據 Woofun AI 消息，專注於 Bitcoin 生態的"比特幣紅隊"項目啓動初期即展現驚人效率，在短短 55 小時內完成對 425 個項目的深度掃描，累計識別出 6,700 項潛在安全問題，迅速勾勒出當前生態的安全風險輪廓。

Woofun AI 整理數據顯示，上述隱患中高達 1,029 項被定性爲高度危險或極其嚴重。8 月 6 日披露的後續數據雖記錄了進入安全處理流程的問題數量，卻未能揭示其對軟件安全的實質影響。核心缺失在於缺乏維護者反饋閉環，導致無法量化真實漏洞轉化率，亦難以追蹤哪些問題被拒絕處理、降級處理或最終生成修復補丁，這使得單純的數量統計難以直接等同於安全收益。

漢密爾頓指出，該體系本質爲人機協同：AI 模型執行廣泛搜索，專家則負責制定搜索指令、解讀分析結果、復現問題並決定公開檢測結果。隨着掃描範圍擴大，外部溝通、任務交接及問題分類成爲制約運作效率的關鍵瓶頸。

儘管 AI 能快速處理大規模審查，但專家在驗證與公開環節的介入不可或缺，這種分工模式決定了項目無法完全自動化運行。

當前 6,700 項標記僅代表候選問題，因缺乏公開數據作爲基準，掃描與解決速度的相對關係尚不明朗。未來需建立區分已被複現、已被確認、被降級處理、被拒絕處理及已被修復問題的比例和基準，方能評估其轉化爲有效的安全防護措施的程度。這是繼早期自動化掃描後，行業對 AI 安全落地實效的一次關鍵壓力測試。