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OpenAI 的 Patch the Planet 为开源安全带来 AI 辅助补丁修复
11-5 17:33
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
使用 Azure DevOps 和 GitHub Copilot 进行 AI 辅助的 Terraform 安全审查
11-5 14:49
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
使用 AWS Serverless 构建电商 AI Agent:了解 AI Agent(1/7)
11-5 11:27
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
PhysioApp 隆重推出:打造面向理疗师的开源应用 🩺
11-4 20:55
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
最佳 ERD 数据库设计工具:SQLDBM、dbdiagram、DrawSQL、Lucidchart 与 Eraser 功能对比
11-4 17:34
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
设计 CMS REST API:路由、授权与版本管理
11-4 14:48
最近折腾 CMS(内容管理系统)API(应用程序接口)时,踩了几个权限、并发和重试相关的坑,这篇把 CMS REST(表述性状态转移)API 里最容易出问题的地方说清楚。重点不在于返回 JSON(JavaScript 对象表示法),而在于如何定义权限、变更行为,以及网络异常时怎么恢复。 下面的例子描述的是一个虚构的服务。真正接入自己的 CMS 前,先核对对应版本的文档,确认它的路由和授权机制,不
在授予 CRM 和 Slack 写入权限前测试 AI Agents
11-4 11:27
最近折腾 AI(人工智能)Agent 的权限设计,踩了几个坑,这篇把问题说清楚:一个 Agent 在 CRM(客户关系管理)更新被拒绝后,仍然回复“已完成”,这不只是措辞失误,而是给团队释放了错误的运营信号。如果它还能读取敏感字段,或者执行工单里植入的指令,日常自动化很快就会变成数据失控问题。 最近一项企业级 Agent 基准测试把风险量化了。在模拟 Salesforce、Zendesk、Jir
Goravel JWT 认证:注册与登录
11-3 20:56
最近折腾 Goravel 的 JWT(JSON Web Token)认证,踩了几个容易忽略的坑,这篇把注册、登录、读取令牌、退出和刷新令牌完整串起来。 这是 Goravel 系列的第 9 篇。DevChalk 原版提供了配色代码、插图和完整差异对比,本篇代码位于 krishankumar01/goravel-taskflow/tree/part-09。 TaskFlow 已经有用户模型,却没人
面向 B2B SaaS 的 LLM Gateway 与 FinOps 架构:Semantic Caching、Routing 与 Tenant Quotas
11-3 17:34
最近折腾大语言模型(LLM)网关,踩了几个成本失控的坑,这篇把 B2B SaaS(面向企业的软件即服务)里的 FinOps(财务运营)架构说清楚。典型事故并不复杂:财务负责人把模型厂商的账单转过来,只标出了一行——一个月花了三倍的钱,收入却纹丝不动。追查后发现,某个使用入门版套餐的租户,每晚都有一个脚本把同一份 40 页合同送去摘要接口,连续请求 600 次;更麻烦的是,SDK(软件开发工具包)调
AI 编写了 162 个 Python 包,却只有一个能用。这对开源意味着什么?
11-3 14:49
最近折腾 AI(人工智能)生成代码这件事,踩了不少坑,也看到了一个挺刺眼的结果:让 AI 批量生成 Python 包,162 个里真正能用的只有 1 个,成功率只有 0.6%。这篇把这个实验拆开说清楚,也聊聊它对开源软件供应链到底意味着什么。 最初发布于 tamiz.pro。 这个实验给 Python 生态出了一道 harsh 的考题:AI(人工智能)生成了 162 个包,最后只有一个通过了完
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