開發者開啟整合開發環境（IDE），用簡單的英文描述自己想要的功能，然後看著人工智慧代理在喝杯咖啡的時間內編寫出對應的功能。編譯通過，手動點選驗證也通過，最終發布。沒人問過它是否安全，因為幾乎沒人問過任何問題。提示取代了… pull request「它能用」取代了「我審查過了」。這就是氛圍編碼，它不再是邊緣化的習慣。越來越多的生產程式碼是由專業團隊編寫的，而不僅僅是業餘愛好者在周末開發應用程式時採用的。也因為如此，氛圍編碼的安全性已成為所有工程和安全領導者都在討論的話題，無論他們是否已經正式命名。
「氛圍編碼」的真正意義
Vibe 編碼是一種軟體開發方式，在這種方式下，開發者以自然語言描述期望的結果，然後由人工智慧模型或基於該模型建立的代理程式產生可運行的程式碼。開發者根據結果進行引導（“建構一個…”）。 login 開發者往往憑直覺判斷輸出結果是否正確，而不是逐行編寫或審查程式碼。這種做法之所以流行，是因為它反映了一個現實：開發者並非基於對程式碼本身的理解，而是憑感覺判斷輸出結果是否正確。
這種轉變才是關鍵。程式碼審查曾經是軟體編寫過程中不可或缺的檢查點。而Vibe編碼模式則刻意繞過了它。速度提升了，但「這段程式碼到底做了什麼」這種問題卻減少了。
為什麼“它有效”是錯誤的酒吧
「它能運行」指的是程式碼在測試場景下實現了預期的功能。但它並沒有說明程式碼在無人詢問的場景下會如何運作：例如輸入格式錯誤、已認證使用者過度信任某個端點、從未檢查過的依賴項、以及明目張膽地硬編碼的金鑰。這就是「vibe 編碼」安全性在任何人察覺到問題之前就失效的地方。
AI 編碼模型經過訓練，能夠產生符合提示意圖的功能性輸出。安全性並非其目標函數。以「滿足請求」為最佳化目標的模型，會毫不猶豫地產生一個使用字串拼接而非參數建構的查詢、一個沒有存取控制的端點（因為提示中從未提及哪些人不應擁有存取權），或是一個信任本應驗證的回應的 API 呼叫。它能夠編譯，能夠運作。但它也引入了與應用程式安全團隊花費十年時間培訓開發人員消除的相同漏洞類別相同的漏洞，而且其生成速度之快，任何人工審查流程都無法與之匹敵。
內部研究用實際資料佐證了直覺：相當一部分由智慧編碼工具產生的程式碼在初次運作（甚至在任何審查之前）就存在可被利用的安全漏洞。這並非某個模型的缺陷，而是以「運行」而非「安全」為最佳化目標的必然結果，也是程式碼安全亟待彌合的鴻溝。
風險面比程式碼本身還要寬。
氛圍編碼 安全通常被視為一種 程式碼品質問題，但暴露程度 貫穿整個工作流程 代理接觸的不僅是它的功能。 寫道：
為什麼傳統的應用安全工具會落後於時代
大多數應用程式安全工具都是按照某種節奏建立的：先編寫程式碼，然後在持續整合 (CI) 或程式碼發布 (PR) 階段進行掃描。這種節奏假設存在一個穩定的、由人編寫的工件供掃描器掃描，並且變更量可以忽略不計。 pipeline 可以刻意審查。
Vibe 編碼會破壞時序，而這種時序上的差距正是 Vibe 編碼安全性問題的核心。程式碼在 IDE 內部幾秒鐘內就會發生變化，往往在它到達目標系統之前就已經發生了。 pull request僅在持續整合 (CI) 環境中運行的掃描器只能在問題發生後才發現它，此時不安全的模式已被合併，成為其他人正在建構的下一個功能的一部分。而將 AI 產生的程式碼與其他程式碼同等對待的掃描器則會忽略那些與程式碼編寫方式相關的特定風險：例如，代理程式在未經要求的情況下選擇的軟體包，以及在人工查看差異之前就告訴代理程式該做什麼的指令檔。
