三分钟上手Semgrep,让代码扫描更便捷

简介: Semgrep是一款开源静态分析工具,支持30+编程语言及12种语言的供应链扫描,可快速发现漏洞、检测硬编码密钥、执行编码规范检查。轻量易用,支持CLI、IDE、CI/CD集成,完美适配AI全流程自动化开发。(239字)

image.png

你是不是还只会用AI写功能,完善代码,并没有实现AI全流程。

如果你想实现AI全流程自动化,静态代码扫描必不可少!今天主要说一下Semgrep这个工具,其余还有很多类似的工具,但是他更全面,而且完全足够支撑你的Ai全流程自动化。

Semgrep 是一款快速、开源的静态分析工具,可用于搜索代码、发现漏洞,并执行安全防护和编码标准。Semgrep 支持 30 多种语言,可在 IDE 中运行,作为提交前检查,也可集成到 CI/CD 工作流中。

image.png

Semgrep Code 支持 30 多种语言,包括:

Apex · Bash · C · C++ · C# · Clojure · Dart · Dockerfile · Elixir · HTML · Go · Java · JavaScript · JSX · JSON · Julia · Jsonnet · Kotlin · Lisp · Lua · OCaml · PHP · Python · R · Ruby · Rust · Scala · Scheme · Solidity · Swift · Terraform · TypeScript · TSX · YAML · XML · 通用型(ERB、Jinja 等)

Semgrep Supply Chain 支持 12 种语言及 15 个包管理器,包括:

C# (NuGet) · Dart (Pub) · Go(Go modules、go mod) · Java(Gradle、Maven) · JavaScript/TypeScript(npm、Yarn、Yarn 2、Yarn 3、pnpm) · Kotlin(Gradle、Maven) · PHP (Composer) · Python(pip、pip-tool、Pipenv、Poetry) · Ruby (RubyGems) · Rust (Cargo) · Scala (Maven) · Swift (SwiftPM)

为什么会先选择Semgrep

  • 支持静态应用安全测试、软件成分分析或密钥扫描

  • 使用简单,可以完美的集成到开发工具中,对话命令即可执行

  • 支持 30 多种语言,多个包管理器

  • 速度够快,扫描的够全面,可直接生成多种类型的报告

  • 可定制话,项目规则自定义

安装方法:

我们这里只说命令行的步骤,不说cli,这个你们自己去注册,可视化操作即可。

一是从源码安装

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/semgrep
cd semgrep
make install

如果报错,就是版本不对,找特定的版本

二是pip安装

pip install semgrep

这个报错几率就更大了,pip报错,就换成pipx,这肯定可以。

下面说一下使用方法:

🎯 快速开始:3步完成首次代码扫描

  1. 基本扫描命令

在项目根目录运行以下命令,Semgrep将自动扫描代码:

semgrep scan --config auto
如果是其他ai工具中使用
/bash semgrep scan --config auto

*这俩条命令不会生成报告,会直接在控制台中打印整体报告,如果需要详细报告,可以对话输出。

  1. 扫描结果

扫描完成后,你可以让Semgrep给出详细的报告,它会输出完整的内容,问题的具体位置,是什么问题,问题的类型,具体路径,还可以给出你修改建议,标注严重性等。

我这里使用的是opencode,直接对话我需要的文件类型,输出给我,注意,它默认不会输出html,但是你可以让ai转换,这样更可观。

  1. 自定义规则

这里地方,我还没有使用,但是根据官方的文档,可以设置很多的自定义规则,可操作性多。

image.png

image.png

总结:

