k-audit

name	k-audit
description	系统审计——从代码中主动发现 bug 隐患、安全漏洞、性能问题、可维护性债务和架构偏离，产出批量发现清单。触发：用户说"审查系统"、"审计代码"、"扫描问题"、"找找 bug"、"有什么可以优化的"。

k-audit

启动必读

开始任何判断或动作前，先读取 .kflow/attention.md；缺失则视为骨架不完整，提示先补齐或运行 k-onboard。

k-issue 等你报 bug，k-refactor 等你指优化点，k-explore 等你提问题——但"我也不知道哪有问题，你先扫一遍看看"这个诉求没人接。k-audit 补上这块：在用户限定的范围内主动扫描，产出一份按严重度 × 性质交叉分类的发现清单。

本技能只发现、不定修。修是 k-issue / k-refactor 的事。

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文件放哪儿

.kflow/audits/{YYYY-MM-DD}-{slug}/
├── index.md           # 速览：范围、总评、发现清单交叉矩阵
├── finding-01.md
├── finding-02.md
└── ...

日期取审计当天。slug 短到一眼看出审计目标（auth-module、order-flow、payment-security）。

所有 audit 文档带 YAML frontmatter（doc_type 分别为 audit-index 和 audit-finding）便于 search-yaml.py 检索。

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维度矩阵（交叉分类）

每个发现打两个标签：

性质：bug | security | performance | maintainability | arch-drift

严重度：P0（必须修）| P1（应该修）| P2（可以修）

交叉示例：

• security × P0：SQL 注入、明文存密码
• bug × P1：特定边界条件下空指针，实际触发概率低
• performance × P2：循环内多余的对象分配，热点路径才需要改

另外每个发现带 置信度（high / medium / low）和建议动作（k-issue / k-refactor）。

完整模板见 reference.md。

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工作流

Phase 1：范围收敛

审计不能全仓库盲扫——成本高、噪音大。先帮用户把范围收窄到可执行。

问用户三样（有一样就能起步）：

1. 关键词："跟 auth / payment / upload 相关的"
2. 模块 / 目录："src/services/ 下面"
3. 一段话描述："最近用户反馈订单页慢，帮我扫一下订单相关代码"

用户描述已清楚直接进 Phase 2。用户说"整个项目都扫" → 推回去——建议先扫最常改的模块或最近出过问题的区域。

收敛后给用户确认："扫 src/services/order/ 和 src/api/order.ts，约 12 个文件，看安全 / 性能 / bug 隐患三个维度。范围 OK 吗？"

Phase 2：扫描

按用户圈定的维度逐维扫描（用户没指定就全扫 5 维）：

• bug 隐患：空值路径、边界条件缺失、竞态条件、错误处理吞异常、类型断言无保护
• 安全：注入风险、敏感数据暴露、权限校验缺失、不安全依赖
• 性能：N+1 查询、重复计算、无缓存热点路径、内存泄漏、无分页全量加载
• 可维护性：超长函数（> 80 行）、圈复杂度 > 15、重复逻辑块、神秘常量、循环依赖
• 架构偏离：代码与 .kflow/architecture/ 记录不一致、分层泄漏、跨模块隐式耦合

扫描时用 Glob / Grep / Read 真实读代码。每条发现必须记录 文件:行号 + 具体代码片段。

上限：每种维度最多报 5 条。不是凑数——够了就停，不够也不硬凑。

置信度口径：

• high：代码路径可确认触发，影响明确
• medium：静态分析能定位问题，但触发条件不确定
• low：线索可疑，需要进一步确认但值得标记

Phase 3：定级 + 产出

1. 每个发现打性质 + 严重度 + 置信度 + 建议动作
2. 写 index.md：范围、总评、发现清单表格（交叉分类）
3. 逐条写 finding-NN.md

先写 index 再写 finding——这个顺序让 AI 先做整体判断再展开细节，避免陷入单条发现迷失全局。

Phase 4：建议下一步

index.md 末尾给优先级建议：

• "P0 的 3 条建议立刻开 issue 修"
• "P1 的 5 条可以排下个迭代"
• "P2 的 4 条有空再看"

用户选哪条 → 路由到 k-issue 或 k-refactor。k-audit 自己不修。

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与相邻技能的边界

技能	触发	k-audit 怎么对待
k-issue	用户报已知 bug	audit 发现 bug 后建议开 k-issue
k-refactor	用户指已知优化点	audit 发现可优化点后建议开 k-refactor
k-explore	围绕一个问题查代码	audit 是批量扫多个维度，不等同于 explore
k-arch	维护架构文档	k-arch 维护文档，k-audit 检查代码是否偏离文档
k-security-review	安全审查	audit 的安全维度是轻量扫描，深度安全审查走专项

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守护规则

• 不盲扫全仓库——Phase 1 必须收敛范围，没范围不动手
• 每条发现必有证据——file:line + 代码片段 + 为什么构成问题。不准出现"感觉不好"、"可能有问题"类无证据发现
• 置信度必标——不准所有发现都标 high
• 每种维度上限 5 条——逼 AI 挑最值得报的，不是 dump 所有发现
• 只发现不定修——k-audit 不出代码改动。出现"顺便修了"就算越界
• 架构偏离引用当前文档——不准凭记忆判断架构应该长什么样，必须读 .kflow/architecture/ 对照
• 旧审计标注过期——同名模块新审计覆盖旧审计时，旧 index 标 status: superseded + superseded-by: {新目录}

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退出条件

• 审计范围已和用户确认
• 各维度扫描完成，至少有一个发现（若零发现：告知用户此范围内未发现明显问题）
• index.md 含完整交叉分类表
• 每条发现 file:line + evidence + confidence
• 每种维度 ≤ 5 条
• 给用户按优先级排列的下一步建议

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相关文档

• reference.md — index.md / finding-NN.md 模板
• .kflow/reference/shared-conventions.md — 共享口径索引，按需打开具体小文件
• .kflow/architecture/ — 架构偏离类发现对照源