前兩天安裝好了 zen mcp ,那今天就來實際使用，看看效果！
主題：以我自己的專案做「安全審查與修復」任務，對比 無 Zen（單模型） 與 有 Zen（Claude 主導 + Gemini Pro 協作） 的輸出差異。

核心觀察：Zen 讓 Claude 變成「調度者」，把長上下文分析與程式碼審核丟給 Gemini，最後輸出可執行修復腳本、測試腳本與 Markdown 報告，整體更系統化、可落地。

1. 實驗場景與目標

• 目標任務：

  1. 全面安全審查（閱讀 app.py、requirements.txt、.env.example 等核心檔案）
  2. 列出弱點清單與優先級

2. 兩種使用方式：Prompt 與流程

A. 無 Zen（單模型） — Baseline Prompt

對專案進行安全審查，查找潜在漏洞，需要可執行的計

常見狀況

• 會給出「檢查點 + 建議」的綜合文字，但不會主動建立測試/修復腳本與專案內檔案。
• 內容品質取決於單次輸出；若需要腳本、驗證、重新檢查，要再追問／切換子任務。
• 容易變成「建議清單」而不是「可執行方案」。
  *

B. 有 Zen（Claude 主導 × Gemini Pro） — 協作 Prompt

複製即可測試

使用zen和gemini pro對專案進行安全審查，查找潜在漏洞，需要可执行的計畫

實測表現（摘錄）

• 自動列出讀檔摘要：app.py 317 行、requirements.txt 8 行、.env.example 13 行。
• 直接生成三個檔案（可貼入專案）。
• 報告含優先級表（高危/中危/低危）、立即修復路線圖（腳本→驗證→配置→完整測試）。
  

3. 實測輸出：Zen 產物摘要

SECURITY_AUDIT_REPORT.md（片段）

• 執行摘要：建議採取立即行動修復高風險項，並落實安全最佳實踐。

• 弱點總結（示意）：

  • ⛔ 高危：

    • 模板輸入未轉義 → 可能 XSS
    • 檔案上傳驗證不足 → 任意檔案上傳

  • ⚠️ 中危：

    • CSRF 防護缺失/不完整
    • 機密資訊處理不當（e.g., SECRET_KEY）

  • ⚪ 低危：

    • 錯誤訊息暴露/HTTP 安全標頭缺失

• 立即修復計畫（命令式步驟）：

  1. 執行修復腳本：python3 security_fixes.py
  2. 安裝安全依賴：pip install -r requirements.txt
  3. 設置機密：echo "SECRET_KEY=$(python3 -c 'import secrets; print(secrets.token_hex(32))')" >> .env
  4. 切換生產模式：echo "FLASK_ENV=production" >> .env
  5. 執行測試：python3 security_test.py --output security_results.json

security_fixes.py（內容要點）

• 設置/檢查 SECRET_KEY，並提醒使用 .env
• 補上 Flask + Jinja2 安全選項（如 autoescape、CSP header、X-Content-Type-Options）
• 上傳檔案白名單與大小限制、隨機檔名、隔離路徑
• 開啟/強化 CSRF 保護（若使用 WTForms/Flask-WTF）
• 修正錯誤處理（避免堆疊追蹤外洩）

security_test.py（內容要點）

• XSS 測試：對關鍵路由注入 <script>alert(1)</script> 檢查輸出是否被轉義
• 上傳測試：嘗試 .php / 大檔案 → 應被拒絕
• CSRF 測試：無 token 的 POST 應 403
• 安全標頭：CSP、X-Frame-Options、HSTS 等是否存在
• 環境變數：SECRET_KEY 是否由 .env 載入且非硬編碼

4. 結果比較（質化）

關鍵差異：Zen 讓輸出變成流程與產物，而不是只有建議文字。

5. 發揮了 Gemini 的優勢？

1. 長上下文能力：能閱讀多檔、長檔,並跨檔交叉推理。

2. 程式推演穩定：在「安全修補 + 測試生成」這類結構化任務上，給出可落地腳本的成功率高。

3. 與 Claude 的分工：

   • Claude：任務規劃、品質把關、整體敘事/產出格式
   • Gemini：深讀檔案、細節修補、測試覆蓋