摘要：Peter Steinberger展示了AI编程（Vibe Coding）的极致形态，一天提交688次commit，其中296次来自AI项目Clawdbot。与传统开发流程不同，Vibe Coding通过自然语言描述需求，AI生成代码并直接提交，将开发时间从数天缩短至数小时。然而，研究发现仅10.5%的AI生成代码是安全的，常见漏洞包括硬编码敏感信息、SQL注入、路径遍历等。AI编程还导致技

摘要：Peter Steinberger展示了AI编程（Vibe Coding）的极致形态，一天提交688次commit，其中296次来自AI项目Clawdbot。与传统开发流程不同，Vibe Coding通过自然语言描述需求，AI生成代码并直接提交，将开发时间从数天缩短至数小时。然而，研究发现仅10.5%的AI生成代码是安全的，常见漏洞包括硬编码敏感信息、SQL注入、路径遍历等。AI编程还导致技

clawdbot是一款开源AI助手，能操作浏览器、调用API、访问shell，强调沙盒隔离和系统化能力。文章从编排、触发、可观测性三方面分析如何将其从"能用"升级为"敢长期跑"的自动化系统：1）任务编排需拆解阶段并设置护栏；2）通过cron、事件和人工触发实现自动化运转；3）建立日志、指标、追踪、审计的可观测性闭环。建议从低风险场景起步，逐步构建可靠的自动化

大模型上线后的安全风险主要来自Prompt Injection（提示注入），即用户通过输入或外部文档植入恶意指令，诱导模型越权操作。防御需分层处理：1）输入层过滤敏感内容；2）提示词明确信任边界；3）RAG场景净化数据源；4）工具调用实施白名单与最小权限；5）输出层脱敏敏感信息；6）持续监控异常行为。核心原则是将外部内容视为不可信数据，通过工程手段（如权限控制、审计日志）而非单纯依赖模型判断来降低

大模型幻觉问题的工程解决方案 大模型上线后常出现“幻觉”问题，如编造事实、虚假引用等，难以通过Prompt彻底解决。本文提出一套工程化组合拳： 引用（Grounding）：强制基于证据回答，标注来源，无证据时拒答 约束（Constraints）：通过结构化输出、范围限定减少自由发挥 拒答（Refusal）：证据不足时明确告知并引导用户补充信息 工具验证（Tool）：可验证数据（如订单、计算）交由工

摘要： Agent技术虽热，但盲目使用可能增加工程复杂度，而非加速落地。文章指出，Agent仅适用于路径不确定、需多步规划和动态工具选择的任务，否则会带来成本、延迟和安全性等问题。列举了10种不应使用Agent的场景（如固定流程、高风险操作等），并建议优先采用工作流、RAG或单次工具调用等替代方案。提供决策树帮助判断是否需要Agent，强调必须设置停止条件、权限控制和评测体系。最后给出上线前的关键

摘要：大模型工具调用工程实践指南 本文针对大模型应用中从纯Chat转向工具调用时遇到的典型问题，提出了一套工程化解决方案。核心内容包括： 四大失败模式： 超时/不可用 参数幻觉 越权访问 重复副作用 关键工程实践： 分类处理不同失败场景 实施参数Schema校验 权限白名单控制 超时熔断机制 幂等键保障 实用工具： 提供重试/回退策略表 最小Python实现骨架 上线自检清单 文章强调工程落地性，

摘要： 大模型接入业务后，结构化输出不稳定（如JSON格式错误、字段缺失等）成为常见问题，若不处理将导致解析失败、成本上升和体验下降。文章提出一套工程方案：约束→解析→校验→修复重试→降级兜底，核心包括： 明确Schema，用Pydantic/JSON Schema校验； 提取JSON片段，避免文本污染； 有限次修复重试，提示词聚焦修复； 降级策略，返回可读文本+错误码。 附Python模板，覆盖

大模型应用降本三板斧 大模型上线后成本常因调用次数增加、上下文变长等问题飙升。本文提出工程化降本策略： 缓存：减少重复调用，包括响应缓存、工具缓存、检索缓存和语义缓存。 摘要/压缩：精简对话历史、上下文和工具返回，减少无效 token。 多模型路由：根据任务风险分级，将请求分发给合适模型，并设置回退策略。 关键执行点： 优先监控 token、延迟、错误率等指标。 先限制 token 预算与重试，再

大模型上线后，供应商的价格、计费策略或限流策略变化常导致预算超支、延迟飙升等问题。本文提供了一套可落地的工程方法：首先将变化转化为变量（价格影响P_in/P_out，计费影响T_in/T_out统计，限流影响并发），通过P50/P95评估典型成本和兜底上限。应对策略按优先级实施：建立数据闭环→设置预算门禁→优化token使用→调整重试机制→引入缓存→最后考虑模型路由。关键是将成本、延迟和错误率指标