本文是东方隐侠安全团队关于AI代码审计Skill实战的总结，探讨了如何构建高效代码审计Skill，涵盖Skill设计思路、核心能力、验证方法、技术挑战及工程化落地等内容，强调专家经验与AI结合的重要性。
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注入特定领域的专家经验
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规范化的审计流程
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针对性的漏洞检测规则
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先喂业务相关的文档、接口规范、权限模型
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把常见的业务逻辑漏洞做成检查规则（如：优惠券不能为负数、订单金额不能低于成本）
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结合企业内部的编码规范一起注入
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用已知漏洞的靶场测试
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放一个故意有漏洞的代码库
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看Skill能否准确检出
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用不同模型跑同一套Skill
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互相Review结果
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安全工程师Review AI的报告
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反馈哪些是误报、哪些漏报了
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Agent Teams模式：把任务分给多个Agent，每个Agent只管一小块
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上下文压缩：利用Claude 4.6的上下文压缩能力
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切片策略：按模块，按功能切片处理
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结合静态分析工具（CodeQL、Semgrep）
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工具做初筛，AI做深度分析
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分层：路由→控制器→业务逻辑→数据访问
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持续关注CVE，安全社区动态
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定期更新Skill的知识库
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人工反馈闭环：漏报的case要回填到Skill里
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数据安全
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代码是最核心的资产，不能泄露到外部
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方案：本地化部署大模型 / 商业合规API / 脱敏处理
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API调用是按token收费的
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优化策略：先让AI做粗筛，疑似问题再深入分析
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把Skill嵌入DevSecOps流程
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代码提交自动触发审计
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AI不是替代人，是放大能力
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人工审核环节不能省
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已有基础的Code Audit Skill
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在GitHub上持续更新： https://github.com/EastSword/dfyx_skills_lab/tree/main/skill-dfyx_code_security_review
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正在探索Agent Teams模式处理复杂项目
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接入MCP工具链
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完善多语言支持（Java/Go/Python）
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做企业级定制化方案
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Skill不是银弹：它是对AI能力的增强，不是替代 -
专家经验是关键：你的经验越丰富，Skill越强大 -
持续迭代：没有完美的Skill，只有不断打磨的过程 -
拥抱变化：AI在进化，我们的玩法也要跟着变
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公众号｜东方隐侠安全团队
原文始发于微信公众号（东方隐侠安全团队）：AI代码审计Skill实战：从0到1的构建指南
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