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编程 · 中级

已验证

自动化验证

- 已通过全部自动化关卡：结构校验、唯一性、HTTPS 与来源链接可访问、提示注入与安全扫描、审批步骤规则。
- 未记录起草模型。
- 第二模型审核：x-ai/grok-4.3（无严重或高危问题）。
- 简体中文译文：google/gemini-4-argon，由 openai/gpt-5.5 审核。
- 验证于 2026-10-17。
- 仅经自动化检查和 AI 审核，未经人工审核。[验证如何运作](/zh/usecases/verification/)

# 扫描代码仓库中的智能体安全风险

审计源代码与智能体提示词模板中的注入威胁和暴露的机密信息

[在 BotBento 中使用 ](https://app.botbento.com/?ref=usecases&utm_source=botbento.com&utm_medium=usecases&utm_campaign=scanning-code-repositories-for-agent-security-risks)复制提示词分享[Markdown](/text/zh/usecases/scanning-code-repositories-for-agent-security-risks/index.md)[English](/usecases/scanning-code-repositories-for-agent-security-risks/)

打开 BotBento。请将提示词粘贴到 Bot 中；不含任何预设配置。

- 你提问时触发提交代码仓库进行安全审计
- 然后分析提示词文件与依赖项
- 结果呈现威胁分析报告

自动执行聚焦于机器学习安全的代码审查。该 Bot 会分析代码仓库以定位提示词注入风险、仓库投毒模式以及未脱敏的敏感凭据，并在部署前为工程师提供结构化的修复步骤。

## 起步提示词

BotBento推荐

```
在收到代码仓库路径或拉取请求时，检查提示词模板、配置文件和源代码中的注入向量、投毒指令和暴露的凭据。将你的发现汇总成一份结构清晰的安全报告，并按严重程度对风险进行分类。针对每个识别出的风险，起草推荐的净化封装器或脱敏规则。在提交更改、提交拉取请求或发布评论之前，务必征求用户的明确确认。
```

复制

## 所用工具

GitHub终端聊天

## 适用于

BotBento

## 标签

- security
- prompt-injection
- code-review
- devops

## 来源

[SuperAgent: Deploy LLM Agents to production !\[GitHub Repo stars\](https://img.shields.io/github/stars/superagent-ai/superagent?style=social)](https://github.com/superagent-ai/superagent)
GitHub · 已核查 2026-10-16

内容以我们自己的话概述。其中描述的任何结果均为原作者所述，并非 BotBento 实测。

由 AI 辅助自英文版翻译，并经自动审核模型检查。以英文文本为准。

作者：BotBento Editorial · 发布于 2026-10-16 · 更新于 2026-10-16 · [提交更正](/contact/)

## 相关用例

-

编程中级

## [审计自动化工作流仓库中的模式缺陷与机密信息](/zh/usecases/auditing-automation-workflow-repositories-for-schema-flaws/)

扫描自动化模板，检测结构错误，并暂存修复方案以供审查

终端GitHub文档[已验证](/zh/usecases/verification/)
-

编程中级

## [自动化定时代码库维护任务](/zh/usecases/automate-scheduled-codebase-maintenance-tasks/)

运行自动化后台编程智能体，以诊断问题并准备拉取请求

GitHub终端聊天[已验证](/zh/usecases/verification/)
-

编程中级

## [基于运行时错误的自动代码优化](/zh/usecases/automated-code-refinement-from-runtime-errors/)

分析运行时回溯信息，生成候选补丁，并迭代优化故障代码片段

终端GitHub聊天[已验证](/zh/usecases/verification/)