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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...
让 AI Agent 调 GitHub、Slack 或 Google Workspace，最省事的方案往往也是风险最大的方案：把 OAuth access token 或长期 Bearer token...
很多 Agent 测试停留在“模型有没有调用正确工具”“最终回答是不是包含某个字符串”。这种测试对确定性函数很有用，但对真实的 Agent 工作流还不够：敏感数据可能先从工具结果进入上下文，再被模型改...
AI Agent 开始替人做事以后，身份认证已经不够了。一个 GitHub Token 或 OAuth 会话或许能说明“请求来自某个账号”，却很难让接收方判断：这个 Agent 是谁授权的、只能访问哪...
当 Codex、Claude Code 或 Cursor 需要读取真实项目时，真正棘手的往往不是模型能力，而是请求里混着不该离开电脑的内容：内网地址、客户名称、数据库密码、云平台令牌，以及带有上下文关...
当团队把 Claude Code、Codex 一类编码 Agent 从个人电脑带进日常协作，问题很快不再是「能不能跑起来」，而是：每个人的 Agent 应拿到哪些连接权限？密钥能否避免进入 Agent...
AI Agent 的风险并不只在模型回答。一个能调用 shell、文件系统、HTTP 服务或浏览器的 Agent，实际继承了工具实现、MCP 配置、依赖版本和提示词里的执行边界。很多团队会在上线后才加...
容器漏洞处置经常卡在一个不太技术、却足以拖慢响应的问题上：应用团队维护的 Dockerfile 没有问题，但基础镜像或第三方镜像里的操作系统包曝出 CVE。理想路径当然是等待上游发布新镜像、重新构建、...
AI 编码 Agent 已经能修改仓库、运行测试和提交补丁；把它带到 ESP32、RP2040 或 STM32 开发中时，难点却不再只是“会不会写 C++”。一次错误烧录可能让设备脱离预期状态，串口输...
让 AI Agent 操作手机，最容易被误解成“再接一个 MCP 服务”。但 Android Remote Control MCP 的关键区别是：MCP 服务和控制能力都在 Android 设备或模拟...
