Agent 能运行不代表边界可信:用一份可追溯数据集挑选 AI 编程沙箱
让 Claude Code、Codex 一类编程 Agent 直接在开发机上执行命令,最容易犯的错不是“没有装 Docker”,而是把几个不同的问题混成一个问题:误删文件、提示注入诱导外传、以及恶意依...
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让 Claude Code、Codex 一类编程 Agent 直接在开发机上执行命令,最容易犯的错不是“没有装 Docker”,而是把几个不同的问题混成一个问题:误删文件、提示注入诱导外传、以及恶意依...
让 Claude Code 执行搜索、编写测试或重构时,终端经常会出现一段几十秒到数分钟的空档。此时最常见的行为是切去浏览器、聊天工具或另一个任务;等回过神来,模型已经提出问题,注意力却已经被另一条信...
写出一个能回测或能下单的策略,只解决了量化系统的一小部分。真正进入长期运行阶段后,问题会迅速变成工程问题:进程异常后谁重启、多个策略的日志和状态到哪里查、密钥怎样隔离、定时任务怎样部署,以及把 Pyt...
让 AI 编码 Agent 一次改完需求,最难的往往不是生成代码,而是回答三个后续问题:这次改动究竟承诺了什么?实现有没有偏离承诺?检查结果该由谁处理?如果这些信息只留在一次对话的上下文里,下一位开发...
独立开发者售卖桌面软件、内部工具或自托管产品时,常见的授权流程看似简单:支付成功后生成一串许可证,客户端启动时向服务器校验。真正难的部分不是生成随机字符串,而是保护“能签发有效许可证的私钥”。一旦私钥...
很多团队已经把设计决策、排错记录和接口约定写进 Obsidian,却依然要在每次让 Agent 改代码时重新复制背景。问题不在于笔记不够多,而在于普通全文搜索只能找字面相同的词;Agent 也无法稳定...
团队同时使用 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 时,真正难管的通常不是某一次提示词,而是工程边界:不同成员装了不同版本;MCP 服务要重复配置;一次任务里的研究、实现和测试...
让 Claude Code、Codex 或 OpenCode 连续写几天代码时,最容易失效的往往不是模型能力,而是工作状态。需求拆到一半,依赖关系留在聊天记录;下一轮会话虽然能读仓库,却不知道哪个任务...
本地跑大模型时,最常见的判断是:权重装不进显存或内存,就没有开始推理的资格。这个判断对稠密模型大多成立,但对 Mixture-of-Experts(MoE)模型并不完整。MoE 每个 token 只会...
把浏览器标签页完整镜像到电视,当然是最容易想到的办法;但它也把桌面通知、鼠标移动和整个浏览器渲染链路一起带了过去。对于自己有权播放的网页视频或已知媒体流,更干净的路径是:找到真正的媒体请求,在本机统一...