传统 Web 安全的攻击面在服务器，LLM 应用的攻击面在提示词——攻击者不需要攻破你的系统，只要在模型会读取的内容里埋一句话。本文用真实场景拆解 AI 应用的安全体系：威胁模型（直接/间接提示注入、越狱、数据提取、权限放大五类攻击）、四层防御架构（输入隔离/输出校验/最小权限/人工兜底）、Agent 工具权限治理（MCP 逐个授权、读写分身份、沙箱隔离、审计追踪）、红队评测方法（四类必测攻击+绕

Demo 里 AI 什么都会，一接真实业务就卡壳——查个订单、写个库、发条消息，全是手写胶水代码；换一家模型、换一个框架，集成代码重写一遍。这不是你团队的问题，是整个行业的通病：工具接入没有标准。MCP（Model Context Protocol）把这件事标准化了：一个 Server 定义好工具，所有客户端通用。本文讲清楚 MCP 是什么、四个角色三原语怎么配合、生产上线最容易踩的四个坑，以及什

SEO 服务买了三年，关键词排名从第三页爬到第一页，搜索询盘涨了两倍。但一测发现——ChatGPT、豆包、通义、Kimi 的回答里从来没有我们。复盘才明白：不是服务商不专业，是赛道不同。本文记录甲方踩坑全过程：三个认知误区、三个甄别问题测服务商 GEO 真伪‘、GEO 审计 25/100 到被 AI 引用的三个月变化。

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传统 SEO 做了五六年，百度排名一直不错。但ChatGPT、豆包、通义千问的回答里从来没有我们。3 周 GEO 优化后，AI 引擎开始引用，第 12 周约 17% 的新增询盘来自 AI 渠道。附完整过程和避坑经验。

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当你同时使用 OpenAI、Anthropic 和开源模型时，最痛的三件事：账号计费散落各家、价格波动没人盯、单点故障蔓延。本文拆解一套四层聚合网关架构——API 统一入口、定价撮合引擎、供应商适配层、运营支撑层，每层给出关键设计决策与技术选型。适合月调用量已达千万级 token、正在纠结是否自建聚合网关的团队做技术预研。

GEO(生成式引擎优化)是面向 ChatGPT、Perplexity、Claude、通义、豆包等 AI 引擎的网站优化方法。本文按「抓得到、读得懂、愿意引」三层,拆解 robots.txt 白名单、JSON-LD、FAQPage schema、llms.txt 等 7 项可直接抄的配置,并附一个真实上线站点的 AI 爬虫进站实测,划清「被抓取」与「被引用」的诚实边界。

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