大家好，俺是程序员鱼皮。最近逛 GitHub 的时候，发现了一个挺有潜力的开源项目 ------ DeepAudit，让 AI 帮你挖掘项目漏洞。
势头很猛啊，短短时间就涨了不少 star，看这 star 趋势图：
这是一个 AI 代码审计工具，能自动分析你的代码，找出潜在的安全漏洞和代码问题。
作者很贴心地提供了在线体验版，可以直接使用，当然也支持本地部署。下面鱼皮以作者部署的在线体验版，带大家体验一下这个项目的功能。
首先需要配置自己的大模型 API Key，国内的很多大模型都支持：
如果想直接导入并分析你在 GitHub 上的项目，而不是手动上传代码，那么还需要配置 GitHub Token，让工具能够读取到你的仓库代码。
可以在 GitHub 上生成一个新的 Token：
配置好之后，就可以创建一个要分析的项目了，仓库地址要填写正确。这里鱼皮拿自己 3 年前做的个人开源项目 ------ SQL 代码和数据生成器试试水。
然后新建一个审计任务：
填写要分析的分支，还可以设置一些文件排除规则，比如排除 node_modules、测试文件等。
点击开始分析，AI 就屁颠儿屁颠儿干活了~
我去，竟然发现了 123 个问题？！
不过能写出 123 个问题，我感觉自己也是挺厉害的哈哈哈。
进入任务详情页面，我倒要看看都是什么问题。
先看看最严重的 ------ SQL 注入漏洞。
AI 的解释还挺到位的，确实存在 SQL 注入风险。当时这么写纯属图方便，没想到被 AI 一眼看穿了。
一些小细节也被指出来了，比如硬编码、异常处理不够完善、日志记录不规范等。
不过也有一些误报，AI 把正常的代码逻辑判断成了问题。
总体来说，这个工具还有进步空间，但已经很实用了。正好我们团队需要这样的代码审计工具，还是挺期待作者能进一步完善的。
审计完成后，还可以直接导出报告：
一下子就得到了整整 70 多页的专业报告！
想想我大学的时候做课设作业，要是有 AI 帮忙生成这种报告，不得爽飞边子了？
除了项目审计，作者还提供了即时分析功能。不过这个就没什么新意了，我们团队的 代码小抄在 24 年初就已经上线了这个功能。
我体验这个项目的时候，还有很多功能没做完，不过这也是 MVP 最小可行产品原则嘛，快速验证想法最重要。
值得一提的是，作者更新非常频繁。截止到目前，项目界面已经焕然一新了，更有极客范儿。
在审计流日志页面可以看到 AI 思考分析的过程：
还有智能仪表盘，可以直观地看到代码质量趋势：
最后
这个项目的实现思路其实挺值得学习的。通过调用大模型的 API，让 AI 理解代码逻辑，然后根据常见的安全漏洞模式和最佳实践进行分析，最后生成结构化的审计报告。整个流程和 AI 代码审查是类似的，但更专注于安全漏洞的发现。
对于个人开发者来说，这类工具可以帮你在提交代码前发现潜在问题，拿来检测一下自己之前的老项目代码也是不错的；对于团队来说，可以把 AI 接入到 CI/CD 流程中，自动化代码安全检查。虽然本项目暂时还有误报，但随着 AI 能力的提升，以及作者在领域知识方面的填充，相信会越来越准确。
来试试看，你的项目代码里有多少个 Bug？