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把文档交给 AI Agent 做总结、审核或抽取，风险不只来自正常可见的文字。PDF 里的隐藏文本、Word 的备用内容、演示文稿的 speaker notes，甚至表格中让数字“看起来为空”的格式，...
AI 编码 Agent 很擅长生成组件，却不一定能判断页面在真实浏览器里是否可访问。只看 JSX、模板或静态 HTML，Agent 很容易漏掉对比度、可访问名称、ARIA 用法、焦点区域和地标结构等问...
很多“个人 AI 助手”仍然停留在聊天窗口里：你发消息，它给答案。但 Open Instinct 选择了另一条路线——让每个人拥有一个可以通过 iMessage 或短信联系的个人 Agent，它有自己...
当 Agent 只读代码仓库时，最坏的结果通常是补丁写错；当它能控制整台电脑，风险就会扩大到文件、浏览器、Office、网络和系统设置。Moching 的价值在于把自然语言任务连接到真实桌面，但它也提...
AI Agent 最危险的时刻，往往不是回答错一个问题，而是它自称“完成”了一个不能省略步骤的流程：研究报告少查了一个来源，CVE 分析跳过了复核，或者 Jira 工单已经写入，却没人知道中间哪些工具...
AI 编码 Agent 真正危险的地方，往往不是它生成了一段不够优雅的代码，而是它已经拿到了执行命令、写文件、读取网页或调用 MCP 工具的权限。传统的权限弹窗只能回答“用户是否允许”，却不一定能判断...
AI 编码 Agent 最大的风险，不是它偶尔写错一行代码，而是它能把“写错”扩大成一次真实的系统操作：读到不该读的目录、改坏工作区，或者把能看到的凭据发送出去。Brig 的思路很直接：把 Agent...
让 AI Agent 自己改代码，最容易被忽略的风险不在生成，而在最后一次 git push：测试密钥可能已经进入提交，危险的 --force 可能指向受保护分支，甚至一条 curl | sh 也可能...
AI Agent 真正进入业务系统后，最难排查的往往不是“它有没有报错”，而是它为什么在当时做出了那个决定：哪条用户消息触发了任务？模型看到了什么上下文？哪个工具调用改变了状态？如果只能查看一棵普通的...
AI 编程 Agent 可以替你安装库、修改依赖文件，也能在几分钟内把一个陌生包带进生产项目。问题是，传统依赖扫描通常只回答“有没有已知 CVE”，却不一定告诉你：这个漏洞是否正在被利用、项目是不是已...
