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用开源 Data Hogo 引擎在本地扫描项目中的安全问题。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.github.datahogo/datahogo" MCP 服务: 执行:claude mcp add 'io-github-datahogo-datahogo' -- npx -y @datahogo/mcp
请使用 Data Hogo 扫描当前项目,列出发现的安全问题,并按严重程度分类。
返回项目中的安全问题清单,并按严重程度整理。
请对这个项目执行一次本地安全扫描,只输出高风险和中风险问题。
输出高风险与中风险安全问题摘要,便于提交前修复。
请重新扫描该项目,并说明之前的安全问题是否仍然存在。
返回新的扫描结果,并标明哪些问题已解决或仍存在。
开发者在提交或发布前,可用它在本地扫描项目中的安全问题,尽早发现潜在风险。它适合不依赖云端、希望在本机完成检查的场景。
DevOps 团队可在交付前对项目做一次本地安全扫描,作为质量和风险控制的一部分。这样能更早暴露项目中的安全问题。
它用于借助开源 Data Hogo 引擎,在本地扫描项目中的安全问题。给定信息只说明了本地扫描与安全检查能力。
描述明确提到它会在本地扫描项目。是否支持云端或远程模式,给定信息未说明。
当前素材没有提供安装步骤、运行时要求或密钥信息。具体前置条件与安装方式见源码仓库。
基于 Black Duck Signal 扫描代码并发现漏洞风险
扫描 GitHub 仓库与智能合约,识别易受量子攻击的 ECDSA/RSA 风险
为 AI 代理提供代码安全扫描,识别多类漏洞并输出分析结果。
用于扫描 Python 项目与 GitHub 仓库中的漏洞、密钥并生成风险评估。
为 AI 生成代码提供可发布前的安全扫描与风险分级建议
扫描 AI 代理的工具调用漏洞,发现提示泄露、劫持与注入等安全风险