随着 AI 编程能力越来越强，我们使用 AI 的方式从代码补全，到让它编写整个文件，再到现在几乎不需要关心代码细节就能实现完整的功能。但 vibe coding 带来的代码安全问题一直不少，比如数据库泄露、API key 泄露、SQL 注入、远程命令执行、敏感信息泄露这一类。
之前我在一个 vibe coding 的群里，有群友分享了一个文字策略类游戏，是用 DeepSeek 的模型做的。我试玩的时候发现速度很慢，就打开浏览器控制台查看了请求，发现它的请求是直接在前端发出的，API key 明文写在请求头里，任何人都可以复制走。这位群友是 vibe coding 的新手，游戏本身做得挺有意思，我当时马上在群里提醒他 key 已经泄露，让他尽快轮转并删除旧的 key。
现在模型能力增强以后，这类基础问题少了一些。但只要一直用 AI 迭代代码而不检查安全问题，漏洞还是很多。不管是新手 vibe coding 一个应用，还是专业开发者开发企业级项目，代码安全都需要重视。即便是懂开发的前端或后端工程师，对代码安全的理解相比专业的网络安全工程师也是比较片面的。
Qoder Security 是什么
最近 Qoder 发布了一个新功能 Qoder Security，把代码安全防护做成了一个正式的产品功能。这是我第一次见国内的 Agent 产品这样做。Qoder 本身是一个 vibe coding 工具，它把 security 作为核心产品功能之一，提供了三个扫描能力：静态工程扫描、轻量扫描和深度扫描。Qoder 的官方文档里有完整说明。
入口在 Qoder 的设置里：打开 Settings，左侧导航栏有一个 Security 项，点进去就能看到三个开关。
三个扫描级别的区别
- Static Check（L1，免费）：通过正则和高危模式匹配扫描存量代码，检查那些从代码层面就能直接发现的问题，比如高危的函数调用，相对静态。除了扫描存量代码，它也会在 AI 编写代码或者调用工具之后快速执行匹配，防止某次操作引入了有安全影响的代码，命中的问题可以自动修复。
- Lightweight Scan（L2）：针对本次新写的增量代码理解代码语义，识别 SQL 注入、远程命令执行、敏感信息泄露这类风险。它在每次工具调用时自动执行，一般在一轮对话快要完成的时候运行。
- Deep Scan（L3）：基于整个增量代码或者整个代码仓库，分析代码含义以及相关联的业务。比如某个模块新增了几个文件，它扫描时不只看这几个文件，还会关联相关业务，跨文件、跨函数追踪完整的数据流。只看单个文件时很难发现这种隐藏的跨文件漏洞。它适合在提交或者推送代码之前使用。
以前的安全检查通常就是第一种，用正则或者模式匹配拦掉一些比较明显的风险。Qoder 官方文章提到，这套能力基于一个自研的安全检查大模型，效率和准确度会比普通模型直接检查更好；他们内部测试在 Claude Code、Codex 这类基础设施和组件上发现了 600 多个安全问题。
实际扫一个项目
我在 Qoder 里打开了自己以前写的一个项目 Textwell，它是一个文本优化应用。
这个应用的界面是右侧一个文本输入框，左侧执行文本扫描这一类的检查。这种有文本输入框的应用最容易被各种注入，因为输入的形式太广泛了。
在对话框里输入 /security-scan，调用这个 Skill 之后，它会先问要运行哪种扫描：A 是深度评审上次评审基线以来的提交，适合发布前；B 是快速检查当前工作区的改动；C 是云端扫描整个仓库或者指定的文件目录；D 是自定义。我选择 C，扫描整个代码仓库。
第二个问题是扫描哪些文件，我让它自己找需要扫描的。因为我的仓库比较大，代码太多，它没有办法一次性全部扫完，就自己去寻找风险比较高的位置分批扫描。第一批它挑了最高风险的核心 API 文件，包括图片代理接口（SSRF 风险面）、支付 webhook、兑换码鉴权、登录态同步和支付下单接口，结果是 No security issues found。
我让它再扫一批，第二批覆盖了 AI 流式接口、支付订阅相关的接口和定时任务，结果同样是 No security issues found。剩下没扫的是一些风险更低的路由。
这个仓库是已经上线的产品，上线之前我自己针对性优化过一波安全问题，所以这次扫描没有发现问题，也说明它目前的质量还可以。但很多产品没有这样的风险意识，尤其是现在用 AI 编程的新手越来越多。把安全检查做成产品的内置功能之后，AI 在写代码的时候就能尽可能帮我们规避和修复问题。对自己开发并上线一个生产应用来说，扫描确认没有问题之后，心智负担会小很多。