https://github.com/cloudflare/security-audit-skill Официальный инструмент (навык) для ИИ-агентов разработчика (coding agents), предназначенный для проведения многоэтапного автоматического аудита безопасности исходного кода. Именно этот проект лег в основу внутренней системы Cloudflare по поиску уязвимостей в масштабах всей компании.

• Разведка (Reconnaissance): ИИ составляет карту архитектуры приложения, определяет границы доверия и поверхности для потенциальных атак.

• Поиск на основе покрытия (Coverage-led hunting): изолированные ИИ-агенты («охотники») ищут пробелы в безопасности, фиксируя каждый шаг.

• Валидация кандидатов (Candidate validation): каждая потенциальная уязвимость передается совершенно новому независимому ИИ-агенту, который пытается ее опровергнуть.

• Структурированный вывод (Structured output): формируется машиночитаемый отчет findings.json с классификацией находок (подтверждено, требует проверки, отклонено).

• Независимая верификация (Independent record verification): сторонние агенты еще раз проверяют все источники и финальные утверждения отчета.

• Генерация отчетов (Target-neutral reporting): на основе подтвержденных данных генерируются итоговые файлы для человека (REPORT.md, FINDINGS-DETAIL.md и др.).

• Принцип состязательности: Тот агент, который нашел уязвимость, никогда сам ее не перепроверяет — валидацией занимается другой независимый ИИ.

• Встроенные базы знаний: Репозиторий включает обширные наборы промптов для поиска уязвимостей в самых разных стеках: от ошибок работы с памятью и бинарного кода до уязвимостей веб-протоколов, облачных сред и атак на сами LLM (Prompt Injection).

• Накопительный эффект: При повторных запусках на одном и том же коде инструмент учитывает прошлые результаты, фокусируясь только на измененном коде или оставшихся «слепых зонах».