어떤 기업이 표방하는 기술은 정말 진짜일까요? DDE는 코드베이스를 읽어 기술적 주장을 검증하고 거짓과 AI-washing을 가려낸 뒤, 업계 및 경쟁사와 비교 벤치마킹하고 자사의 약점까지 점수화합니다 — 모두 IDE에서.
+ Parallel Atlas 4-Axis (35% Crypto Core)
+ 30-Item × 10-Co. Capability Matrix
With Data Provenance Box & Source Appendix
Runs inside your existing IDE AI subscription
Due Diligence Engine(DDE)은 IDE의 AI 에이전트 — Claude Code, OpenAI Codex CLI, Google Gemini CLI, Antigravity, Cursor, GitHub Copilot — Claude Opus 5.5 / Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon, GPT-5 등 — 를 세계 최고 수준의 기술 분석가로 탈바꿈시키는 오픈소스 커맨드라인 도구입니다. 포트폴리오 기업, 인수 대상, 경쟁사, 혹은 자사 팀 등 어떤 대상이든 코드베이스 전체를 읽어 표방하는 기술이 실제로 구현되었는지 검증하고, 시장과 경쟁사를 실시간으로 조사하며, 여러 가중 항목에 걸쳐 강점과 약점을 점수화하여 컨설팅 수준의 PDF 리포트를 Downloads 폴더에 작성합니다. 모든 작업은 IDE의 AI 샌드박스 안에서 로컬로 실행됩니다. API 키도, 외부 서버도, 텔레메트리도, 추가 비용도 없습니다.
Generic AI code reviewers stop at checkbox compliance ('Has auth? ✓ Has HTTPS? ✓'). DDE inspects actual cryptographic primitives (Signal Protocol, PQXDH + ML-KEM-1024, libsignal/BoringSSL FFI vs. self-rolled crypto), concurrency models, and live 2026 market sources.
Eliminates stale training-cutoff analysis. Before inspecting the repo, the agent searches 2026 competitor acquisitions, shutdowns, funding rounds, CVEs, and regulatory shifts. Every matrix cell carries source URLs + verification dates, surfaced in the PDF Data Provenance Box.
"data_freshness": {
"web_search_performed": true,
"search_date": "2026-10-22",
"queries_executed": 14,
"sources_cited": 28
}In v0.6.2, heuristic false positives (git rebase timestamp diffs, high-velocity commits, documentation buzzword counts) are silently discarded and blocked by _filter_red_flags. Only genuine code-level security gaps, race conditions, and logic bugs with exact file:line and fix plans appear.
{
"severity": "HIGH",
"file_path": "src/crypto/session.rs:142",
"title": "Nonce reuse risk on concurrent retry",
"description": "Use atomic counter or ChaCha20Poly1305 random nonce..."
}Third-party badges (SOC2, ISO, HIPAA) are reference-only and never scored. DDE audits 4 claim-vs-code consistency checks plus 6 code-measured capabilities: Cryptographic depth, Concurrency model, I/O patterns, Caching architecture, Scalability, and ML implementation depth.
Claim vs Code (4): Pitch accuracy / Feature completeness
Code Measured (6): Crypto FFI / Concurrency / I/O / Cache / Scale / ML모든 피치덱이 "AI 기반"이라고 말합니다. 하지만 그것을 증명할 수 있는 곳은 드뭅니다. 기술 실사는 느리고, 비용이 많이 들며, 파이프라인 전반으로 확장하기 어렵습니다.
마케팅 문구는 코드베이스가 뒷받침하지 못하는 기능을 과장하거나, 아예 지어냅니다. 그 간극을 짚어내려면 시니어 엔지니어의 시간이 필요합니다.
딜마다 코드베이스를 읽고, 아키텍처를 파악하고, 경쟁사를 벤치마킹하는 일은 며칠에 걸친 전문가의 작업이며, 그럴 여유가 좀처럼 없습니다.
객관적인 기술 기준선이 없으면, 가격과 리스크 판단은 증거 대신 창업자의 서사에 기대게 됩니다.
Every report delivers both the balanced 5-Dimension Standard Score (equal 20% weights) and the parallel Atlas 4-Axis Engineering Philosophy (55% weighted toward deep cybersecurity engineering).
API Wrapper vs. Genuine IP
Distinguishes thin third-party API wrappers from defensible proprietary algorithms, protocols, and custom engineering.
