鐵人檔案
本系列將使用 Google AI Studio、Gemini 與 Firebase，打造 Production Readiness Agent。Agent 會分析 Vibe Coding 專案的程式碼與系統設計，檢查權限控管、個資外洩、密鑰管理、錯誤處理、可觀測性及部署風險。30天內，我會從資安與 SRE 基礎開始，逐步完成多 Agent 檢查流程、結構化報告、誤報驗證與實際測試，探索 AI 如何協助開發者把「可以執行」的產品，改造成「可以安全上線」的系統。
Vibe Coding 讓開發者可以用自然語言快速完成產品。你描述需求，AI 產生程式碼。幾輪修改後，登入、付款、後台和資料庫都能動了。 但「能動」不等於「能上...
昨天，我們決定打造一位 AI 上線守門員。今天要先定義它的工作。 假設我們完成一個訂餐網站。使用者可以登入、選擇餐點並送出訂單。開發者在自己的電腦測試三次，三次...
前兩天，我們定義了目標：使用 Google AI 打造 Production Readiness Agent。Agent 必須找出具體風險，不能只產生一張通用...
昨天，我們規劃了 Vibe Guard 的架構與測試題目。今天要把第一版產品跑起來。 這一版提供三項功能： 使用 Email 和密碼建立測試帳號。 把專案名稱...
昨天，我們完成了 Vibe Guard 的安全基線。使用者可以登入並建立專案，Firestore Security Rules 也會限制使用者只能存取自己的資料...
Day 5，我們把 Demo 的 Firestore Rules 改成不安全版本。任何登入者都能讀寫所有專案。 match /projects/{project...
Day 6，Gemini 指出 Firestore Rules 可能允許跨帳號存取。 今天不再只看模型的文字判斷。我們會建立三種身分，直接向 Firestore...
前幾天，我一直提到一個問題：後台顯示使用者的 Email，算不算資安漏洞？ 答案不是單純的「算」或「不算」。 我們要先確認四件事： 這個畫面或 API 是否需...
Day 6，我們使用 GEMINI_API_KEY 呼叫 Gemini。當時只在 Terminal 設定環境變數，沒有把金鑰寫進程式。 為什麼要多做這一步？ 因...
Day 9，我們把 Gemini API Key 留在後端，避免 Secret 進入 Git 與瀏覽器。 但 Secret 沒有外洩，不代表系統就安全。只要程式...
