—— 人眼會累，機器不會；AI 產碼要靠自動化審查守門。

對象：DevSecOps 工程師、研發主管、資安團隊
關鍵詞：AI Code Review｜自動化審查｜CI/CD 安全｜SAST/DAST｜安全 Gate

💬 序：為什麼需要代碼審查自動化？

AI 已經能幫工程師寫 30%~50% 的代碼，但問題是：

• 工程師常「直接 copy-paste」AI 產出的程式碼
• Reviewer 不一定有時間細看每一行
• 安全審查更容易被忽略

結果：漏洞比功能還快上線。
因此，我們需要 自動化的代碼審查 Pipeline，把「安全審查」從人力依賴，轉換為「流程保證」。

🧠 代碼審查自動化的三大支柱

🛡️ 自動化代碼審查設計（CI/CD 流程）

1. PR Gate：所有 AI 產碼必須走 Pull Request，不允許直接 merge
2. 自動化掃描：在 CI Pipeline 自動觸發 SAST、DAST、依賴檢查
3. 風險分級：Critical / High 報告必須阻斷合併
4. 審查透明化：生成報告並送交 Slack / Teams / Jira
5. 學習回饋：將常見問題整理成 Secure Coding Guide，反饋給工程師與 AI 模型

🧰 工程實作範例

GitHub Actions 整合

name: Security CI

on: [pull_request]

jobs:
  code-review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run Semgrep
        uses: returntocorp/semgrep-action@v1
      - name: Dependency Check
        run: pip install safety && safety check
      - name: DAST Scan
        run: docker run -t owasp/zap2docker-stable zap-baseline.py -t http://localhost:8000

自動化報告範例（JSON 輸出）

{
  "pr_id": 1024,
  "scan_results": {
    "critical": 1,
    "high": 2,
    "medium": 5,
    "low": 7
  },
  "status": "blocked",
  "recommendation": "使用者輸入未過濾，建議加入 SQL escape 或 ORM"
}

📊 KPI 建議

• AI Code PR Gate Coverage：所有 AI 產碼進入自動化審查的比例
• Critical Block Rate：Critical 等級漏洞阻斷成功率
• Review Time Reduction：工程師審查時間縮短比例
• False Positive Rate：誤報比例，避免拖慢開發
• Secure Merge Ratio：通過審查後的安全合併比例

🎭 工程師小劇場

PM：我們現在 AI 幫忙產碼，開發效率翻倍！
你：沒錯，但漏洞也翻倍，所以我才幫你加了一道自動化審查防火牆。

🎯 小結

AI 產碼 ≠ AI 安全。
唯有建立自動化審查流程，把人眼不可能 100% 捕捉的問題交給機器檢查，才能確保「快速開發」不會變成「快速崩壞」。

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