使用 AegisOps-AI 实现自动化 DevSecOps 与云成本审计

通过集成 Gemini 3 Flash 的推理能力，将 AI 引入 SDLC 流程，自动识别 Linux 内核漏洞、拦截 Terraform 成本激增并生成加固的 K8s 配置。

为什么需要这个技能

在复杂的系统级开发和云原生运维中，传统的静态扫描工具（SAST）往往只能匹配已知模式，无法理解深层的逻辑漏洞或财务风险。例如，Linux 内核补丁中的“释放后使用”（UAF）漏洞或 Terraform 计划中由于误改实例规格导致的“静默成本灾难”，这些都需要具备推理能力的审计员才能高效发现。

AegisOps-AI 将 AI 定位为“智能门禁”，在代码合并或资源部署前进行高保真审计，将安全与成本控制左移，降低生产环境风险。

适用场景

• 内核补丁评审：对 C 语言编写的 Git diff 进行语义分析，检测内存安全漏洞。
• IaC 预部署审计：分析 terraform plan 输出，防止因配置错误导致云账单激增。
• 集群安全加固：将自然语言的安全需求（如“仅限非 root 运行”）转化为符合“最小权限”原则的 K8s Manifest。
• CI/CD 质量门禁：在 GitHub Actions 中拦截不合规的合并请求。

核心工作流

1. 神经补丁分析：通过 patch_analyzer.py 对内核补丁进行深层推理，识别状态失效等逻辑漏洞。
2. 智能成本综合：cost_auditor.py 处理 Terraform 差异，检测资源升级风险（如从 t3.micro 误升至 GPU 实例）。
3. 策略映射生成：k8s_policy_generator.py 将安全意图转换为可执行的 securityContext 配置（如 Read-only root FS）。

安装与配置

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Champbreed/AegisOps-AI.git
cd AegisOps-AI

2. 环境初始化

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install google-genai python-dotenv

3. 配置 API 密钥

在根目录创建 .env 文件：

echo "GEMINI_API_KEY='your_api_key_here'" > .env

4. 执行审计

运行主程序启动全套 Agent 并生成安全报告：

python3 main.py

下载和安装

下载 aegisops-ai 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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