文章总结： 作者使用AI编程平台MonkeyCode对开源项目1Panel进行安全审计，AI自主分析代码结构后发现了2个SQL注入和8个命令注入漏洞，经官方Demo验证确认有效。随后通过MonkeyCode分别发起修复任务，约一分钟内完成补丁生成并提交PR，最终代码通过AI自我Review后被官方快速合并。该案例展示了AI可完整参与安全审计、漏洞修复、代码审查及开源协作的全流程。 综合评分： 72 文章分类： 代码审计,AI安全,漏洞分析,安全工具,实战经验

使用 MonkeyCode 发现并修复安全漏洞的一次实践

GG学安全

2026年2月10日 20:07 重庆

以下文章来源于MonkeyCode AI 编程 ，作者MonkeyCode

MonkeyCode AI 编程 .

MonkeyCode 不是 AI 编程工具，是对传统研发模式的变革，是全新的 AI 编程体验，让你的研发团队效率 Max。

最近用 AI Coding 平台 https://monkeycode-ai.com/ 做了一次挺有意思、也挺“实战”的尝试：把一个真实的开源项目直接丢给 AI，让它帮忙做安全审计，并且 真的找到了漏洞，还顺手修掉、合并进了主干 。

这篇文章简单记录一下整个过程。

01

漏洞发现

事情的起因很简单。

我把 1Panel 的代码仓库直接交给 MonkeyCode，然后只说了一句话：

看看这个仓库里有没有安全漏洞。

接下来 MonkeyCode 就开始自己干活了：

从代码结构、数据流、危险调用一路分析下去， 连续跑了十几分钟 。

最后给出的结论是：

• 2 个 SQL 注入

• 8 个命令注入

为了确认不是“AI 幻觉”，我随手挑了其中两个漏洞，在 1Panel 官方 Demo 上做了简单验证。

结果很明确：

👉 确实可以注入，AI 并没有瞎说。

02

漏洞修复

确认漏洞存在之后，就进入修复阶段。

我基于前面的检测结果，又分别发起了两个开发任务：

1. 一个用于修复 SQL 注入
2. 一个用于修复 命令注入

这一步明显比“发现漏洞”要快得多：

MonkeyCode 根据上下文直接定位代码

• 给出具体修改方案
• 顺手把补丁补完整。

大概一分钟左右，修复就完成了 ，从代码层面看也比较干净、规范。

接下来就是常规流程：

👉 把修复推到 GitHub，提 PR，等 1Panel 官方团队合并。

03

Review

PR 提交之后，我顺手又喊了 MonkeyCode 的机器人来 review，让它自己当 Reviewer 把代码再过一遍。

打个广告，MonkeyCode 的 review 功能真的非常好用，在 github 上直接 @MonkeyCode-ai 就可以调用，也可以配置 webhook 让仓库自动触发。

这一步其实挺有意思的，相当于：

• 同一个 AI

• 站在 开发者视角 修漏洞

• 再切换到 审计 / Review 视角 查问题

整体 Review 结果也比较符合预期，没有发现明显的逻辑或安全回退问题。

04

合并

PR 刚提交没几分钟，就收到了官方的响应（给 1Panel 团队点个赞）。

中间过程十分顺畅，又过了几分钟， PR 顺利合并 。

至此，MonkeyCode 也算是正式成为了 1Panel 的一名“贡献者”。

05

一点感受

这次体验下来，一个很直观的感受是：

AI 不只是 “帮你写代码”，而是真的可以参与到 安全审计 → 漏洞修复 → Code Review → 开源协作 的完整流程里。

而且在这种真实项目、真实漏洞的场景下，效果并不虚。

后面如果还有类似的实战案例，应该还会继续拿 MonkeyCode 折腾一折腾。

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