安全代码生成的保障措施
针对AI生成代码的潜在风险，应采取防御性措施：
- 模式设置：在config.toml中启用
security_scan = true（v0.23+版本支持） - 沙箱验证：所有生成代码必须在容器环境测试后再合并
- <strong]知识库限制：禁用已知风险模式（如SQL拼接）的自动补全
- Audit trail: By
使用统计功能记录所有生成操作 - <strong]人工复核：设置必须审查的敏感操作（如文件系统访问）
具体案例：当模型建议使用eval()时应自动标记警告。企业用户可结合SonarQube等工具建立自动化安全流水线。定期更新模型也能获取最新的安全补丁。
This answer comes from the articleTabby: a native self-hosted AI programming assistant that integrates into VSCodeThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何避免Tabby在代码生成中产生安全漏洞？
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