Marico's space

最近折腾 Claude Code（Anthropic 的命令行工具），踩了个大坑——或者说，有人帮我踩了。 2026年3月31日，安全研究员 Chaofan Shou 在 X 上发了一句话：Anthropic 的 Claude Code 源码通过 npm registry（npm 包仓库）中的 map 文件泄露了。 就这样。没有截图，没有长篇分析，就一行字。 几小时内，GitHub 上就出现

最近在游戏项目里折腾密码重置邮件通知，踩了几个坑，这篇把问题说清楚。核心思路其实不复杂：在调用任何邮件API之前，先在本地做一个验证和渲染的边界。JSON只解析一次，缺少或多了模板变量就拒绝，用户可控的值做转义，渲染出精确版本的模板，然后在投递之前记录一条不含token的证据事件。以游戏账号的密码重置为例，这是把一个模糊的400错误变成本地可复现结果的最小复杂度方案，同时保留了系统尝试发送的证据。

最近在给一个 AI 代理项目对接第三方服务，踩了几个 API 设计上的坑，回头一看，发现问题几乎都是出在「API 其实是给人设计的，AI 代理根本读不懂」这个点上。写出来给有类似困扰的同学参考。 大多数 API 在设计时只考虑了两个使用者：一个是读文档的人，另一个是写完代码就不再动的人。AI 代理两边都不沾——它在运行时从机器可读的描述里发现接口，靠字段名匹配来填参数，遇到失败就自动重试，把五个

最近折腾了用大模型控制远程计算机这事儿，踩了几个坑，这篇把问题说清楚。 去年 OpenAI 给 ChatGPT 上线了 Agent 功能，可以自己操作浏览器和终端。底层逻辑其实挺清晰的：给 Agent 一台独立云电脑、用户能实时观看还能随时接管、高风险操作必须确认。这套模式现在可以用 OpenAI Responses API 配合第三方云电脑服务复现出来，下面细说。 CHATGPT AGEN

最近在搞复杂的多步代理（Agent）系统，踩了不少坑，这篇把推理引擎这块的坑说清楚。 自主代理在生产环境里翻车，问题往往不在于提示词写得烂，也不在于模型不够聪明，而是静态推理架构本身有根本性缺陷——它对每一个 token 都用完全相同的算力去处理。当你的代理要执行多步推理链、工具调用、递归调试这类复杂操作时，标准的 LLM（大型语言模型）服务引擎把每个生成步骤都当成一张白纸重新开始。它们盲目地重

这篇是 TL;JP 的 2026 年 8 月 31 日至 9 月 6 日周刊。岛国技术圈这周挺热闹：同一个人相隔几天对比了两个前沿模型，工厂车间部署后第一反应是恐惧，还有插画师们开始在委托条款里写 AI 相关规定。来看看大家实际说了什么。 1. GPT-6 Astra，用了半天：排第一，没惊喜。 Suzacque 是个喜欢发实操体验的博主，说 Astra 毫无疑问是第一梯队，感觉比 Fable

最近折腾 Agent 上下文优化，踩了几个坑，这篇把问题说清楚。大家都在看第一张账单，几乎没人发现第二张。 什么意思？打开你的 Agent 上下文，在你输入任何字符之前数数已经加载了多少东西。这有两项，来自两个不同的地方： 1. MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）工具的 schema。 每个连接的服务端都会发送它暴露的所有工具的完整 JSON 描述

干了这么多年网络安全，踩过的坑比写过的代码还多。今天聊点掏心窝子的——实战经验到底比那些CISP、CISSP证书值钱在哪。 刚入行那会儿，我也是个证书党，手里攥着好几本认证，觉得安全嘛，照着清单来就完事了。结果第一次碰上真正的勒索攻击，整个人都傻了。那次事故的根因不是什么高深莫测的技术问题，就是防火墙规则配置时漏了一个端口。听起来是不是特别低级？但正是这种低级错误，让我彻底想明白了一件事：安全不

最近折腾 Stripe Webhook 的重放机制，踩了一个不大不小的坑——签名验证超时。团队接入了死信队列（DLQ），处理支付事件的容错能力是有了，但每次重放积压的事件，SDK 就会抛出一个冷冰冰的错误： Error: Webhook signature verification failed: Timestamp outside the tolerance zone (1800s > 300

最近踩了一个Webhook签名验证的坑，排查了半小时才搞清楚根因。这篇把问题说清楚，重点是：签名检查必须在任何JSON解析中间件运行之前完成，要用接收到的原始字节来校验签名。 部署后签名检查失败的常见原因很明确：发送方对一组字节序列做了签名，而服务端校验的是另一组字节序列。express.json()会消费掉请求流，把req.body替换成一个JavaScript值。再把这个值序列化回去不是补救