开发者打开集成开发环境（IDE），用简单的英语描述自己想要的功能，然后看着人工智能代理在喝杯咖啡的时间内编写出相应的功能。编译通过，手动点击验证也通过，最终发布。没人问过它是否安全，因为几乎没人问过任何问题。提示取代了…… pull request“它能用”取代了“我审查过了”。这就是氛围编码，它不再是边缘化的习惯。越来越多的生产代码是由专业团队编写的，而不仅仅是业余爱好者在周末开发应用时采用的。也正因如此，氛围编码的安全性已经成为所有工程和安全领导者都在讨论的话题，无论他们是否已经正式命名。
“氛围编码”的真正含义
Vibe 编码是一种软件开发方式，在这种方式下，开发者用自然语言描述期望的结果，然后由人工智能模型或基于该模型构建的代理生成可运行的代码。开发者根据结果进行引导（“构建一个……”）。 login 开发者往往凭直觉判断输出结果是否正确，而不是逐行编写或审查代码。这种做法之所以流行，是因为它反映了一个现实：开发者并非基于对代码本身的理解，而是凭感觉判断输出结果是否正确。
这种转变才是关键所在。代码审查曾经是软件编写过程中不可或缺的检查点。而Vibe编码模式则刻意绕过了它。速度提升了，但“这段代码到底做了什么”这种问题却减少了。
为什么“它有效”是错误的酒吧
“它能运行”指的是代码在测试场景下实现了预期的功能。但它并没有说明代码在无人询问的场景下会如何运行：例如输入格式错误、已认证用户过度信任某个端点、从未检查过的依赖项、以及明目张胆地硬编码的密钥。这就是“vibe 编码”安全性在任何人察觉到问题之前就失效的地方。
AI 编码模型经过训练，能够生成符合提示意图的功能性输出。安全性并非其目标函数。一个以“满足请求”为优化目标的模型，会毫不犹豫地生成一个使用字符串拼接而非参数构建的查询、一个没有访问控制的端点（因为提示中从未提及哪些人不应拥有访问权限），或者一个信任本应验证的响应的 API 调用。它能够编译，能够运行。但它也引入了与应用安全团队花费十年时间培训开发人员消除的相同漏洞类别相同的漏洞，而且其生成速度之快，任何人工审查流程都无法与之匹敌。
内部研究用实际数据佐证了直觉：相当一部分由智能编码工具生成的代码在初次运行（甚至在任何审查之前）就存在可被利用的安全漏洞。这并非某个模型的缺陷，而是以“运行”而非“安全”为优化目标的必然结果，也是代码安全亟待弥合的鸿沟。
风险面比代码本身还要宽。
氛围编码 安全通常被视为一种 代码质量问题，但暴露程度 贯穿整个工作流程 代理接触的不仅仅是它的功能。 写道：
为什么传统的应用安全工具会落后于时代
大多数应用程序安全工具都是按照某种节奏构建的：先编写代码，然后在持续集成 (CI) 或代码发布 (PR) 阶段进行扫描。这种节奏假设存在一个稳定的、由人编写的工件供扫描器扫描，并且变更量可以忽略不计。 pipeline 可以刻意审查。
Vibe 编码会破坏时序，而这种时序上的差距正是 Vibe 编码安全问题的核心。代码在 IDE 内部几秒钟内就会发生变化，往往在它到达目标系统之前就已经发生了。 pull request仅在持续集成 (CI) 环境中运行的扫描器只能在问题发生后才发现它，此时不安全的模式已被合并，成为其他人正在构建的下一个功能的一部分。而将 AI 生成的代码与其他代码同等对待的扫描器则会忽略那些与代码编写方式相关的特定风险：例如，代理在未经要求的情况下选择的软件包，以及在人工查看差异之前就告诉代理该做什么的指令文件。
真正弥合差距的是什么？
那些走在前列的组织并没有放慢“氛围编码”的步伐，而是将真正的“氛围编码”安全性融入到工作流程中：将检查点移回代码实际编写的位置，并将人工智能生成的代码视为不可信输入，直到证明其可信为止。
- 在 IDE 内部进行扫描，而不仅仅是在 CI 中。 在代理仍在生成函数时捕获不安全模式，与在三个其他特征依赖于该函数之后捕获该模式是不同的问题。
- 验证代理引入的每个依赖项就像在安装之前验证开发人员手动输入的内容一样。
- 将代理读取的配置文件视为代码，而不是文档。 规则文件、技能文件和 MCP 服务器配置可以包含改变代理行为的指令，它们应该像代理生成的代码一样受到严格审查。
- 要让相关人员参与到修复过程中，而不仅仅是标记。 能够看到某个漏洞为何可被利用，而不仅仅是触发了规则的开发者，下次就能以不同的方式进行提示和审查。
- 假设“它有效”从来都不是安全屏障。并且让实际进度条在工作流程中可见，而不是将其留在内存中。
Xygeni 的定位
这就是接缝。 Xygeni 的 DevAI DevAI 的设计初衷就是为了封闭系统。它作为 IDE 内部的持续安全层运行，监控人工编写和 AI 生成的代码，从代码生成之初到最终部署完成，全程监控。 pull request它无需等待提示：它会标记可利用的模式，用通俗易懂的语言解释真实的攻击路径，并提出开发者无需离开现有流程即可查看和应用的修复方案。在供应链方面， MEW（恶意软件早期预警） 它可以捕获签名出现之前的恶意软件包，这在这里至关重要，因为代理代表你选择依赖项正是被恶意占用或被入侵的软件包获得入侵途径的时刻。
在两者之下，CoreAI 将代码库、依赖项和……中发现的内容关联起来。 pipeline 将其整合为一个优先排序的风险视图，而且该视图并不局限于此。 Xygeni 的 自行扫描。它应用了相同的方法。 人工智能分诊解释和 整治 根据其他现有扫描器的发现，确保代码的流畅性并不意味着推翻现有的技术栈，而是在其上添加一个能够跟上当前代码编写速度的层。
常见问题解答
氛围编码本质上是不安全的吗？
不，Vibe 编码是一种开发方法，而非漏洞。风险在于跳过了原本用于发现不安全模式的审查步骤，而不是一开始就使用 AI 编写代码。因此，Vibe 编码的安全性是一种工作流程规范，而不是避免采用这种做法的理由。
现有的可以 SAST or SCA 工具会捕捉到编码安全风险吗？
他们确实能发现一些问题，但通常是在代码合并之后，因为大多数代码是在持续集成（CI）环境中运行，而不是在生成代码的集成开发环境（IDE）中运行。他们通常也不会评估人工智能代理自身的行为，例如它选择的软件包或读取的配置文件。
针对 Vibe 编码安全性，最有效的单一解决方案是什么？
将安全检查移至 IDE 中，在代码生成时就进行检查，而不是仅仅依赖于后续步骤。 pipeline 扫描。在问题成为后续三个功能的一部分之前发现它，与事后发现它是两回事。
确保代码的流畅性是否意味着要放慢开发人员的速度？
如果检查是在集成开发环境 (IDE) 内进行的，并且提供了解释和现成的修复方案，那就不会有问题。目标是在保持编码速度优势的同时，恢复人工审查曾经提供的判断力。
