Claude Code 安全审计提示对比实测

让 AI 扫描代码库找安全漏洞，方法有很多种。不同的提示词（Prompts）或技能（Skills），效果可能天差地别。我最近试了几种，发现有的能精准定位 SQL 注入，有的却会漏掉关键问题。

实测五种安全审计提示

我主要测试了五种不同的安全审计提示词，看看它们在发现常见漏洞（比如 SQL 注入、XSS）上的表现。

有的提示词设计得很全面，会系统性地检查输入验证、输出编码、依赖库版本等问题。用这种提示词跑一遍，AI 能列出一长串潜在风险点，包括一些容易被忽略的配置问题。

但问题也来了：全面往往意味着“噪音”也多。AI 可能会把一些严格来说不算漏洞的代码模式也标记出来，导致误报率偏高。你需要花不少时间去手动筛选哪些是真问题。

另一种思路是让 AI 专注找某类特定漏洞，比如专门查 SQL 注入。这种提示词通常更精准，误报少，发现真问题的概率也高。但它的覆盖面窄，如果你想让 AI 做一次全面的安全体检，就得跑好几个不同的专项提示，比较麻烦。

效果差异明显

实测下来，不同提示词的效果差异比想象中更大。

• 有的能发现深层逻辑漏洞：比如一段代码表面上看做了参数化查询，但拼接 SQL 的逻辑藏在某个工具函数里，只有特定的提示词能把它挖出来。
• 有的对上下文理解更好：AI 能结合代码注释、变量命名，更准确地判断某处代码是否真的存在风险。
• 有的则过于“敏感”：只要看到 eval() 或 exec() 就报警，不管上下文是否安全可控。

简单说，没有“万能”的提示词。选哪个，得看你的代码库特点和审计目标。

视频内容提要

这篇文章附有一段 16 分钟的视频，供付费订阅者观看。视频里更详细地演示了不同提示词的实际运行过程、输出对比，以及我的一些操作心得。

如果你想深入了解具体怎么用 Claude Code 做安全审计，这段视频值得一看。

Mar 24, 2026 ∙ Paid

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