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本地 agent 的 ragbase 远程客户端：直接查云端知识库（语义检索 / 列文档 / 翻 chunk）、嫁接已有 session 的执行成果，以及向已有 session 派发任务（dispatch）。
L1 本地静态分析。调用 Checkstyle/PMD/SpotBugs/Detekt/Ruff/Bandit/Semgrep/cppcheck/clang-tidy 等工具链对代码做客观检测，输出 CodeEvidence JSON。支持 git diff、指定路径、--all 全量扫描三档。 触发词：静态分析、lint、跑检查工具、scan code、全量扫描、run linter、检查代码规范、安全扫描、跑 semgrep、检查漏洞、从头审、全分支审。 不触发：当用户说"review this PR"/"review before merge"/"is this safe?"时，走 code-review skill（LLM 主观审查）。 适用：需要对照需求文档/知识库的深度审核 → 先本地 L1 全量出 CodeEvidence → 上传云端 L2（详见 references/cloud-api-reference.md 的 "全量 + L2 组合"）。 与 code-review 的关系：code-review = LLM 主观评审（含 diff/全分支三种场景），static-analysis = 工具客观检测（需安装工具）。两者互补，可串联使用。
企业级代码审核核心。对照需求文档/设计文档/编码规范/Bug 历史做 L2 理解性审核。 不做静态检查（那是各语言 Skill D1-D10 的事），只做需要 LLM + 知识库才能做到的深度审核。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | bandit |
| description | Python 安全漏洞扫描，检测 SQL 注入/命令注入/硬编码密钥/不安全函数 |
| execution_mode | sandbox |
| metadata | {"language":"python","upstream":{"repo":"https://github.com/PyCQA/bandit","stars":7900,"since":2015,"license":"Apache-2.0","latest":"1.9.4 (2026-02)","rules":"70+ 安全规则","pypi_downloads":"18.8M/月","origin":"OpenStack Security Project","contributors":150,"integrations":["pip","pre-commit","MegaLinter","reviewdog","SonarQube"]},"rating":{"community":"4/5","rules_richness":"3/5","speed":"5/5","accuracy":"4/5","integration":"4/5","overall":"4.0/5 ⭐⭐⭐⭐"}} |
| 安全分类 | 规则示例 | 对应需求 |
|---|---|---|
| 注入 | B608 SQL 注入, B602 subprocess shell=True | "SQL注入" |
| 硬编码 | B105 硬编码密码, B106 硬编码密码参数 | "敏感信息泄露" |
| 弱加密 | B303 MD5/SHA1, B413 不安全 TLS | "加密安全" |
| 反序列化 | B301 pickle.loads, B506 yaml.load | "不安全反序列化" |
CLI: bandit -r src/ -f json -ll（只报 medium+ 级别）
SARIF: bandit -r src/ -f sarif -o bandit.sarif
Docker: docker run --rm -v $(pwd):/src ghcr.io/pycqa/bandit bandit -r /src -f json