semgrep

semgrep skill 概覽

semgrep 的用途

semgrep skill 會在整個 codebase 上執行 Semgrep 靜態分析，結合語言偵測、平行 worker，以及結果合併。它是為真正的安全稽核流程而設計的：比起一次性的人工掃描，更快找出漏洞、可疑模式與 bug。

適合誰使用

如果你需要實用的 semgrep for Security Audit、想要可重複的掃描流程，或需要協助判斷哪些 ruleset 和掃描模式最適合這個 repo，就適合用 semgrep skill。它特別適合多語言專案，因為平行執行與精選 ruleset 可以省下不少時間。

它和其他做法有什麼不同

這個 skill 不只是「跑 Semgrep」而已。它把掃描規劃、審核關卡、--metrics=off、可用時支援 Pro，以及結果合併都內建進去。當你重視稽核品質、隱私，以及在 semgrep usage 過程中減少反覆試錯時，這些差異就很重要。

如何使用 semgrep skill

安裝並找到工作流程

在進行 semgrep install 時，先把 skill 從 repo 路徑加入你的 skills 系統，接著第一件事就是讀 SKILL.md。在真正執行之前，再查看 references/rulesets.md、references/scan-modes.md、references/scanner-task-prompt.md 和 workflows/scan-workflow.md。這些檔案講的是判斷規則，不只是命令語法。

提供正確的輸入給 skill

一個好的 prompt 應該包含目標 repo、你要的是完整稽核還是只看高信心結果，以及任何限制，例如離線掃描或適合 CI 的輸出格式。比如說：「掃描這個 Python 和 JavaScript repo 的安全問題，偏好 important-only 模式，優先找 secrets、injection 和認證漏洞。」這比單純說「run semgrep」好，因為它明確告訴 skill 要怎麼選 ruleset。

掃描流程的預期

semgrep 指南採用先規劃、後執行的流程：先偵測語言、選擇模式與 ruleset、把計畫送審核，然後才執行掃描並合併結果。實務上，這代表你應該預期在掃描開始前會有確認步驟。如果你跳過審核，流程應該停止，而不是自行猜測。

提升輸出品質的實用建議

如果你有明確的目標目錄，務必要提供，而且要說清楚你要的是廣度還是精準度。做安全稽核時，important-only 可以減少雜訊；如果要更深入的檢視，run all 會有更廣的涵蓋範圍。若 repo 裡有已知安全生態成熟的語言，skill 可以把官方與第三方 ruleset 組合起來，取得更好的覆蓋率。

semgrep skill 常見問題

semgrep 適合第一次使用的人嗎？

適合，如果你想要的是有引導的掃描，而不是自己手寫一個複雜命令。semgrep skill 會幫你選工作流程，降低設定阻力，但在執行前你仍然需要確認掃描計畫。

這和一般的 Semgrep prompt 有什麼不同？

一般的 prompt 通常只是要求掃描，然後把 ruleset、嚴重性處理與結果合併都交給模型臨場發揮。這個 skill 則加入了明確流程控管、更安全的預設值例如 --metrics=off，以及在真實 repo 上可重複執行的 semgrep usage 路徑。

什麼情況下不適合用？

如果你只需要快速語法檢查、很小的臨時規則測試，或不是安全導向的 code review，就不適合用這個 skill。若你已經知道精確的 command 和 ruleset，這個 skill 的流程可能會比你需要的還多。

它適用所有 repo 嗎？

它最適合 source code repository，因為靜態分析可以偵測語言特定的安全模式。對只有文件的專案、以 binary 為主的 repo，或沒有明確程式碼目標可掃描的情境，就比較沒那麼有用。

如何改進 semgrep skill

把稽核目標說得更具體

最好的結果來自明確指出你最在意什麼：secrets、injection、auth、不安全傳輸，或廣泛的漏洞發現。像「找出 API 層中高信心的安全問題」會比「看看有沒有問題」更有用，因為它能幫 semgrep skill 選對規則並減少無關結果。

提供會影響規則選擇的 repo 資訊

告訴 skill 哪些語言、framework 或部署面最重要。Python monolith、Java microservice 和前端專案需要的 rule 優先順序不同。這也是 semgrep for Security Audit 真正變強的地方：ruleset 的選擇應該跟 attack surface 對齊，而不是照習慣套用。

注意常見失敗模式

主要風險是掃描範圍過大、輸出太吵，以及跳過審核關卡。如果你看到太多低價值結果，就把 run all 改成 important-only，或者把需求收斂到單一子系統。如果掃描看起來不完整，檢查是否有讀到 repo tree，以及規劃的 ruleset 是否和偵測到的語言相符。

在第一次掃描後再迭代

先用第一輪找出哪些類別產生了有用結果，然後再要求第二輪專注在那些區域。例如，在一輪廣泛掃描後，你可以要求：「只針對 auth 和 dependency-loading 路徑重新跑 semgrep，保留 security rules，排除 style checks。」這種精修通常比從頭重跑更有效。