建议直接集成到ai中,不要单独使用,单独使用就失去它的意义了,单独使用有很多可选择的软件,更方便,功能更强大。

使用方法直接按照官方文档即可,基本都可用,不会踩坑。

有什么问题大家也可以讨论,明天我再试试其他工具,对比一下效果

目录
相关文章
|
1月前
|
人工智能 弹性计算 API
阿里云ECS/轻量服务器部署AI Agent:百炼Token Plan接入与配置详解
在阿里云服务器上部署AI Agent并接入百炼Token Plan,是快速搭建稳定、低成本、可规模化运行的AI智能体服务的最优路径。依托阿里云服务器的稳定算力与百炼Token Plan的统一Credits计费模式,AI Agent可实现多模型调用、上下文记忆、工具执行等核心能力,无需复杂运维即可支撑个人开发、团队协作与业务落地。本文以主流的Hermes Agent为例,从部署前准备、服务器选型与创建、百炼Token Plan开通与凭证获取、AI Agent部署与配置、功能验证到常见问题排查,提供完整实操流程,覆盖轻量应用服务器一键部署与ECS手动部署两种方案,适配新手与进阶用户需求。
299 0
|
1月前
|
人工智能 安全 测试技术
02|Agent Harness 的核心组成:模型、上下文、工具、文件系统和终端
Agent Harness 是AI编程的工程执行系统,不止依赖大模型:模型负责推理,上下文精准供给信息,工具赋予行动力,文件系统承载代码修改,终端闭环验证结果,权限保障安全边界。五者协同,才能真正完成任务而非仅输出建议。(238字)
186 0
|
1月前
|
人工智能 数据可视化 定位技术
CodeGraph vs Understand-Anything:一个给 Agent 查代码地图,一个把项目变成可追问图谱
CodeGraph 与 Understand-Anything 同解“代码迷路”之困:前者是面向编程 Agent 的本地索引工具,专注快速查询调用链、影响范围与上下文;后者是面向人与团队的交互式项目图谱,提供可视化架构、业务域导览与系统理解。二者互补而非替代——一重执行精度,一重认知全局。(239字)
428 1
CodeGraph vs Understand-Anything:一个给 Agent 查代码地图,一个把项目变成可追问图谱
|
1月前
|
人工智能 安全 前端开发
ECC 讲透:Claude Code 的全能增强包,不只是 Agents 和 Skills
Everything Claude Code(ECC)是2026年爆火的AI编程增强框架,非简单提示词合集,而是集Agents、Skills、Rules、Hooks、MCP与AgentShield安全扫描于一体的“AI编程操作系统”,深度优化Claude Code等Agent Harness,已获近19万Star。(239字)
319 2
ECC 讲透:Claude Code 的全能增强包,不只是 Agents 和 Skills
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 调度
Matt Pocock 的 21个skill的仓库火了:本周的明星
mattpocock/skills 是一套面向AI编程代理的工程化技能库(当前稳定公开18个),将资深工程师的标准化工作流(需求建模→开发→工程管控→知识沉淀)转化为可按需加载、带资源依赖的模块化Skill,非普通Prompt,显著提升代码质量与协作效率。(239字)
420 0
|
1月前
|
人工智能 前端开发 JavaScript
用 Leonxlnx/taste-skill 给 AI 前端降降味
`Leonxlnx/taste-skill` 是专治 AI 前端“廉价感”的审美框架,非组件库,而是一份写给 AI 编码工具(如 Cursor、v0)的 `SKILL.md` 设计守则。它通过 `DESIGN_VARIANCE` 等三个可调旋钮,约束布局、动效与密度,并内置反模版规则(禁紫蓝渐变、假卡片、无源数据等),让 AI 先审稿、再编码。
351 0
|
1月前
|
数据采集 人工智能 监控
医疗AI智能体:整体效能评估可视化:从原理到实践的10大核心量化指标体系.130
本文系统阐述医疗AI智能体的量化评估体系,强调其行业特殊性——关乎生命健康、强合规要求、用户多元、闭环严苛。提出覆盖技术(幻觉率、准确率、响应时间、召回率)与业务(满意度、审核通过率、问诊完成率、交互时长)的8大核心指标,配套数据采集、计算、监控、迭代闭环流程及可落地代码实现,为临床合规落地提供客观依据。
306 9
|
1月前
|
安全 人机交互 调度
《零基础搭建OpenClaw迁移训练环境指南》
智能体仿真完美、落地即崩的行业死结,根源从来不是仿真精度不足,而是传统Sim2Real始终困在视觉特征匹配的表层逻辑里。本文拆解OpenClaw颠覆性的虚实迁移方案,它彻底抛弃暴力域随机化的老路,构建了一套以跨感官因果认知为核心的迁移体系。通过阶梯式虚实过渡、动态经验权重调节、执行器在线自校准与虚实数据双向闭环,让智能体学习物理世界的本质规律而非表面特征。
148 6
|
1月前
|
存储 人工智能 缓存
AI不稳定不是工程Bug,是一场系统性误读——意图共鸣科技行业洞察
过去三年AI狂卷参数与算力,却困于“Demo惊艳、上线翻车”。症结在于误读“AI稳定性”——它非传统软件不宕机,而是大模型在行为分寸、长期记忆、责任可溯、商业可持续四维的结构性缺失。意图共鸣科技正深耕此深水区。
219 6
|
1月前
|
存储 人工智能 机器人
AI Agent的三重记忆机制:打造高可用的多维记忆系统
本文深度解析AI Agent三大核心记忆架构:RAG(聚焦“来源说了什么”,保障答案可溯源)、Agent Memory(解决“该记住什么”,实现跨会话连续性)与知识图谱(厘清“事物如何关联”,支撑多跳推理)。三者定位迥异,需依问题本质精准选型,避免技术错配。
155 4
AI Agent的三重记忆机制:打造高可用的多维记忆系统