Anthropic විසින් නිකුත් කළ Claude Security (beta) ප්ලගීනය, කේත ආරක්ෂණ පරීක්ෂණ සඳහා නව AI‑මූලික මෙවලමක් ලෙස හඳුන්වා දී ඇත. මේ පළමු විස්තරාත්මක මැනුමෙන්, 189 sub‑agents භාවිතා කරමින් සම්පූර්ණ ~/.claude සෙටින් පද්ධතිය සෝදිසි කිරීමේ ප්රතිඵල, ගාණ, කාලය, නිරවද්යතාවය පිළිබඳව පැහැදිලි කරයි.
2026 ජූලි 25 දින, මම Claude Code 2.1.220 පරිසරයේ v0.10.0 (claude‑security) ස්ථාපනය කර, /plugin install claude-security@claude-plugins-official යන විධානයෙන් ප්ලගීනය සක්රිය කළෙමි. පසුගිය විධානය /claude-security scan . – whole codebase ලෙස ලබා දී, සම්පූර්ණ රෙපෝසිටරිය (≈2 පැය 1 මිනිත්තුව) පරීක්ෂා කරන ලදී. මෙහිදී 189 sub‑agents ක්රියාත්මක වී, සමස්තයෙන් 20 සමාන්ය සෙවීම් (findings) ලැබුණි.
ප්ලගීනයේ ප්රධාන විශේෂත්වය වන්නේ, effort පරාමිතිය භාවිතා කරමින් සොයා ගැනීම්ගේ ගැඹුරුභාවය සහ පරීක්ෂණ පරාසය සකස් කිරීමයි. effort මට්ටම් හතරක් ඇත:
- low: එක් ගවේෂකයෙකු පමණක් සම්පූර්ණ රෙපෝසිටරිය පරීක්ෂා කරයි.
- medium (පෙරනිමි): ඉන්වෙන්ටරි → ත්රාස්ත මොඩලය → කොටස් අනුව ගවේෂකය → ත්රි‑වෝටර් පැනලය.
- high: medium මට්ටමට අමතරව, එක් කොටසකට 24 ත්රාස්ත මොඩල සීමා, දෙදෙනෙකු ගවේෂකයෙකු ලෙස ක්රියා කරයි.
- adversarial: high මට්ටමට අමතරව, සමාන්ය සෙවීම් මත ප්රතිවිරුද්ධ පරීක්ෂණයක් සිදු කරයි.
ප්ලගීනයේ පණිවුඩය “මෙම පරීක්ෂණය කාලයක් ගත විය හැකි අතර token ගාණ වැඩි විය හැකිය” යනුවෙන් පෙනේ. ඒත්, සත්ය ගාණය වාර්තාවේ අඩංගු නොවූවත්, 2 පැය කාලය හා 20 සෙවීම් මත පදනම්ව, token භාවිතය සාමාන්යයෙන් මධ්යම‑ඉහල මට්ටමට සමාන වන බව අපේක්ෂා කළ හැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලාංකීය සංවර්ධකයින්, විශේෂයෙන් AI සහ cloud‑native පරිසරයන්හි කටයුතු කරනවෝ සඳහා, මෙම ප්ලගීනයේ පහත ලාභ ඇතිවෙයි:
- කේත ආරක්ෂණය සඳහා අධික වියදමකින් තොරව LLM‑මූලික විශ්ලේෂණයක් ලබාගත හැකිය.
- Git‑අධාරිත පරීක්ෂණ නිසා, CI/CD පයිප්ලයින් වලට පහසුවෙන් ඒකාබද්ධ කළ හැකිය.
- ඉදිරියට ගමන් කරන සමාගම් සඳහා, token‑භාවිතය මත පදනම්ව වියදම් පාලනය කළ හැක.
- ආරක්ෂණ සෙවීම් සංඛ්යාතය අඩු වීම නිසා, දෝෂ නිවැරදි කිරීමේ වේගය වැඩිවේ.
ඒ නිසා, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණ ආයතන, startups, සහ විශ්වවිද්යාල සිසුන්ට, මෙම මෙවලම භාවිතා කිරීමෙන් ගැටළු හඳුනා ගැනීම, ඉගෙනීම, සහ ව්යාපාරික ආරක්ෂාව වැඩි දියුණු කිරීමේ අරමුණට ඉතා වැදගත් වේ.
සාරාංශයෙන්, Claude Security beta වර්ෂනය, token ගාණය, කාලය, නිරවද්යතාවය පිළිබඳව පැහැදිලි දත්ත ලබා දී, LLM‑මූලික ආරක්ෂණ විශ්ලේෂණයේ නව මට්ටමක් සකස් කරයි. මෙය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට අනාගතයේදී නව අවස්ථා විවෘත කරනු ඇත.
