源自 GitHub源码污点分析与漏洞排查
基于 CodeQL 引擎对代码库进行深度跨过程数据流与污点追踪分析。支持 Python、JavaScript/TypeScript、Go、Java/Kotlin、C/C++、C#、Ruby 及 Swift。通过严谨的数据库质量门禁、框架私有 API 数据扩展模型补齐以及显式规则套件（.qls）校验，有效避免编译提取不足、规则被静默过滤或漏报问题，生成可溯源的漏洞调用链路与修复日志。
常见场景
它能帮你做什么？
01
项目源码污点分析与漏洞追踪：对 Java、Go 等多语言代码执行跨过程数据流分析，追踪用户输入至危险汇聚点。
02
私有框架API自定义数据扩展：为内部封装框架补充 Source 和 Sink 扩展模型，消除静默漏报并提升分析精度。
03
门禁套件验证与SARIF报告导出：通过显式 .qls 规则套件排查漏洞，核验数据库构建质量并导出标准扫描报告。
三步完成
怎么使用
1安装 Skill
把右侧安装请求发给你的 AI。
2说清楚目标
告诉 AI 你想完成什么，或直接贴入内容。
3检查结果
按需要继续调整语气、范围或格式。
复制就能用
你可以直接这样说
“对当前 Go 项目源码运行 CodeQL 深度扫描，使用 run-all 模式并包含实验性安全规则，结果保存至 ./audit_output 目录。”
“检查已有的 CodeQL 数据库提取质量，为项目中封装的 HTTP 客户端补充 Source/Sink 数据扩展定义后重新执行污点追踪。”
“分析当前 C++ 仓库的编译环境，排查 macOS 下 arm64 架构提取失败问题，生成仅关注高精度安全漏洞的 SARIF 报告。”
适用人群
适合谁？
上手门槛
使用难度
专业
适合熟悉相关工具和专业流程的用户。
兼容范围
支持哪些 AI？
Codex可直接使用
Claude Code可直接使用
OpenClaw可直接使用
Hermes可直接使用国内 Agent可直接使用
中文用户增强
Skill Px 做了什么？
中文说明简化使用方式补充中文案例整理安装流程降低理解难度
