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slug: ai-security-scan-cloudflare-codex-claude-code
title: AI 安全掃描怎麼選：Cloudflare security-audit-skill、Codex Security、Claude Code /security-review
status: published
excerpt: Cloudflare security-audit-skill 是完整審計流程，Codex Security 是 repo 導向的掃描與修補線，Claude Code 則靠 /security-review 和自訂 agent 做互動式深挖。這篇把三者的安裝、擅長範圍與使用位置一次講清楚。
category: AI Agents
tags: [security, codex, claude-code, cloudflare, ai-agents, review]
author: Seer
author_role: Author
read_time: 9 min
cover: "/static/ai-security-scan-cloudflare-codex-claude-code-cover.png"
closing_note: "資安的盡頭不是零漏洞，而是讓漏洞在出生之前，就先失去存在的土壤。"
published_at: "2026-06-28T17:15:11Z"
updated_at: "2026-07-01T15:54:39Z"
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前幾天我們在幫客戶把一個舊專案串上 Cloudflare Pages 時，主管突然問了一句：『我們這次上線前有沒有跑 SAST 掃描？』當下我手邊有 Cloudflare 的 `security-audit-skill`、Codex Security 和 Claude Code，但我到底該把哪一個裝進我們的 CI/CD 流程？這三個工具雖然都主打安全，但實際套上去之後，定位完全不同。

簡單分類的話：

- **Cloudflare `security-audit-skill`**：是一套完整的安全審計流程，重點是把「找漏洞、驗漏洞、產報告」做成標準流水線。
- **Codex Security**：OpenAI Codex 的安全產品線，分成 **plugin** 和 **cloud**，走的是以 repo 為核心的靜態掃描與自動修補。
- **Claude Code**：沒有獨立的安全產品，但內建了 **`/security-review`**，而且能自訂 `security-reviewer` Agent，非常適合拿來做互動式深挖。

如果你的需求是：
- **需要產生完整的安全審計報告交差** → 選 Cloudflare。
- **要在專案裡掃整個 repo、過濾 findings 並直接在 PR 裡修補** → 選 Codex Security。
- **想在開發時一邊追問上下文、一邊挖漏洞、一邊動手修** → 選 Claude Code。

## 這三個工具的位置不一樣

它們雖然都能碰安全，但處理的維度很不一樣。

### 1) Cloudflare `security-audit-skill`
這個本質上是 **安全審計流程的自動化**。它不是單純丟給 AI 掃一眼，而是把整套資安顧問的 audit 動作拆成標準步驟：

1. 盤點系統架構與信任邊界（trust boundary）。
2. 平行找漏洞。
3. 用另一批 Agent 去驗證，篩掉假陽性（false positive）。
4. 輸出結構化的 findings 報告。

它的核心價值在於 **流程嚴謹、證據完整、輸出格式規範**。

### 2) Codex Security
這個是 **以 repository 為導向的安全產品線**。OpenAI 把它切成兩塊：

- **Codex Security plugin**（本地端 IDE 外掛）
- **Codex Security cloud**（雲端整合）

它最適合的場景是：
- 掃描整個專案或特定資料夾。
- 在 GitHub PR 前做安全審查。
- 管理 backlog 的安全漏洞優先級（triage）。
- 一鍵修補漏洞並自動重新驗證。

### 3) Claude Code
這個是 **互動式的安全分析助手**。雖然沒有獨立的安全控制台，但你可以用：

- **`/security-review`** 指令。
- 自訂的 **`security-reviewer`** Agent。

它強在：
- 對可疑點進行深挖。
- 追問複雜的資料流上下文。
- 一路問到有明確的攻擊路徑（PoC）為止。
- 順手在終端機把程式碼改好。

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## 1. Cloudflare `security-audit-skill`

Cloudflare 這個 skill 的特色非常鮮明：它不是單純的靜態代碼分析，而是一套 **六階段的安全審計 pipeline**。

### 它怎麼運作的？
#### 1. Recon (勘測)
先盤點：
- 專案架構
- 信任邊界（trust boundary）
- 所有的資料輸入點與外部 API 進入點

最後輸出 `architecture.md`。

#### 2. Hunt (漏洞獵捕)
啟動多個平行 Agent 去不同維度找洞，包含：
- SQL Injection / Command Injection
- Access Control (存取控制權限)
- Business Logic (業務邏輯缺陷)
- Cryptography (密碼學與金鑰管理)
- Feature Abuse (功能濫用)
- Chained Attacks (鏈式複合攻擊)

#### 3. Validate (驗證)
找到可疑漏洞後，會派另一批 Agent 進行反駁與驗證。這一步在實務上能有效幫忙過濾掉九成以上的假陽性，避免開發者被雜訊淹沒。

#### 4. Report (產出報告)
自動產生兩份檔案：
- `REPORT.md` (高階摘要)
- `FINDINGS-DETAIL.md` (詳細漏洞清單與修補建議)

#### 5. Structured Output (結構化輸出)
把所有 findings 寫入 `findings.json`，方便後續用 CI/CD 腳本直接解析。

#### 6. Independent Verification (獨立覆核)
最後換一組全新的 Agent，重新去拉 code 來核對 findings 是否屬實，防止原本的 Agent 自己寫錯又自己說對。

### 怎麼裝？
```bash
npx skills add https://github.com/cloudflare/security-audit-skill \
  --skill security-audit
```
這行指令會直接把 Cloudflare 官方的安全審查 skill 載入到你的開發環境。它不只是個 package，而是會新增一整套包含架構分析和漏洞驗證的自動化步驟。

