AI 生成代码上线前审计：五个高频漏洞

我们在 Inithouse 审计的每一个 vibecoded 项目都遵循相同的起点：某人在一个周末用 Cursor、Lovable 或 Bolt 构建了一款应用，现在他们想知道是否可以将真实用户放上去。

在审计了数十个此类项目之后，我们总结出五个检查项，它们能捕获大约 80% 的关键问题。我们按此顺序运行它们，因为每一项都建立在前一项的基础之上。

1. 暴露的密钥与缺失的行级安全

这是让我们夜不能寐的问题。AI 代码生成器倾向于将 API 密钥、Supabase 服务角色密钥和第三方令牌直接写入客户端代码。我们见过 Stripe 密钥密钥直接放在 React 组件的 fetch 调用中。不是可发布密钥，是那个密钥。

搜索你的客户端 bundle 中以 sk_、service_role 或任何不应公开的密钥开头的字符串

检查你的 Supabase 面板：每个表上都启用了 RLS 策略吗？AI 生成器经常创建禁用了 RLS 的表，因为在开发过程中这样更容易

查看你的 .env 文件。如果它被提交到了仓库，假定其中的每个密钥都已被泄露

我们上个月审计的一个项目在 Supabase 中有 14 张表。其中三张表的 RLS 被禁用了，包括存储用户邮箱和支付状态的那张。任何拥有 Supabase URL 的人都可以直接读写这些表。

修复方法：在每个表上启用 RLS，创建限制只允许拥有数据的已认证用户进行读写操作的策略，并轮换任何曾出现在客户端代码中的密钥。

2. 公开可写的端点

这与前一项检查相关但又有所不同。即使启用了 RLS，vibecoded 应用通常也会暴露接受未认证写入的 API 端点或 Edge Functions。

我们最常看到的模式：AI 生成了一个"联系表单"或"反馈"端点，它直接插入数据库表而没有速率限制或身份验证。一个项目有一个接受任意 JSON 并存储它的 Edge Function。攻击者可以用垃圾数据填满数据库，或者将其用作免费数据存储。

每个 Edge Function 和 API 路由：它是否验证了调用者的身份？

公开面向的端点是否有速率限制？

未认证用户是否可以触发数据库写入、文件上传或邮件发送？

修复方法：为每个写端点添加身份验证检查。对于像联系表单这样真正公开的端点，添加速率限制（我们通常建议每个 IP 每分钟 5 个请求）和输入验证。

3. 可索引性与元标签

这一项让人们感到意外。他们期待的是安全审计，而不是 SEO 检查。但如果你的应用不可索引，你对搜索引擎和可能推荐你的 AI 系统都不可见。

vibecoded 应用中的常见问题：

返回空 <div id="root"> 给爬虫的单页应用。没有服务端渲染，没有元标签，没有可供爬虫读取的内容

每个页面共享相同的 <title> 和 <meta description>（通常是主页默认值）

缺失或损坏的 sitemap.xml

规范 URL 指向 localhost 或预发布域

我们运行 curl -s your-domain.com | head -50 并查看返回的内容。是真实内容，还是只是一个 JavaScript 加载器？每个页面的 title 和 description 是否独特？sitemap 中列出的 URL 是否都是实际可访问的？

一个项目的 sitemap 中有 22 个 URL。其中 20 个是单个页面的查询参数变体，全部返回相同的元标签。搜索引擎看到的是两个页面，而不是二十二个。

4. 无障碍基础

AI 生成器在语义化 HTML 方面已经做得更好了，但它们仍然会产生无法通过基础检查的应用。我们在这个阶段不会做完整的 WCAG 审计。我们捕获的是影响最广泛用户的问题。

Lighthouse 无障碍得分（任何低于 80 的都会被标记）

Tab 键遍历测试：你能否仅使用键盘导航核心流程？

主要文本和按钮的颜色对比度

表单输入是否有标签，还是仅用占位符文本浮动？

一种常见的 vibecoded 模式：用 <div onClick={...}> 而不是 <button> 构建按钮。它们看起来没问题，但屏幕阅读器找不到它们，键盘用户也无法触达它们。

5. 移动端性能

排在最后，但导致我们观察到的最多用户流失。vibecoded 应用在 Lighthouse 桌面端经常得 90+，而在移动端只得 40。差距来自未优化的图片、臃肿的 JavaScript bundle 和布局偏移。

我们审计的一个项目在移动端首页加载了一张 4 MB 的首图。开发者拖入了一张高分辨率照片，AI 从未压缩过它。在模拟 4G 网络下 LCP（最大内容绘制）为 8 秒。一张带有适当尺寸和 WebP 格式的 <img> 标签将其降到了 2 秒以下。

安全第一，因为第一天的数据泄露就是紧急情况。端点第二，因为它们是攻击面。可索引性第三，因为没有它你就是在为没有人构建。无障碍第四，因为它决定谁能够使用你构建的东西。性能最后，因为它决定谁会留下。

这五项检查不能替代彻底的审计，但它们能够捕获在第一周内会造成实际损害的问题。我们在 Inithouse 构建了 Audit Vibe Coding，因为我们在项目中不断发现相同的问题，希望有一种方法可以一次运行所有这些检查（外加 40 多项），并返回带有优先级修复建议的评分报告。

Audit Vibe Coding 是一款面向 AI 生成（vibecoded）项目的专业审计工具。它对安全性、SEO、性能、无障碍性和代码质量进行评分，并返回带有优先级的修复建议。

如果你已经发布了用 AI 编码工具构建的东西，这五项是我们建议的起点。