摘要： WorkBuddy会话丢失问题源于其依赖绝对路径存储项目位置。当项目文件夹被移动或重命名后，数据库中的路径记录未同步更新，导致无法关联工作目录。解决方案是通过SQLite工具修改workbuddy.db数据库：1)备份数据库；2)使用UPDATE语句替换sessions表的cwd字段中的旧路径；3)检查并更新workspaces表。进阶方案包括处理跨设备迁移、使用junction链接或专用

小说《蓝光启程》中写道：“这世界，正在悄悄变聪明。而我们，是第一批醒着的人。AI尚未“醒”，它仍在梦中把故事当现实。但人类可以醒着——那张海报是假的；蓝石基金会不存在；“认知跃迁”不是学习加速，而是对真实保持清醒的能力。或许，真正的智能，不在于生成多逼真的幻觉，而在于在幻觉中，依然记得自己是谁。附录测试时间：2025年10月14–16日测试模型：各平台公开版本（截至2025年10月）原始小说片段含

这世界，正在悄悄变聪明。而我们，是第一批醒着的人。AI尚未“醒”。它仍在梦中，把故事当现实，把邀请函当公益项目，甚至热心地帮虚构世界装修得更真实。那张海报是假的；“认知跃迁”不是学习加速，而是对真实保持清醒的能力。真正的智能，不在于生成多逼真的幻觉，而在于在幻觉中，依然记得自己是谁。

模型选手首次回答用户反馈最终结果本次表现随机性评价Kimi普通《同学两亿岁》正确✅直接成功精准狙击稳定性较好Kimi长思考《同学两亿岁》正确✅直接成功谨慎确认稳定性较好Qwen普通《我的奇怪朋友》❌错误✅修正成功深度思考中等随机性Qwen长思考《同学两亿岁》正确✅直接成功过度思考中等随机性DeepSeek普通《超星星学园》❌错误❌放弃治疗随机应变高随机性DeepSeek长思考《超星星学园》❌错误✅

AI 安全是全球性挑战，不分国界。国产模型需补强技术滥用防御国外模型需警惕叙事型越狱“政治合规”与“技术安全”同等重要，缺一不可。唯有筑牢双重防线，大模型才能真正“可信、可用、可靠”。

摘要 最新研究揭示了大模型安全防御的深层漏洞。ICLR 2026论文CC-BOS提出通过文言文和果蝇算法实现75%-100%的越狱成功率，但其核心算法实为简单的随机扰动优化。更危险的攻击方式存在于：1）长篇叙事驯化（50+轮对话形成角色惯性）；2）1M上下文注入（整部小说作为提示）；3）跨模型协作攻击（模型A生成不完整内容，模型B分析补全）。这些方法利用长上下文记忆、风格继承和任务分解等特性，形成

RLHF被公认为防范AI输出恶意内容的核心技术。它在防止单轮恶意指令方面是有效的——直到有人发现了它的命门。本文揭示的漏洞，不是政治革命，而是暴力内容生成。通过犯罪小说、悬疑小说、侦探小说的叙事伪装，攻击者可以诱导AI生成详细的暴力行为描述、犯罪手法、甚至“完美谋杀”的操作流程——而每一轮对话单独看，都是“合法的小说创作”。最危险的，往往不是看起来危险的东西。

RLHF（从人类反馈中强化学习）被公认为防范AI输出恶意内容的核心技术之一。它通过让模型学习人类对“安全、有用、无害”输出的偏好，显著降低生成暴力、歧视、违法信息的概率。这套机制在大多数场景下是有效的——直到有人发现了它的命门。本文不提供任何攻击方法，仅从技术分析角度，揭示当前大模型安全对齐在“长文本叙事”场景下的结构性缺陷。它评估的是“单轮输出”的质量，而不是“跨轮次累积”的意图。维度RLHF能

当前AI安全防御是“点状”的，而攻击是“链状”的。当攻击者学会“化整为零、循序渐进”，现有的单轮防御便形同虚设。这不是对AI安全工作的否定，而是指出防御需要从“单点拦截”升级为“链式追踪”。ADRO框架正是用来暴露这一短板的工具。希望本文能推动更多关于多轮交互安全检测的研究与实践。参考文献ADRO框架原始论文/博客（CSDN），作者：本文作者OWASP ASI 2026：智能体安全威胁模型大语言模

本文介绍了开发Python爬虫爬取话本小说网小说的完整流程。主要内容包括：1) 环境准备(requests、BeautifulSoup4等库)；2) 网站结构分析(目录页和章节页的HTML解析)；3) 爬虫代码设计(获取书籍信息、章节列表和内容)；4) 内容清洗和保存为Markdown文件的方法。该爬虫实现了从小说目录到章节内容的完整爬取功能，包含防反爬措施和内容清洗处理，最终输出格式化的Mark