GitHub Security Lab 把自家挖漏洞的 AI 智能体拆开开源了——seclab-taskflows 这套任务流，已经在 Android 应用里刨出 24 个漏洞，并逐一上报给维护者。它不靠一个万能提示词硬扛，而是把审计拆成串行的小任务，每个任务对应一个 YAML 文件。
比如 gather_mobile_entry_point_info.yaml 只干一件事：让模型顺着清单文件、Intent、导出组件，把一个应用的入口点摸清楚。轮到 classify_application_local.yaml，任务就换成了判断这个应用属于哪一类、该按什么套路去查。一步一步走，好处很实际：哪一步出错一眼看得出来，改提示词不必推倒重来，模型的注意力也不会被一大堆无关代码稀释掉。这类长链条工作最怕的就是把上下文喂成一锅粥，分步拆开反而让每一步的判断更稳。
24 个漏洞是真的，报告也真的送到了维护者手上。但别急着读成“AI 一键挖洞”。任务流解决的是流程可控和结果可复现，至于某个漏洞到底成不成立、值不值得报，仍然要靠人来复核。真正值得琢磨的是这套思路：把安全审计拆成模型能稳定执行的小块，比指望某个更大的模型突然开窍，靠谱得多。