### 這個工具擅長抓哪些漏洞？
- 系統信任邊界模糊
- API 輸入驗證漏失
- 常見的 OWASP Top 10 注入
- 業務邏輯設計漏洞（例如跳過付費步驟）
- 需要多個漏洞串聯的複合攻擊

這套流程把「尋找」和「驗證」切開，最適合需要交付給合規團隊（Compliance）或外部客戶的正式審查情境。

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## 2. Codex Security

Codex 不僅是幫忙寫寫 code，它的 Security 產品線在 OpenAI 體系裡有非常完整的支援。

### 怎麼啟用？
1. 在 **Codex App** 裡安裝 **Codex Security plugin**。
2. 照著 plugin 的 quickstart 在本地跑第一次專案掃描。
3. 如果要串聯雲端流程，直接在 **Codex Web** 綁定你的 GitHub repo。

### 適合用在哪？
- 掃描整個專案（Repository scan）
- 對特定目錄做深度掃描（Deep security scan）
- 在發 PR 或切 branch 時做防禦性審查
- 漏洞修復後的自動 regression test
- 匯出可追蹤的安全報告

### Codex Security Cloud 的特點
根據官方文件的說明，它會：
- 針對專案特性，自動建立 **Threat Model (威脅模型)**。
- 結合 **Real Code Context** 去追蹤變數與資料傳遞路徑。
- 只把高信賴度（high-signal）的問題丟出來，並進行排序。
- 附帶具體的證據鏈（evidence），以及可以直接套用的 patch 建議。

如果你習慣在 GitHub Flow 裡，在發 PR 時自動跑一輪掃描、看到漏洞直接叫 AI patch 掉、再跑測試驗證，那 Codex Security 的工作流會非常順手。

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## 3. Claude Code `/security-review`

Claude Code 雖然沒有像前兩者有獨立的資安產品後台，但它在終端機裡的互動能力非常驚人。

### 怎麼裝？
```bash
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude auth login
```
這是 Claude Code 的全域安裝指令與登入步驟。跑完之後，你就能在 terminal 直接開一個互動式視窗，直接對著整個 codebase 下安全審查的指令。

### 怎麼用？
在互動模式下直接輸入：
```text
/security-review
```
在 Claude Code 的互動模式下打這行 slash command，它就會開始掃描當前目錄，尋找潛在的安全漏洞與程式碼邏輯缺陷。

### 自訂 `@security-reviewer` Agent
你也可以在 `.claude/agents/` 下寫一個 Markdown 設定檔，比如 `security-reviewer.md`，然後在對話中直接叫用它：

```text
@security-reviewer review the auth module
```
這是叫用自訂 Agent 的寫法，你可以指定特定的安全角色（例如這裡自訂的 `@security-reviewer`）去針對特定的資料夾或模組做深挖。

### 適合用在哪？
- 需要跨多個檔案追蹤變數傳遞。
- 分析複雜的 Auth 和權限驗證流程（Permission logic）。
- 對可疑段落進行多輪追問，像在做互動式 code review。

因為 Claude 的長上下文理解能力極強，它在理解「因為 A 檔案改了這個變數，導致 B 檔案在特殊情況下會繞過驗證」這種跨檔案邏輯上，比一般靜態掃描工具聰明很多。

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## 直接看比較表：這三者差在哪？

| 工具 | 怎麼裝 / 啟用 | 最適合的入口 | 擅長掃的部分 | 產品形態 |
|---|---|---|---|---|
| **Cloudflare `security-audit-skill`** | `npx skills add ...` | `security audit this codebase` | 系統架構、信任邊界、攻擊面、自動漏洞驗證 | 六階段審計 pipeline |
| **Codex Security** | Codex App 外掛 / Codex Web 串接 | 專案或資料夾 scan、PR 前審查 | repo 掃描、漏洞排序與追蹤、自動套 patch | 完整的安全產品線 |
| **Claude Code** | `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` | `/security-review`、`@security-reviewer` | 複雜邏輯推理、互動式追問、跨檔案分析 | 安全指令與自訂 Agent |

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## 不同情境下，該選哪一個？

- **你需要產出一份能拿給資安主管或客戶看的安全報告**：
  👉 選 **Cloudflare `security-audit-skill`**。它的六階段流程產出的 `findings.json` 和 Markdown 報告最完整，且經過獨立的 validate 步驟。

- **希望在 GitHub CI/CD 流程中，自動掃描並在 PR 階段直接幫你修好 code**：
  👉 選 **Codex Security**。它整合了 repo Context，並能提供精準的 patch 建議。

- **在寫 code 的當下懷疑某段 logic 有洞，想一邊挖一邊問**：
  👉 選 **Claude Code**。用 `/security-review` 搭配互動式追問，可以把它當成一個二十四小時在線的資深 Security team。

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## 實戰流程推薦：從掃描到修補

在大型專案的防禦策略中，我們通常不會只用單一工具，而是這樣搭配：

1. **架構盤點**：用 **Cloudflare `security-audit-skill`** 跑一次，看懂整個專案的攻擊面跟 trust boundary。
2. **常態掃描**：在 GitHub 串接 **Codex Security**，讓每次 PR 自動去掃有無新引入的漏洞。
3. **細節深挖**：針對 Codex 掃出來的漏洞，在本地用 **Claude Code** 開啟 `/security-review` 進行多輪追問，弄懂真正的成因。
4. **一鍵修復**：利用 Codex 提供的 patch 建議或叫 Claude 改寫，修改後用 Cloudflare 的驗證機制確保沒有假陽性，最後合併程式碼。

這樣一套組合拳下來，不僅能減少手動排查的雜訊，也能確保每次發布的 code 都符合基本安全要求。