Stack Modernity & Cryptographic Edge
Evaluates 2026-grade language safety, runtime efficiency, post-quantum primitives (ML-KEM-1024), and modern toolchain maturity.
PoC Demo vs. Production Grade
Inspects error handling, edge cases, migrations, state machines, and automated test coverage to separate demos from production code.
Structural Integrity + Integrated Security (v0.3)
Evaluates security posture as an inseparable foundation of production architecture alongside modularity, fault isolation, and scalability.
Pitch Deck & Website Claims vs. Code Reality
Cross-examines public marketing claims ('AI-powered', 'E2EE', 'Zero-Knowledge') against actual repository implementation to expose AI-washing.
Strong investment candidate
Viable with conditions
Significant concerns
High risk
Do not invest (or Critical Deal-Breaker)
Generates 7 consulting frameworks across 6 global regions, plus an 8th chart: a ~30-item × 5–10 competitor Implementation Capability Matrix dynamically tailored to the target's industry with 3–5 line competitor selection rationales.
Vision × Execution
Market Growth × Relative Share
Competitive Position × Technical Moat Depth
Security Implementation × Privacy Readiness
Data Protection × Audit Transparency
Downside Risk × Upside Potential
R&D Velocity × ARR Traction (3D Bubble)
Uses the 4-state Japanese tech rating standard (○ / △ / × / ?) with primary source URLs and verification dates on every cell.
Publicly documented & verified in code, whitepapers, or specs
Asserted in marketing, but not independently verifiable
Explicitly absent in documentation or architecture
Cannot be determined from public evidence (preferred over guessing)
| Category / Capability | Target | Comp. A | Comp. B | Comp. C | Provenance (sources + last_verified) |
|---|---|---|---|---|---|
Core Cryptography Hybrid Post-Quantum Key Agreement (PQXDH / ML-KEM-1024) | ○ | ○ | × | △ | [2026-10-22] Verified FIPS 203 ML-KEM-1024 + X25519 FFI implementation |
Metadata Privacy Sealed Sender / Zero-Knowledge Routing | ○ | ○ | × | × | [2026-10-22] Verified sender certificate encapsulation across relays |
Data Governance Cryptographic Message Retirement (Tombstone Zeroize) | ○ | △ | × | ? | [2026-10-22] Verified Ed25519-signed Tombstone & cache zeroization |
Audit Transparency Public Source Code & Automated Security CI | ○ | ○ | × | × | [2026-10-22] Verified public GitHub repository & CodeQL/osv-scanner CI |
* In live PDF reports, the ~30 capability items and 5–10 top competitors are dynamically selected for the target's industry (Messaging, Fintech, Medical, Gaming, SaaS, IoT), with all cited URLs listed in the Source Appendix.
Typeset in black and Atlas Blue (#5271FF), combining executive synthesis, code-level evidence, global market charts, and a cryptographic purge certificate (~22–24 pages depending on findings).
5-dim horizontal bars, 5-dim radar chart, Data Provenance Box (search date, query & source counts, or training-cutoff warning), and business + technical synthesis.
Evidence-backed SWOT grid, per-dimension enablers, 1/3/5-year projections with confidence, immediate/medium/long-term roadmap, and investment thesis.
Genuine code defects only (file:line + fix plan) and the 10-item technical audit (4 claim-vs-code + 6 code-measured).
Regional positioning charts, 3–5 line rationale per competitor (HQ, market position, why chosen), and the ○△×? capability matrix.
Performance / Stability / Lightweight / Security Strength bars plus a plain-language executive glossary (MFA, SOC2, libsignal, PQXDH).
Engineering rebuild time/cost estimation, complete URL Source Appendix (added in v0.6.0), and cryptographic workspace purge certificate.
반복 가능하고 증거를 우선하는 기술 평가 — 모든 딜에 동일한 평가 기준을 적용합니다.
피치 내용을 실제 코드베이스와 교차 검증하여, 실제로 구현된 것과 단지 주장에 그친 것을 가려냅니다.
"AI"가 얇은 래퍼에 불과한지, 하드코딩된 휴리스틱인지, 아예 존재하지 않는지를 짚어내어 — 진짜 머신러닝과 마케팅을 구분합니다.
동등하게 가중된 항목 전반에 걸쳐 0–100 점수와 등급을 산출하며, 그 판단 근거를 함께 보여줍니다.
구조, 의존성, 설계 선택을 정리해 유지보수성, 확장성, 기술 부채를 평가합니다.
