AIビルダーワークフロー
Lovable
Lovable で作られたアプリを対象に、ブラウザへの秘密情報露出、弱いアクセス制御、危険な設定を根拠付きで確認します。
カバレッジと例を見る開発方法別セキュリティ
スキャナーはプラットフォームに依存せず、根拠を重視します。各ガイドでリスク、カバレッジ境界、検証手順を説明します。
Lovable で作られたアプリを対象に、ブラウザへの秘密情報露出、弱いアクセス制御、危険な設定を根拠付きで確認します。
カバレッジと例を見るCursor で作られたアプリを対象に、ブラウザへの秘密情報露出、弱いアクセス制御、危険な設定を根拠付きで確認します。
カバレッジと例を見るBolt.new で作られたアプリを対象に、ブラウザへの秘密情報露出、弱いアクセス制御、危険な設定を根拠付きで確認します。
カバレッジと例を見るv0 で作られたアプリを対象に、ブラウザへの秘密情報露出、弱いアクセス制御、危険な設定を根拠付きで確認します。
カバレッジと例を見るReplit で作られたアプリを対象に、ブラウザへの秘密情報露出、弱いアクセス制御、危険な設定を根拠付きで確認します。
カバレッジと例を見るWindsurf で作られたアプリを対象に、ブラウザへの秘密情報露出、弱いアクセス制御、危険な設定を根拠付きで確認します。
カバレッジと例を見るClaude Code で作られたアプリを対象に、ブラウザへの秘密情報露出、弱いアクセス制御、危険な設定を根拠付きで確認します。
カバレッジと例を見るservice-role の露出と、匿名でのテーブル・ストレージ・RLS 動作を限定的な読み取り専用リクエストで確認します。
カバレッジと例を見る公開HTMLと同一オリジンJavaScriptから対応する認証情報形式を調べ、値をマスクし、公開キーを正しく分類します。
カバレッジと例を見るプラットフォームで説明は変わっても、証明基準は変わりません。スキャナー、根拠、カバレッジ制限を保持します。