Deterministic Security Scanning Build Loop

AI代码生成领域的非确定性安全方案（如Cursor规则、MCP安全工具）从本质上存在缺陷，因为安全要求绝对的确定性——代码要么安全，要么不安全，不存在灰色地带。这类方案仅仅是向LLM提出的建议，无法保证LLM会始终遵循。

通过构建循环采用两阶段方法实现确定性安全验证：

1. 生成阶段（非确定性）：Agent基于建议和context生成代码
2. 回压阶段（确定性）：安全扫描工具验证生成的代码

关键在于将现有安全扫描工具（SAST、DAST、PBT）直接集成到Agent每次代码变更后必须执行的构建目标中。

.PHONY: all build test security-scan

all: build test security-scan

build:
    @echo "Build completed successfully"
    @exit 0

test:
    @echo "Tests completed successfully" 
    @exit 0

security-scan:
    # 使用您现有的安全扫描工具
    semgrep --config=auto src/
    bandit -r src/
    @exit $?

配置Agent指令以强制要求执行构建：

# Agent指令

1. 内循环（开发阶段）：

• 将现有安全扫描工具集成到构建目标中
  • 配置Agent指令，在每次代码变更后触发构建
  • 让Agent读取安全工具的输出结果并完成迭代

1. 外循环（CI/CD阶段）：

• 在拉取请求检查环节使用相同的安全扫描工具
  • 在两个循环中维护统一的规则数据库

1. 实施步骤：

• 在Makefile/package.json/构建脚本中添加安全扫描工具
  • 更新Agent配置（AGENTS.md/Cursor规则），强制要求执行构建流程
  • 确保安全工具在检测到违规情况时返回非零退出码

优点：

• 利用确定性、经实战检验的安全工具
• 复用现有安全基础设施与规则
• 可与任意编码Agent/管控框架协同工作
• 提供一致性的安全验证

缺点：

• 增加构建时间与CI资源消耗
• 可能产生需要人工复核的误报
• 为获得良好的开发者体验，要求使用响应迅速的安全工具