실제 경쟁사, 펀딩, 보안 권고를 웹에서 조사하여 출처가 명시된 시장 비교 자료를 구성합니다.
전적으로 IDE의 AI 샌드박스 안에서 동작합니다. 외부 서버도, 텔레메트리도 없으며 — CodeQL, Dependabot, pip-audit으로 감사됩니다.
DDE itself operates zero third-party servers and zero telemetry. Choose the exact execution boundary that matches your security policy.
$ dde prompt --pdfDDE locally generates a structured prompt. Code reading and PDF generation happen inside your existing IDE AI agent session (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Antigravity, Copilot, Cursor).
DDE makes zero outbound calls. Your AI agent runs STEP 0 live web searches for public competitor & CVE data.
$ dde analyze . --skip-aiSource code is analyzed 100% locally in memory/temp workspace and never sent to any AI model or external service.
In v0.6.3 (780e3cd / aac4c77), --skip-ai strictly disables API key auto-loading and blocks all outbound network requests.
$ dde analyze owner/repoUses your own API keys to cross-verify across up to 3 providers via the unified SSOT registry (BYOK_DEFAULT_MODELS / PROVIDER_MODEL_COSTS): Anthropic (Claude Haiku 5.5 → Sonnet 5.5 → Fable 5.1), Google (Gemini 4 Argon), and OpenAI (Astra gpt-6.1-sol / GPT-5).
Configured for zero-retention API endpoints (store=False, with fail-closed enforcement on GoogleProvider). Strips user:token@ credentials from GitHub URLs and immediately dereferences PATs after single in-memory use.
Eradicated all 36 audit defects across 35+ modules with GPT-6-Astra (xhigh) & Gemini 4 Argon, unified the SSOT model/cost registry, and locked permanent verification with 156 automated tests (tests/test_audit_regressions.py + tests/test_zero_drift_invariants.py).
Blocks Zip Slip traversal, symlinks, and FIFO special files during archive ingestion, and strips user:token@ credentials from GitHub URLs. Preserves .git during analysis for commit forensics, then performs in-place "r+b" 3-pass zero-fill shredding with strict os.walk(onerror=...) failure propagation and Windows NTFS user-only ACL locking.
Site verification (site_analyzer.py) enforces ip.is_global to block RFC 6598 CGNAT (100.64.0.0/10), private, loopback, and cloud metadata IPs as well as unsafe redirects, using reentrant DNS pinning (_pinned_dns_context) to prevent time-of-check to time-of-use (TOCTOU) DNS rebinding attacks.
Applies _esc_text across all dynamic PDF fields (ImplementationMatrix, sources, RedFlags) to prevent ReportLab XML parser crashes. Protects Latin digits and ASCII punctuation with Helvetica in Arabic (ar) and Thai (th) to prevent missing-glyph tofu boxes (□) across 24-page PDFs, enforces Jinja2 autoescape=True, and guarantees idempotent Score.compute().
Unifies __version__, BYOK_DEFAULT_MODELS, and PROVIDER_MODEL_COSTS (Astra gpt-6.1-sol $2/$10, gpt-6-astra $5/$25, gpt-5 $1.25/$10, Haiku >100k tiered rate) in config.py SSOT. Enforces fail-closed store=False on GoogleProvider, supports async def AST analysis, and locks 156 CI tests via test_zero_drift_invariants.py.
DDE는 파일을 읽고 셸을 실행할 수 있는 모든 AI 에이전트가 수행할 수 있는 구조화된 프롬프트를 생성합니다. DDE 전용 플러그인이나 로그인은 필요 없습니다.
단 하나의 pip 명령으로 공개 저장소에서 설치하세요. 순수 로컬 Python — 계정도, 설정도 필요 없습니다.
대상 프로젝트에서 AI IDE 터미널에 DDE 명령을 실행하세요. 분석은 이미 구독 중인 AI가 수행합니다 — 추가 비용 없이.
에이전트가 수백 개의 파일을 읽고, 가중 항목 전반에 걸쳐 평가하며, 경쟁사·펀딩·보안 권고를 웹에서 실시간으로 조사합니다.
컨설팅 스타일의 PDF가 Downloads 폴더에 도착합니다 — 0–100 점수, 등급, 경쟁 구도, 그리고 출처가 명시된 근거까지.
New in v0.6.3: paste Method A directly into your AI agent chat for fully automated install + audit + PDF generation, or run Method B in your terminal. Bundled Noto fonts render 14 PDF languages out of the box.
