在2025年初，Mozilla 每月仅修复约20个 Firefox 安全漏洞。到了4月，这个数字跃升至400，增长了20倍，其中约三分之二的修复归功于一个前沿模型。Anthropic 对超过一千个开源仓库的扫描从2.3万个候选问题中发现了6200个高或严重等级的问题，向维护者报告了1600个，并最终有约100个被上游修复。这些数字揭示了一个关键转变：发现漏洞不再是瓶颈，真正的瓶颈已经转移到验证、分类和修补这些漏洞上。

Eugene Yan 介绍了一个六步工作流，通过一个订单查询中的 SQL 注入示例来演示。前两步是威胁建模和沙箱。仅凭书面威胁模型就能将真阳性率提升到90%，因为模型拥有丰富的代码上下文但缺乏系统上下文。后四步类似于机器学习流水线：发现阶段优化召回率，然后一个独立的对抗性验证代理在全新容器中触发漏洞以优化精度，分类阶段保护稀缺的工程师注意力，修补阶段则确保漏洞不会再次出现。整个流程强调验证代理不得看到发现阶段的推理，以保持独立性。

对于实际构建者，Yan 建议从本周开始扫描开源依赖，在完全自动化之前保持人工监督，并记住扫描从来不是瓶颈。组织层面的瓶颈——如路由、严重性评估和带宽——往往比技术挑战更难解决。他的核心观点是：模型已经足够好，可以大规模发现漏洞，但团队需要投资于验证和修补的流水线，才能真正从中受益。最好从非关键的开源依赖开始，建立信任后再逐步扩展。