Opublikowano wersje bezpieczeństwa Datasette 1.0a39 oraz 0.65.4, które zawierają krytyczne łatki dla instalacji publicznie dostępnych, szczególnie mieszających dane publiczne i prywatne. Wydania zostały przygotowane w odpowiedzi na podatności zgłoszone przez Sevbana Dönmeza i opracowane wspólnie przez Alexa Garcię i Simona Willisona.
Proces tworzenia łatek był niezwykle zaawansowany technologicznie. Zespół przeprowadził audyt bezpieczeństwa z użyciem trzech modeli AI: Claude Fable 5.1, GPT-5.6 i GPT-6 Astra, odkrywając wiele subtelnych błędów. Praca zajęła prawie tydzień intensywnego testowania i recenzji. Szczególnie ważne było połączenie sił - jeden z programistów pisał testy ujawniające podatność, drugi implementował fix. W ten sposób każdy problem przeszedł weryfikację dwóch niezależnych humaniści oraz różnych modeli AI działających jako kodujące agenty.
Od teraz audyty bezpieczeństwa przeprowadzane przez modele frontier będą stałym elementem cyklu rozwojowego Datasette. To podejście pokazuje, jak podejście hybrydowe łączące AI z tradycyjnym code review może ujawnić problemy niedostrzegalne dla pojedynczego człowieka lub jedynego systemu.