Kimi-K2模型可快速定位SQL注入和XSS风险点：上传项目后自动三遍解析，聚焦“注入类”漏洞，支持行号定位、PoC生成与参数化查询/输入净化等修复建议。
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你需要在10分钟内定位一个Python项目里可能存在的SQL注入和XSS风险点，但手动翻代码太慢，又没时间搭传统扫描工具。Kimi-K2模型能直接解析源码上下文，识别危险函数调用链、未过滤的用户输入流向和HTML输出位置，无需配置规则即可输出带行号的漏洞定位与修复建议。
上传代码并触发深度分析
打开InsCode（快马）平台→登录账号→点击左侧「AI代码分析」→拖入整个项目文件夹（支持.zip/.tar.gz压缩包或单个.py/.js文件）。
上传完成后，系统自动调用Kimi-K2模型进行多遍解析：第一遍提取AST结构，第二遍追踪数据流，第三遍匹配OWASP TOP 10模式库。这一步不能跳过，【若只上传单个文件而忽略依赖模块，XSS跨组件传播路径将无法识别】。
聚焦高危漏洞类型筛选
分析完成页面出现「漏洞分类视图」，默认按CVSS评分降序排列。点击顶部标签栏切换至「注入类」→勾选「SQL注入」和「XSS」→右侧即刻高亮所有匹配节点。
方法一：点击某条漏洞条目右侧的「定位代码」按钮，自动跳转到对应文件指定行，光标停在危险函数调用处（如cursor.execute(sql + user_input)）。
方法二：在搜索框输入innerHTML|document.write|eval|exec，系统会联动显示含这些关键词且未做转义/校验的上下文片段。
验证漏洞可利用性
第一步：在漏洞详情页点击「生成PoC」→选择目标环境（Flask/Django/Next.js等）→Kimi-K2自动生成最小化攻击载荷示例。
一键设置，在 OpenClaw 和 Claude Code CLI 中使用 Kimi K2.5 (Kimi Code) 作为编程模型。Kimi Code 兼容 Anthropic Messages API——替换……
第二步：复制生成的payload（如<img src=x onerror=alert(1)>），粘贴到对应接口的测试表单中提交。
第三步：观察响应体是否原样返回该字符串——若返回，说明XSS未过滤；若数据库报错且错误信息泄露字段名，则SQL注入确认成立。这一步必须实测，【仅依赖静态标记可能误报，Kimi的PoC生成基于运行时模拟逻辑】。
获取可落地的修复代码
在任意已确认漏洞条目下，点击「修复建议」→展开「代码级方案」→选择编程语言（自动匹配项目主语言）。
对于SQL注入，Kimi-K2默认给出参数化查询改写，例如将cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = " + user_id)替换为cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,))。
对于XSS，它会定位到模板渲染位置（如Jinja2的{{ user_input }}），并建议改为{{ user_input | safe }}仅限可信内容，或插入DOMPurify净化调用。
点击「插入修复」按钮，代码自动写入编辑器对应行，光标停留在修改后的位置，可立即保存提交。
