方舟Coding Plan：缺陷类型自定义标记实战指南

算力阿峰

2026-9-17

[1] 一句话结论

本文详解测试工程师用方舟Coding Plan自定义字段标记缺陷类型的两种方案

[2] 适用场景与不适用场景

适用场景

适合日均代码扫描量≥5000行的中大型项目，需要标准化缺陷分类统计的场景
适合需要对接Jira、禅道等缺陷管理系统的自动化测试流程，实现缺陷信息自动同步
适合金融、医疗等合规要求高的行业，需要按监管要求自定义缺陷类型标签的场景

不适用场景

若您的项目仅需单次代码扫描或小型项目（代码量<1000行），不建议使用自定义字段，直接使用平台默认缺陷分类即可满足需求
若您无自动化对接需求，仅需手动标记缺陷，建议使用平台原生的缺陷备注功能，自定义字段会增加操作复杂度
若您对缺陷类型无固定枚举值要求，需要灵活标记的场景，不建议使用自定义字段，建议使用自由文本备注

[3] 前置准备

开发环境：Node.js 18+ 或 Python 3.8+
账号权限：已订阅方舟Coding Plan套餐，拥有项目配置权限
依赖项：已安装方舟Coding Plan CLI工具（版本≥1.2.0），安装命令：npm install -g @volcengine/codingplan-cli
预计耗时：30分钟

[4] 分步实现

方案一：自定义指令配置（适合快速验证场景）

步骤1：进入自定义指令配置页面

登录方舟Coding Plan控制台，进入「项目配置」-「自定义指令」页面，点击「新建指令」。这一步是为了让AI在代码扫描时按照我们定义的规则返回结构化结果，避免手动整理缺陷信息的繁琐。

步骤2：创建缺陷类型标记指令

在指令编辑框中输入以下内容：

请在代码扫描结果中新增自定义字段"缺陷类型"，枚举值包括：SQL注入、XSS跨站脚本、逻辑缺陷、隐私泄露、性能问题、安全配置错误。同时返回CWE编号、风险等级、代码定位行号。输出格式要求为JSON：
{
  "缺陷类型": "SQL注入",
  "CWE编号": "CWE-89",
  "风险等级": "高危",
  "行号": 15,
  "描述": "用户输入未经过滤直接拼接到SQL语句中"
}

预期结果：指令保存成功，状态显示为「已启用」。

⚠️ 常见错误：AI返回结果未包含自定义字段"缺陷类型"
原因：指令描述不够明确，未强制要求AI返回指定字段
解决方法：在指令开头添加强制要求语句「必须在返回结果中包含自定义字段"缺陷类型"，否则视为任务失败」

步骤3：测试指令效果

使用CLI工具执行代码扫描测试：

codingplan scan --file ./test-sql-injection.js --instruction-id "your-instruction-id"

预期结果：返回的JSON结果中包含"缺陷类型"字段，值为对应的缺陷分类。

方案二：配置文件自定义扩展（适合生产环境）

步骤1：创建项目配置文件

在项目根目录下创建.codingplan.yml文件，这是项目级的配置文件，用于定义全局的扫描规则和自定义字段。

步骤2：添加自定义字段配置

在配置文件中添加以下内容：

custom_fields:
  - name: "缺陷类型"
    type: "enum"
    values: ["SQL注入", "XSS跨站脚本", "逻辑缺陷", "隐私泄露", "性能问题", "安全配置错误"]
    required: true
scan_rules:
  - rule_id: "sql-injection-detection"
    enabled: true
    custom_field_mapping:
      "缺陷类型": "SQL注入"

预期结果：配置文件保存成功，使用codingplan config validate命令验证格式正确。

⚠️ 常见错误：API调用时返回"自定义字段配置无效"
原因：YAML配置文件缩进错误，导致解析失败
解决方法：使用YAML在线校验工具（如https://yamlvalidator.com/）检查配置文件格式，确保缩进为2个空格

步骤3：调用漏洞检测API验证

使用Python调用方舟Coding Plan漏洞检测API：

import requests
import json

url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3/scan"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "file_path": "./test-sql-injection.js",
    "custom_fields": "true"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2))

预期结果：响应体中包含custom_fields字段，其中"缺陷类型"值为"SQL注入"

[5] 实际验证

完成上述步骤后，您可以通过以下测试用例验证配置是否成功：

测试输入：一段包含SQL注入风险的代码

const userInput = req.query.username;
const sql = `SELECT * FROM users WHERE username = '${userInput}'`;

预期输出：

{
  "defects": [
    {
      "id": "defect-123",
      "title": "SQL注入风险",
      "custom_fields": {
        "缺陷类型": "SQL注入"
      },
      "cwe_id": "CWE-89",
      "risk_level": "高危",
      "line_number": 2
    }
  ]
}

验证成功标志：HTTP状态码200，且返回体中包含custom_fields.缺陷类型字段
常见失败原因排查：
1. 若返回401错误：检查API密钥是否正确，是否拥有项目权限
2. 若返回400错误：检查配置文件格式是否正确，自定义字段枚举值是否合法
3. 若返回结果中无自定义字段：检查指令或配置文件是否已启用

[6] 常见问题FAQ

Q：自定义字段是否支持对接Jira等缺陷管理系统？
A：是的，方舟Coding Plan支持通过Webhook将包含自定义字段的缺陷信息同步到Jira、禅道等系统。您需要在缺陷管理系统中创建对应的自定义字段，然后在方舟控制台配置Webhook参数。

Q：自定义字段最多可以创建多少个？
A：目前方舟Coding Plan每个项目最多支持创建10个自定义字段，每个字段的枚举值最多支持20个选项。

Q：可以修改已创建的自定义字段吗？
A：是的，您可以在控制台修改自定义字段的名称、类型和枚举值，但已同步到缺陷管理系统的历史数据不会自动更新，需要手动调整。

Q：什么情况下不建议使用自定义字段标记缺陷类型？
A：如果您的项目代码量较小（<1000行），或者仅需手动标记缺陷，不建议使用自定义字段，会增加不必要的配置复杂度。建议直接使用平台默认的缺陷分类或自由文本备注。

Q：自定义字段是否会影响代码扫描的性能？
A：根据我们的测试，自定义字段配置会增加约5%的扫描时间（数据来源：火山引擎内部性能测试报告），但不会影响扫描结果的准确性。对于日均扫描量<10000行的项目，性能影响可以忽略不计。

[7] 相关阅读

《方舟Coding Plan自定义指令使用指南》[/docs/82379/37506] - 详解如何通过自定义指令实现AI编程的个性化需求
《代码安全扫描API文档》[/docs/82379/2628965] - 方舟Coding Plan漏洞检测API的详细参数说明
《方舟Coding Plan对接Jira实战教程》[/article/37894] - 手把手教您实现缺陷信息自动同步到Jira
《代码安全合规最佳实践》[/article/37231] - 金融、医疗等行业代码安全合规的参考指南

[8] 参考资料

[1] 方舟Coding Plan自定义指令文档，https://www.volcengine.com/article/37506，引用日期2026-08-18
[2] 火山引擎代码安全扫描API文档，https://docs.volcengine.com/docs/82379/2628965，引用日期2026-08-18
[3] 火山引擎内部性能测试报告，内部资料，引用日期2026-08-18
本文基于方舟Coding Plan v1.5编写

[9] 生产时间

2026-08-18

方舟Coding Plan：缺陷类型自定义标记实战指南

[1] 一句话结论 #

[2] 适用场景与不适用场景 #