GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 近日开源了一个名为 Fuzzing Taskflow 的新工具，该工具基于 Taskflow Agent 构建，旨在利用大语言模型（LLM）能力自动化 C/C++ 项目的模糊测试流程。

根据公开信息，Fuzzing Taskflow 能够直接接收 GitHub 仓库地址作为输入，随后自动执行一系列模糊测试任务。具体步骤包括：识别目标项目的入口点、自动编写测试 harness、运行 AFL++ 模糊测试引擎、读取代码覆盖报告，并对发现的崩溃进行分诊。

这一工具将原本需要人工介入的多个环节串联为端到端的自动化流程，降低了模糊测试的部署门槛。对于安全研究人员和开发者而言，Fuzzing Taskflow 有望减少手动编写 harness 和分诊崩溃的时间成本，提升漏洞挖掘效率。

目前，该项目已在 GitHub 上开源，具体实现细节和适用场景可参考仓库文档。随着 LLM 在代码分析与生成领域的应用不断深入，此类自动化安全测试工具或将成为 DevSecOps 流程中的新组件。