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ERP（企业资源计划）软件常常在两个方向之间拉扯：一端是功能齐全、部署和定制成本也很高的大型系统；另一端则是由表格、SaaS 和脚本拼接出来的业务流程。Celerp 选择了另一个值得开发者关注的方向：...
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：...
很多小型服务的异步需求并不复杂：用户下单后发一封邮件、生成一份导出文件、同步到第三方 API。业务数据已经放在 SQLite，队列却常常被拆到 Redis、Celery 或另一套消息系统中。系统看似更...
把小型语言模型放到手机上，再让它调用安全工具，听起来很像“随身的自动渗透测试员”。Nightcrawler 的价值恰好不在于把这件事包装成炫技：它把本地模型、工具调用和网络访问限制拆成不同层，迫使使用...
很多产品里的“去背景”一开始只是一个按钮：上传图片，等云端返回一张透明 PNG。真正把它接入内容生产、商品图生成或视频处理流水线后，问题会变得具体：原图能否不离开本机？透明边缘是否可以保留而不是粗暴二...
Python 服务遇到 CPU 瓶颈时，团队常在两个极端之间摇摆：要么接受性能上限，要么挑出热点模块手工迁移到 Rust。后一条路能带来收益，却也会带来新的构建链、FFI 边界、双语言调试与发布负担。...
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给 Agent 加权限通常不难：给模型一组工具、放开网络、接上数据库，再让它自行规划。但真正棘手的是运行中失控。一个错误的提示词、重试条件或工具返回值，可能让它重复同一动作；一个没有上限的任务，也可能...
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...
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...
