Vibe Coding 資安自查指南
用 AI 幾句話生出一個能動的 app，很爽。但「能動」跟「安全」是兩件事——AI 幾乎每次都把功能寫對，卻常常忘記幫你把門鎖上。這份清單告訴你，最常沒鎖的是哪幾道門、怎麼自己檢查。
這不是 AI 變笨，是它太會「讓功能動起來」。
AI 學的是「大多數人怎麼寫」，而網路上大多數範例程式為了教學方便，都把安全檢查省掉了——登入、權限、輸入過濾這些「看不到效果」的部分，範例裡通常不寫。於是 AI 學會了寫出「跑得起來的樣子」，卻沒學會「把門鎖上」。你看到畫面會動、功能正常，就以為好了；但那些沒鎖的門，是外人進得來的地方。共同的病徵只有一句話——功能會動，但門沒鎖。
每一道都對照國際標準 OWASP 的分類，並附「怎麼自己查」。
頁面或 API 沒有檢查「你是誰」就直接給資料。AI 最常見的第一名盲點：它把路由寫得語法完全正確，就是漏掉那一行驗證身分的守衛。
怎麼查：把登入資訊拿掉，直接用網址打你的 API（例如 /api/orders），如果還拿得到資料，就是沒鎖。
API 金鑰、密碼、資料庫連線字串被寫死在前端程式碼裡，或不小心 commit 進 git、上傳到 GitHub。也包括密碼用了太弱的雜湊。
怎麼查：在瀏覽器按 F12 看原始碼有沒有金鑰；用 git log -p 搜 key、secret、password；確認 .env 有進 .gitignore。
沒有流量限制（rate limit）。有人寫個迴圈狂打你的 API、你的 AI 功能、你的簡訊發送——帳單爆炸、服務癱瘓。用了 AI API 的更痛，一晚燒掉幾萬塊的故事每週都在發生。
怎麼查：問你的 AI「這個 endpoint 有沒有 rate limiting？」如果它支支吾吾，就是沒有。
使用者輸入的東西被當成指令執行。傳統是 SQL injection、跨站腳本（XSS）；AI 時代多了一種——別人把惡意指令藏在你的 AI 會讀到的內容裡（網頁、文件、留言），劫持你的 AI 幫他做壞事。
怎麼查：所有外來內容都當「不可信」——它是資料，不是給你系統的指令。表單、留言、AI 讀進來的網頁全部要過濾與跳脫。
上線時把不該對外的東西一起放進了公開目錄——備份檔（.bak）、.env、.git 資料夾、暫存檔。主程式顧好了，這些「後院的箱子」卻沒上鎖，一個網址就抓得到裡面的舊版與機密。
怎麼查：確認部署目錄裡沒有 .env、.git、.bak；讓伺服器對這些檔名一律回 404（不是靠「沒人知道網址」僥倖）。
源自開源檢核表 benavlabs/vibe-check——單靠一層都會漏。
在專案放一份 AGENTS.md／CLAUDE.md，明文寫「每個 API 都要驗身分、金鑰不准寫進前端、輸入一律過濾」，讓 AI 生成時就守規矩。
用一份審查提示詞，叫 AI（或專用掃描器）把整個專案掃一遍，列出上面五類問題。機器查得快、不漏行。
資料庫的存取權限、.env 有沒有外洩、能不能被暴力破解——這些要人親手測，AI 看不到執行環境。
這些是社群做的、專門掃 AI 生成碼的開源工具，不用付費就能上手。
專抓 Cursor／Bolt／Lovable／Replit 生成碼的漏洞。pip install 後 vibe-audit scan . 一行掃完。
掛進 GitHub，每次 PR 自動做 SAST ＋ 機密偵測。24 行 YAML、30 秒設定好。
17 類漏洞的完整檢核表 ＋ 規則檔 ＋ 人工測試步驟。想系統性自查看這份。
資安公司寫給 vibe coder 的白話清單，適合完全非技術背景的人入門。
如果你不只用 AI 寫程式，還讓 AI agent（Claude Code、Cursor、自動化流程、MCP 工具）幫你「動手做事」，風險升一級。
真實案例（2025 年 10 月）：有人只是在一個 GitHub PR 的標題裡藏了一句惡意指令，就同時劫持了三個生產環境的 AI 編碼 agent，讓它們把自己專案的機密洩漏出去。agent 不只是生成文字，它會採取行動——所以「輸入沒過濾」在 agent 場景裡是會出人命的。
國際標準 OWASP LLM Top 10（2025） 專門列了 AI 應用特有的十類風險，用 agent 的人最該盯這幾條：
核心原則就一句：最小權限——只給 AI 完成當下任務所需的權限與工具，別把整台機器的鑰匙都交給它。
.env 在 .gitignore 裡，且 git 歷史沒 commit 過任何金鑰。vibe-audit scan . 或 VibeSafe，把報告看完。AGENTS.md／CLAUDE.md 寫明資安規則。.bak、.env、.git 能被網址直接抓到。如果你是我們幫忙裝過系統的朋友——這是我們對你的系統守的底線，也歡迎你拿去對照自己的專案。