Marico's space

最近折腾 AWS（亚马逊云服务）安全告警时，我踩过几个坑：CloudTrail 明明记下了所有操作，却没人盯着日志；等发现异常时，往往已经过去了好几天。这篇把整件事说清楚：如何用 CloudTrail 和 Lambda（无服务器计算服务）筛选高风险事件，再把告警实时推到 Slack，顺便算清楚这套方案到底要花多少钱。 你是否想知道，有人通过访问密钥（access key）越权访问，或者擅自扮演某

最近折腾了 SQL（结构化查询语言）数据库备份和恢复，踩了几个坑，这篇把问题说清楚。先用 SSMS（SQL Server Management Studio，SQL Server 管理工具）给 DemoDb 做一次完整备份，故意改坏一条数据、删掉一条数据，再用备份覆盖恢复；最后再把同一个备份恢复成副本。下面每一步都按实际操作走，中间两次恢复失败也原样拆开讲清楚，省得你再摸一遍。 > 本教程使用的

最近折腾 AWS 安全护栏时，踩了几个异步处理和自动修复的坑，这篇把整套方案、代码和验证过程说清楚。重点不是再造一个定时扫描器，而是在危险配置真正生效前，直接盯着 API（应用程序接口）调用流。 > 实施状态：这套护栏已经部署到 AWS（Amazon Web Services，亚马逊云服务），并使用 > EventBridge（事件总线服务）、Lambda（无服务器函数服务）、CloudTrai

最近折腾了几个 Python 自动化脚本，顺手把安全相关的问题捋了一遍，结果发现真正容易出事的并不是什么复杂漏洞，而是异常处理、依赖管理、动态执行这些看起来很普通的细节。这篇就把 Python 脚本中 5 个常见安全错误和规避方法说清楚。 1. 异常处理不当 异常处理不完善，意外错误可能会直接暴露给用户，或者让应用毫无提示地崩溃，进而泄露系统路径、调用栈等敏感信息。《Script Pytho

最近折腾 AI（人工智能）编程代理的 API（应用程序接口）测试，踩了几个坑：这活儿明明有确定答案，模型却总想自己“理解”一遍。于是把规则校验、响应比对、类型生成这些任务全塞给模型，结果它说得头头是道，真正出错时连个报错都指不出来。 后来我换了个思路：有些 API 工作根本不需要判断，只需要严格执行规则。比如按照 JSON（JavaScript 对象表示法）Schema 校验响应、比较两份 JS

最近折腾了 OpenAI 的 Patch the Planet，踩了几个坑，这篇把问题说清楚：OpenAI 推出了 Patch the Planet，这是 Daybreak 计划下的一项行动，尝试用 AI（人工智能）辅助的漏洞研究，加上人工安全审查，帮助开源项目维护者发现、验证、修复并披露安全缺陷。相关工作覆盖了多个广泛使用的开源组件，其中包括 Linux 生态的一部分，目标是减少未经筛选的漏洞报

最近折腾了一下 Terraform 安全审查，踩了几个坑，这篇把问题说清楚：AI（人工智能）到底能不能帮我们读扫描报告、改基础设施代码，以及怎么验证这些改动真的有效。 把安全扫描器接进流水线并不难，难的是拿到结果之后：这些告警到底意味着什么，哪些配置必须改，以及 AI 给出的修复方案能不能用。 作为 DevOps（开发运维）工程师，我想验证的是：能不能把真实基础设施扫描结果交给 GitHub

最近折腾电商 AI Agent，踩了几个坑，这篇把问题说清楚：从最基础的聊天机器人，到能够调用工具的电商 Agent，顺便把商品搜索、RAG（检索增强生成）和重排序这条链路捋顺。 本系列围绕使用阿里云 Serverless 构建电商 AI Agent展开： 1. 了解 AI Agent（本文） 2. 选择合适的运行时 3. 构建商品搜索与 RAG 4. 对话记忆与上下文管理 5. 将

最近折腾 PhysioApp，踩了几个架构与隐私方面的坑，这篇把项目目前的状态、关键取舍和需要专业反馈的地方说清楚。 各位开发者社区的朋友，大家好！👋 如果把开源软件、移动端开发和医疗健康真正结合起来，能不能做出切实帮助从业者的工具？ 这正是 PhysioApp 的出发点。它是我在 ConnectApp 计划中开发的一个项目。ConnectApp 是我独立发起的 initiatives，目

最近折腾了几款 ERD（实体关系图）工具，踩了几个坑，这篇把问题说清楚。数据库设计这东西，平时看起来不急，等到项目上线半年后再补模型、追字段来源、处理迁移兼容，才发现它早就在暗中决定了整个工程能不能顺利往下走。 工具选对了，可以省下大量产品、后端、数据团队来回确认的时间，也能提前暴露数据库迁移问题；选错了，ERD 很可能最后就躺在某个在线文档里，再也没人打开过。 这次我把目前主流的 ERD 和