字符串上。通用密钥尤其难平衡：同一个字符串既可能是真实凭证，也可能是文档里的占位符，要准确判断，就得理解它周围的代码和文本。 为了解决这个问题，我们训练了一个专门针对 Gi