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让 AI Agent 查询业务数据，最危险的误解是：只要模型“遵守提示词”，就能把数据库访问权交出去。提示词注入、错误推理和蓄意的多轮试探都会打破这个前提。即使每次只允许它执行看似无害的聚合查询，攻击...
AI 编码工具的账单很容易制造一种错觉：本月花了多少、某个模型占多少，看起来已经足够管理成本。但对开发团队来说，真正要回答的并不是“总共烧了多少 token”，而是“哪些已经合并的变更值得这笔钱”“哪...
排查一条来自公网的异常请求时，日志通常只给出 IP：8.8.8.8、203.0.113.x 或一串反向代理转发链。单独看地址，很难决定它该进入哪条处理路径：这是公司云出口、已知 CDN、某个普通运营商...
让 Claude Code、Codex 一类编码 Agent 直接操作真实项目，效率往往来自它们拥有和开发者相同的权限：能改代码、运行脚本、读配置、删除生成文件。风险也在同一处。一次错误的“清理”、不...
让编码 Agent 改一个按钮颜色、补一个表单校验，最常见的交付证据仍是“已完成”或一张截图。问题不在于截图没有价值，而在于它通常不能回答三个工程问题：当前页面是否真加载了新代码？某个交互后的状态是否...
传统单元测试擅长断言“函数输入 A，得到输出 B”。但把大模型、工具调用和多步循环放进应用后，测试目标随之改变：同一问题的自然语言输出不一定逐字相同；模型可能在不改业务代码的情况下更新；工具名称、调用...
排查一条来自公网的异常请求时，日志通常只给出 IP：8.8.8.8、203.0.113.x 或一串反向代理转发链。单独看地址，很难决定它该进入哪条处理路径：这是公司云出口、已知 CDN、某个普通运营商...
线上事故发生时，信息并不总在一个可检索的地方。你可能刚在 Grafana 面板看到一次尖峰，又在日志窗口扫到半截 trace ID；切去 Slack 回答同事后，原来的面板被覆盖，下一分钟已很难复述「...
AI 编程进入多会话、多工具协作后，最容易反复消耗上下文的并不是“代码在哪”，而是“为什么当时这样决定”。例如，一个会话已经确认限流器必须用 Redis、某条迁移方案试过但应放弃、某个目录不能直接改；...
本地运行大模型时，最常见的失败路径是先下载十几 GB 的 GGUF，再反复改 -ngl、上下文长度和量化等级。最后即使能启动，也未必知道瓶颈在显存、系统内存带宽、磁盘，还是模型的 MoE 专家层。更麻...
