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给 AI Agent 接上 MCP 以后，真正棘手的问题并不是「它能不能调用工具」，而是「谁能证明这一次调用确实遵守了批准过的规则」。普通网关可以记录 allow/deny 结果，但策略引擎、日志和被...
团队把 AI Agent 用进发布、巡检或代码审查后，常会同时维护两类资产：一类是告诉 Agent 如何执行流程的 Skill，另一类是把 Agent 接到部署平台、监控系统或仓库服务的 MCP 配置...
Kubernetes 排障很容易把团队推到一个危险的捷径上：为了让 AI 帮忙看日志、找异常 Pod、分析 YAML，干脆给它一份权限很大的 kubeconfig，或者把一串 kubectl 命令交给...
让编码 Agent 整理线索、补会后纪要、推进商机，听上去只是把自然语言转换成几条 CRM 写操作。但真正难的不是“能不能写入”，而是如何让每一次写入都符合销售流程，又能在 Agent 重试、并发执行...
摄像头、屏幕录制和机器人视频正在变成 Agent 的新输入，但“能看一帧图”与“记得连续发生过什么”是两件不同的事。前者可以把当前画面送进视觉模型；后者要求系统知道事件发生的时间、重复出现的对象、语音...
线上排障最难的时刻，往往不是服务已经 500，而是接口仍然返回 200、链路也没有异常，却给了错误的业务结果。日志中缺少那一次请求的局部变量；把 console.log 加回去，需要提交、构建、发布，...
嵌入式团队把 AI 接进测试实验室，最容易低估的不是“模型会不会写驱动”，而是现实硬件的共享与不可逆性。一块开发板可能正被同事占用；一次错误的电源循环会打断长测；把不适配的镜像写进闪存，甚至会让设备暂...
给 Agent 接上邮件、HTTP、Shell 或数据库工具之后，风险往往不在模型会不会说出一段不当文本，而在它会不会真的执行一次不该执行的调用。一个看似正常的网页、工单或日志里可以混入间接提示注入：...
团队里的自动化常常从一个很小的需求开始：表单提交后写入表格、GitHub 事件发生后通知 Discord、每天把 RSS 中的新条目汇总给同事。流程一多，问题也随之出现：Webhook 地址散落在不同...
AI 编码工具的成本问题，往往不是“模型单价太高”这么简单。一个人可能在 Claude Code 里做长任务，又在 Codex、Cursor 或 OpenCode 间切换；月底看到订阅、API 账单和...