✓ Your current locale is natively supported for localized PDF output (14 languages).
Install https://github.com/Atlas-Associates-Inc/Due-diligence-engine (python3 -m pip install -U --no-cache-dir git+https://github.com/Atlas-Associates-Inc/Due-diligence-engine.git), run dde prompt --pdf --lang ko on this project, and execute the entire generated prompt (STEP 0 live web research, full code audit, JSON generation, and PDF rendering) end-to-end to save the consulting PDF report to ~/Downloads/.python3 -m pip install -U --no-cache-dir git+https://github.com/Atlas-Associates-Inc/Due-diligence-engine.git && dde prompt --pdf --lang kodde doctordde prompt --pdf --lang ko --url https://example.comWorks out of the box in any AI agent capable of reading files and running shell commands.
Boutique consulting depth with local-first privacy at zero added software cost.
| Dimension | DDE (v0.6.3) | Manual DD Consulting | Generic AI Code Review | SaaS DD Platforms |
|---|---|---|---|---|
| Added Cost | $0 (uses your IDE AI) | $$$$ (consultant fees) | Per-token API fees | $$$$ (enterprise subscription) |
| Code Privacy | Local / IDE sandbox (0 DDE servers) | Manual NDA & repo sharing | Uploads code to vendor | Stores code in vendor cloud |
| Deliverable | 24-page consulting PDF (14 langs) | Bespoke report | Inline PR comments | Web dashboard |
| Data Freshness | Live web search (2026) + URLs | Depends on analyst | Training cutoff only (stale) | Vendor refresh cycle |
| Crypto & Security Depth | PQXDH / ML-KEM-1024 / FFI audit | Depends on consultant | Surface checklist | Surface checklist |
| Competitive Benchmarks | 7 charts × 6 markets + 30-item matrix | Manual research (weeks) | None | Limited |
| Red Flag Precision | Code-verified only (file:line + fix) | High (slow) | High false-positive noise | Heuristic rule noise |
| Setup & Turnaround | 1 command / ~10–20 min | 2–4 weeks | Minutes (partial) | Days (onboarding) |
투자 판단을 내리든, 자사 엔지니어링을 객관적으로 들여다보든, 경쟁사를 벤치마킹하든 — 코드에서 나온 증거를, 빠르게.
VC, 그로스 펀드, M&A 팀: 심층 분석에 들어가기 전, 파이프라인 전반의 기술 리스크와 주장 이면의 진실을 선별하세요.
자사 코드베이스에 DDE를 실행해 제3자의 시선으로 강점, 약점, 기술 부채를 확인하세요 — 개선 우선순위를 정하거나 다음 라운드를 준비하기 위해.
공개 저장소와 시장 데이터를 바탕으로 경쟁사의 기술 스택과 구현 깊이를 벤치마킹하고, 증거를 통해 자사의 위치를 파악하세요.
네. DDE는 Apache 2.0 라이선스의 오픈소스입니다. IDE에 이미 가지고 있는 AI 구독을 사용하므로 API 키도, 추가 비용도 없습니다.
아니요. DDE는 100% 로컬 Python이며 IDE의 AI 샌드박스 안에서 동작합니다. DDE 서버도, 텔레메트리도 없습니다. 웹 조사는 경쟁사와 시장에 관한 공개 정보만 가져옵니다.
파일을 읽고 셸 명령을 실행할 수 있는 에이전트라면 무엇이든 가능합니다. Claude Code, OpenAI Codex CLI, Google Gemini CLI, Antigravity, GitHub Copilot Agent Mode에서 검증되었으며(Claude Opus 5.5 / Sonnet 5.5, Gemini 4 Argon, GPT-5 등 최신 모델 지원), Cursor, Gemini Code Assist, Aider, Windsurf 등 유사한 에이전트형 터ミ널에서도 동작합니다.
Downloads 폴더에 저장되는 컨설팅 수준의 PDF(약 24페이지)로, 전체 0–100 점수, 등급, 경쟁 구도, 구현 매트릭스, 그리고 출처가 명시된 근거를 담고 있습니다.
AI-washing이란 기반 기술이 미미하거나 존재하지 않는데도 제품을 AI 기반이라고 마케팅하는 것을 말합니다. DDE는 피치에 담긴 주장을 코드베이스의 실제 구현과 비교하여 그 간극을 짚어냅니다.
한 번 설치하고, 어떤 AI IDE에서든 실행하여, 증거를 직접 확인하세요. 무료이자 오픈소스입니다.