真正彌合差距的是什麼？
那些走在前列的組織並沒有放慢「氛圍編碼」的步伐，而是將真正的「氛圍編碼」安全性融入到工作流程中：將檢查點移回程式碼實際編寫的位置，並將人工智慧產生的程式碼視為不可信輸入，直到證明其可信為止。
- 在 IDE 內部進行掃描，而不僅僅是在 CI 中。 在代理仍在生成函數時捕獲不安全模式，與在三個其他特徵依賴於該函數之後捕獲該模式是不同的問題。
- 驗證代理引入的每個依賴項就像在安裝之前驗證開發人員手動輸入的內容一樣。
- 將代理程式讀取的設定檔視為程式碼，而不是文件。 規則檔案、技能檔案和 MCP 伺服器設定可以包含改變代理行為的指令，它們應該像代理程式產生的程式碼一樣受到嚴格審查。
- 要讓相關人員參與修復過程中，而不僅僅是標記。 能夠看到某個漏洞為何可被利用，而不僅僅是觸發了規則的開發者，下次就能以不同的方式進行提示和審查。
- 假設「它有效」從來都不是安全屏障。並且讓實際進度條在工作流程中可見，而不是將其留在記憶體中。
Xygeni 的定位
這就是接縫。 Xygeni 的 DevAI DevAI 的設計初衷就是為了封閉系統。它作為 IDE 內部的持續安全層運行，監控人工編寫和 AI 生成的程式碼，從程式碼生成之初到最終部署完成，全程監控。 pull request它無需等待提示：它會標記可利用的模式，用簡單易懂的語言解釋真實的攻擊路徑，並提出開發者無需離開現有流程即可查看和應用的修復方案。在供應鏈方面， MEW（惡意軟體早期預警） 它可以捕獲簽名出現之前的惡意軟體包，這在這裡至關重要，因為代理代表你選擇依賴項正是被惡意佔用或被入侵的軟體包獲得入侵途徑的時刻。
在兩者之下，CoreAI 將程式碼庫、依賴項和…中發現的內容關聯起來。 pipeline 將其整合為優先排序的風險視圖，而且該視圖並不局限於此。 Xygeni 的 自行掃描。它應用相同的方法。 人工智慧分診解釋和 整治 根據其他現有掃描器的發現，確保程式碼的流暢性並不意味著推翻現有的技術棧，而是在其上添加一個能夠跟上當前程式碼編寫速度的層。
常見問題
氛圍編碼本質上是不安全的嗎？
不，Vibe 編碼是一種開發方法，而非漏洞。風險在於跳過了原本用於發現不安全模式的審查步驟，而不是一開始就使用 AI 編寫程式碼。因此，Vibe 編碼的安全性是一種工作流程規範，而不是避免採用這種做法的理由。
現有的可以 SAST or SCA 工具會捕捉到編碼安全風險嗎？
他們確實能發現一些問題，但通常是在程式碼合併之後，因為大多數程式碼是在持續整合（CI）環境中運行，而不是在生成程式碼的整合開發環境（IDE）中運行。他們通常也不會評估人工智慧代理本身的行為，例如它選擇的軟體包或讀取的設定檔。
針對 Vibe 編碼安全性，最有效的單一解決方案是什麼？
將安全性檢查移至 IDE 中，在程式碼產生時就進行檢查，而不是只依賴後續步驟。 pipeline 掃描。在問題成為後續三個功能的一部分之前發現它，與事後發現它是兩回事。
確保程式碼的流暢性是否意味著要放慢開發人員的速度？
如果檢查是在整合開發環境 (IDE) 內進行的，並且提供了解釋和現成的修復方案，那就不會有問題。目標是在保持編碼速度優勢的同時，恢復人工審查曾經提供的判斷力。
