最近有个朋友兴奋地告诉我，他用AI生成了一个电商网站的支付模块。我问他怎么保证代码安全，他一脸茫然地说：“AI生成的代码还会有问题？”
这个场景让我想起了早期的互联网时代。当时大家觉得网站上线就完事了，直到SQL注入、XSS攻击层出不穷，我们才意识到安全扫描的重要性。现在AI编程正在重演这段历史。
上周GitHub发布的报告显示，使用Copilot的开发者在代码中引入安全漏洞的概率是传统开发的1.7倍。不是AI故意使坏，而是它太“听话”了——你给它模糊的需求，它就给你充满隐患的实现。
比如有个创业团队让AI写用户登录功能，结果生成了把密码明文存储的代码。要不是在测试阶段被SAST工具抓出来，这个漏洞可能就要在线上运行好几个月。
在Vibe Coding的世界里，我们强调“代码是能力，意图才是资产”。但这不意味着可以忽视代码质量。恰恰相反，正因为AI生成的代码可能瞬息万变，我们更需要实时的安全监控。
想象一下，如果每次AI生成或修改代码时，都能自动进行安全扫描，就像给每段代码都配了个贴身保镖。这种“飞行中扫描”（in-flight scanning）不是可选项，而是必需品。
有些开发者会觉得：“我先让AI生成代码，回头再统一扫描不行吗？”但Vibe Coding的精髓在于快速迭代和持续演化。等发现问题时，可能已经衍生出几十个版本，追查漏洞源头就像在大海里捞针。
我建议的解决方案是：把SAST工具集成到开发流水线的每个环节。从AI生成代码的那一刻起，到测试、部署，甚至运行时的热更新，都要有安全检查的参与。
这听起来很复杂？其实现在的工具已经做得很智能了。比如某些云平台提供的代码扫描服务，能在毫秒级别完成检测，几乎不会影响开发效率。
说到底，安全问题不是技术问题，而是意识问题。当我们把编程的“体力活”交给AI时，安全监督这个“脑力活”反而变得更加重要。
下次当你欣喜地看到AI生成了一大段代码时，不妨多问一句：这段代码真的安全吗？我们该用什么工具来验证？毕竟，在数字世界里，安全从来都不是事后补救的游戏。