最新内容
很多“AI 知识库”产品的默认路径是：把笔记、文件和向量索引交给云端，再让模型在整份工作区里检索。它用起来快，却把一个常被忽略的问题留给了用户：当笔记里同时有项目方案、客户资料、私钥线索和私人记录时，...
AI 编码 Agent 的失误不总是模型能力不足。更隐蔽的一类问题来自项目里的“记忆”：CLAUDE.md 写着已经迁走的目录，AGENTS.md 还要求运行一个改名的脚本，Cursor 规则坚持用早...
让 Agent 根据实时业务数据调整策略，通常会立刻碰到一个矛盾：它需要读到刚写入的事务数据，最好还能做分析；但我们又不希望一个实验策略直接污染生产库。常见补救是复制一套测试库、搭 CDC 把数据同步...
让编码 Agent 接手一个功能时，最昂贵的返工往往不是它把某行代码写错了，而是它从一段看似完整的自然语言里选中了错误的解释。比如“上传文件后发送邮件”这句话，究竟要限制格式吗？失败后是否重试？收件人...
给 Agent 补单元测试并不等于验证它能在真实故障里恢复。一次工具调用可能超时，模型端可能返回截断 JSON，网络重试又可能把写操作做两遍；MCP 服务还会带来 schema 演进、权限失败和有副作...
让编码 Agent 生成演示文稿，最常见的失败并不是“内容写得不够漂亮”，而是产物不可审查。.pptx 本质是一组体积不小的 XML 与媒体文件：人类可以在 PowerPoint 里拖拽修正，模型却难...
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...
AI 编码 Agent 做到第十几轮以后，问题往往不是模型突然变笨，而是会话状态开始失控：为了保留此前的决策、命令输出和失败线索，客户端反复携带越来越长的历史；为了压低输入量，又有人在 system ...
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...
AI 编码工具的账单很容易制造一种错觉：本月花了多少、某个模型占多少，看起来已经足够管理成本。但对开发团队来说，真正要回答的并不是“总共烧了多少 token”，而是“哪些已经合并的变更值得这笔钱”“哪...
