如何快速上手Application Inspector:10个实用命令详解
Application Inspector是微软开源的一款源代码特征检测工具,能够快速分析软件组件中的编码特征,帮助开发者了解"代码中有什么"的重要信息。😊
什么是Application Inspector?
Application Inspector是一个基于JSON规则引擎的静态分析工具,它通过数百个规则和正则表达式模式来识别源代码中的特性,包括文件操作、加密、Shell操作、云API、框架等。与传统的静态分析工具不同,它不试图识别"好"或"坏"的模式,而是简单报告它发现的内容。
10个必备命令详解
1. 基础分析命令
appinspector analyze -s path/to/src
这是最核心的命令,用于对指定源代码目录进行特征分析。默认情况下会生成HTML格式的报告,包含详细的代码特征信息。
2. SARIF格式输出
appinspector analyze -s path/to/files -f sarif -o output.sarif
生成SARIF格式的分析结果,便于集成到CI/CD流水线中。
3. JSON格式输出
appinspector analyze -s path/to/files -o data.json -f json
生成JSON格式的分析结果,适合程序化处理和数据挖掘。
4. 文件排除功能
appinspector analyze -s path/to/files -o data.json -f json -g **/tests/**,**/.git/**
使用glob模式排除特定目录,如测试文件和.git目录。
5. 标签差异比较
appinspector tagdiff -s path1 -t path2
比较两个源代码路径之间的唯一标签值,识别特征差异。
6. 导出规则标签
appinspector exporttags
导出与指定规则关联的标签列表,无需扫描源代码。
7. 验证自定义规则
appinspector verifyrules
验证自定义规则的语法是否有效,确保规则配置正确。
8. 打包规则文件
appinspector packrules
将多个规则文件合并为一个文件,便于分发和管理。
8. 获取命令帮助
appinspector --help
显示所有可用顶级命令的列表,快速了解工具功能。
9. 详细命令帮助
appinspector [command] --help
显示选定命令的必需和可选参数列表。
10. 版本信息查询
appinspector version
显示Application Inspector的版本信息。
实用技巧和最佳实践
快速安装指南
使用.NET全局工具安装:
dotnet tool install --global Microsoft.CST.ApplicationInspector.CLI
输出格式选择
Application Inspector支持多种输出格式:
- HTML(默认):可视化报告
- JSON:结构化数据
- SARIF:标准化格式
- Text:纯文本输出
项目结构和资源
Application Inspector项目包含多个核心模块:
- AppInspector/Commands/ - 命令实现
- AppInspector.CLI/Writers/ - 输出写入器
- AppInspector.RulesEngine/ - 规则引擎核心
规则文件位于AppInspector/rules/default/目录,按功能分类组织,包括AI、云服务、加密、数据操作等多个类别。
总结
掌握这10个实用命令,你就能充分发挥Application Inspector的强大功能,快速分析代码特征,提升软件开发的安全性和质量。🚀
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0108
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00