mimo code代码审查的核心是本地化深度理解与可验证审计，通过终端agent模式实现上下文感知、逻辑风险识别及带定位的修复建议生成。
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用 MiMo Code 做代码审查，核心不是“让它看一眼就出报告”，而是让它真正理解项目上下文、识别逻辑风险、并生成可验证、可落地的审计结论。它不依赖云端扫描或静态规则库，而是以终端 Agent 方式深入项目内部，边读边判、边改边验。
启动前：确保项目环境可信可控
MiMo Code 有真实文件读写和命令执行权限，审计前必须做好基础准备：
- 在目标项目根目录下初始化 Git（git init），便于后续对比变更、回滚误操作
- 确认当前用户对项目目录有读写权限，但不建议用 root 或高权限账户运行
- 敏感项目建议先复制一份测试副本，避免直接审计生产代码
- 首次运行时选择 Plan 模式（按 Tab 切换），该模式只分析、不修改，适合做初步审计探查
执行审查：用 Plan 模式深度理解项目结构
进入项目后执行 mimo，切换至 Plan 模式，再输入明确指令，例如：
- “请分析当前项目的整体架构，列出所有入口文件、核心模块及数据流向”
- “识别所有涉及用户输入处理的函数，检查是否存在未校验、未转义、未参数化的风险点”
- “扫描数据库操作相关代码，标记可能引发 SQL 注入、XSS 或越权访问的位置”
MiMo Code 会基于本地代码全文检索 + 调用链推理，输出结构化摘要，比如：
▸ 主入口：src/main.py（Flask app）
▸ 高风险函数：user_login()、export_report() —— 均存在 raw string 拼接 SQL
▸ 数据流断点：auth middleware 中缺失 token scope 校验
生成报告：让 AI 输出带定位、可复现的审计条目
审查完成后，直接要求生成报告，指令要具体：
- “生成一份代码安全审计报告，包含问题类型、文件路径、行号、风险等级（高/中/低）、漏洞原理、修复建议，并附上可直接替换的修复代码片段”
- 它会自动整理为 Markdown 格式，类似：
[auth.py:87] 高危 — SQL 注入
问题：query = "SELECT * FROM users WHERE email='" + email + "'"
修复：使用 SQLAlchemy 参数化查询 → query = select(User).where(User.email == email) - 支持导出为 PDF 或 HTML（需额外配置 pandoc 或 wkhtmltopdf），也可直接复制到 Confluence 或内部 Wiki
增强可信度：结合子 Agent 验证关键问题
对高危项，别只信 AI 描述，让它自动生成验证脚本：
- 输入：“为刚才发现的 SQL 注入点，生成一个最小化 POC 测试用例，能复现漏洞并打印 payload 效果”
- MiMo Code 会新建 test_poc.py，写好含恶意输入的请求调用，并说明如何本地运行验证
- 你只需执行 python test_poc.py 即可确认是否真存在漏洞，避免误报
- 这个过程本质是把“审计结论”变成“可沙箱运行的证据”，大幅提升报告说服力
整个流程不需要上传代码到第三方平台，所有分析都在本地完成，既保安全又保效率。关键是用对模式、给准指令、留出验证环节——不是让 AI 替你判断，而是让它帮你更快更准地找到该判断的地方。
