AnchorWatch 的首席執行官兼比特幣貢獻者 Rob Hamilton 於 8 月 20 日提交的首次修復被合併至 Bitcoin Core。該修復解決了一個與錢包相關的錯誤，而有趣的是，他是透過將 AI 模型指向比特幣的程式碼庫，並讓它們尋找問題來發現該錯誤的。
哈密爾頓的這項努力是他所稱的「比特幣紅隊」更廣泛計劃的一部分，這是一個由志願者推動的活動，利用人工智慧系統性審計與比特幣相關的開源程式碼。該計畫已發現數千個潛在問題，其中包括數十個被歸類為關鍵的問題。它也揭示了當前人工智慧驅動的安全研究的一個令人不安的事實：你在審計過程中所需的工具可能會被中途撤除。
在比特幣紅隊的 30 小時緊急任務中
紅隊由哈密爾頓和16名志願者組成，於八月初發起了首次重大行動。在約30小時內，該團隊在超過390個與比特幣相關的開源儲存庫中記錄了4,962項發現，其中85項被標記為關鍵級別，635項被標記為高嚴重性。
Hamilton 早在五月就開始在 Bitcoin Core 上嘗試使用 AI 協助的程式碼分析。將這項單獨實驗轉變為協調行動的催化劑，是七月發生的 Coldcard 硬體錢包漏洞，導致超過 1,000 BTC 被盜。
OpenAI 停止服務，替代方案接棒
大約在 8 月 9 日，OpenAI 阻止 Hamilton 使用其工具進行進一步的比特幣安全分析。該團隊轉向其他 AI 系統，包括 Kimi K3，以繼續其工作。
瓶頸已不再是發現漏洞
漢密爾頓本人也承認了以 AI 為先方法的一個重大限制：與維護者後續的協調。在 30 小時內發現近 5,000 個問題令人印象深刻，但要讓數百個不同倉庫的維護者審查、分類和修復這些問題，則是完全不同的挑戰。
這個比率說明了一切：在 30 小時的掃描中發現了近 5,000 個問題，而經過數週的審查後僅合併了一次提交。