20 小時掃完 4.66 億行公家程式碼：亞伯達省用 50 個 Claude agent 抓漏洞

Anthropic 週一發布的政府案例研究，數字相當驚人：加拿大亞伯達省科技創新廳的內部團隊，用 Claude Code 搭配 Opus 與 Sonnet 模型，以約 50 個平行 agent 在 20 小時內掃描了 4.66 億行政府系統程式碼。agent 的工作範圍涵蓋辨識漏洞、精確引用出問題的檔案與行號、生成修補程式、必要時撰寫測試，並支援老舊系統的現代化。

流程設計是重點。所有修補在部署前都由團隊審核放行，模式是「平行審查加人工批准」，並非讓 agent 自主上 patch。亞伯達的資安團隊還做了一組專門的 Claude 審查 agent，常駐在開發流程各個環節，把安全檢查從「上線前趕工」拉平成「全程隨行」。

敏感度也值得一提：該廳的系統存放稅務紀錄、政府採購資料與社福個案檔案，屬於一旦外洩就是頭版的等級。政府機關敢把這種代碼庫餵給商用 AI 工具掃描，合規與資料處理協議的談判想必先打了很久——案例裡沒細講的部分，往往才是其他政府最想抄的部分。

照例提醒閱讀濾鏡：案例出自 Anthropic 自家行銷管道，數字漂亮但缺乏第三方驗證，「掃過」與「掃得準」是兩回事，誤報率、漏報率都沒揭露。可信的部分是架構模式本身——平行 agent 掃描、人類守住放行關卡，這個骨架已在多個一線團隊被獨立驗證過。