第 5 课：审查你自己的 AI 代码

第 5 课：审查你自己的 AI 代码

目标

你用同样的方法审查一个自己拥有的仓库——最好是助手写的代码——用一个能证明 修复的测试修掉至少一个发现，并记录你没有审查的部分。

为什么有这节课

那个笔记服务是一个预埋了漏洞、答案已知的沙箱。你的代码两样都没有。能 迁移的是方法：找到输入跨越信任边界的每一处，问清谁控制它、他想要什么， 并检查代码用的是机制而不是侥幸。

本课内容

1. 列出信任边界。 搜索输入进入的地方：Web 路由、CLI 参数、上传的 文件、队列消费者、读取 os.environ 的地方。在细读任何一处之前先写下 清单。
2. 跑扫描器。 ruff check --select S（或你团队已经在用的扫描器）几秒 内给出模式层面的发现。逐条分诊：真问题、误报，还是接受的风险——并写下 理由。
3. 问扫描器问不了的五个问题。 对每个边界：
   • 有没有输入不是以绑定参数或参数列表的形式，进入了 SQL、shell 或模板？
   • 有没有输入成为文件系统路径的一部分？解析之后检查包含关系了吗？
   • 在生产环境会运行的代码路径里，有没有缺省、兜底或示例密钥？
   • 密码或 token 是否用加盐的慢函数哈希、并用 hmac.compare_digest 比较？
   • 有没有东西用 pickle、marshal、shelve 或不安全的 YAML 加载器 反序列化客户端数据？
4. 先写测试再修一个发现。 把攻击写成失败的测试，用机制修复，看着测试 通过。测试写好之后再让 Agent 给出修复，并对照机制审它的 diff，而不 只是看测试。
5. 记录。 已验证 / 未验证 / 已知局限。「未验证」包括你列出却没有读的 每一个边界。

如果你在别人依赖的代码里发现了严重问题，先遵循你所在组织或该项目的安全 披露流程，再考虑公开提 issue。

练习

让你的编码 Agent 列出你仓库里的信任边界，再和你自己的清单对比。记下你们 各自漏掉了什么。

检查点

本检查点自我报告。能回答下面三题时，用 python verify.py --attest l05 认领：

1. 你列出了多少个信任边界，实际读了多少个？
2. 你修了哪个发现？哪个测试证明了它？
3. 你把哪个扫描发现标成了误报或接受的风险，为什么？

预期证据

你的边界清单、扫描分诊、先失败后通过的测试，以及三行记录。未修复漏洞的 发现在修好之前不要放到公开的地方。