llm-sast-scanner

给 AI 编程助手装上漏洞扫描眼,写代码时顺手查 34 类风险

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 编程开发 🍴 复刻 34 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 290
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

llm-sast-scanner 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类编程开发
开发团队SunWeb3Sec
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
GitHub 星标★ 290
上线时间2026-03-29 00:00:00
代码更新2026-08-22
仓库体积114 KB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-16
浏览次数2

项目介绍

llm-sast-scanner 是一个面向 AI 编码代理的静态应用安全测试(SAST)技能包,核心目标是把结构化的漏洞检测能力注入到 AI 编程助手的工作流中。它覆盖 34 类常见漏洞,包括注入、XSS、路径穿越、不安全反序列化、硬编码密钥等,让 AI 在写代码或审查代码时能按统一规则识别风险,而不是只依赖模型自身的模糊记忆。项目以技能(skill)形式提供,可被支持技能机制的 AI 编码代理加载,从而在生成或修改代码的过程中主动提示安全问题。它解决的是 AI 写代码快但安全审查弱、传统 SAST 工具又难以与 AI 代理深度集成的问题。整体定位偏轻量,适合希望把安全左移进 AI 辅助开发流程的团队做初步筛查,而非替代成熟的商业或重型开源 SAST 引擎。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 290

核心亮点

  • 覆盖 34 类漏洞,规则结构化,便于 AI 代理按统一标准判断
  • 以 skill 形式集成,能嵌入 AI 编码代理的生成与审查流程,安全左移
  • 项目轻量,无需复杂部署即可让 AI 助手获得基础 SAST 能力

不足之处

  • 项目处于早期,规则深度和误报率控制有待更多实战验证
  • 依赖 AI 代理自身的技能加载机制,通用性和兼容性受宿主限制

适用场景

  • AI 编码代理生成代码后自动做安全自检
  • 开发者在 IDE 中让 AI 审查改动并提示注入、XSS 等风险
  • 团队把安全规则前置到 AI 辅助开发流程做初步筛查

替代项目

Semgrep、CodeQL、Bandit

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