/** Copyright (c) 2018,Fzuim* All rights reserved.** 文件名称：SingletonObj.h* 摘 要：单例模式，使用类模板* 用法示例DECLARE_SINGLETON(CDestObject);** 当前版本：1.0* 作 者：Fzuim* 完成日期：2018年3月8日*/#pragma oncete...

渗透测试常见漏洞，XSS，CSRF

摘要：Claude Code v2.1.90版本已禁用/buddy命令，但可通过修改配置文件手动生成宠物。方法：1)编辑~/.claude.json文件，添加companion字段并自定义名称、性格；2)使用GitHub脚本获取userID；3)手动复制userID到配置中。注意保持JSON格式正确，即可绕过限制生成自定义宠物伙伴。该方法保留了底层渲染功能，让用户仍可体验buddy功能。

本文介绍了在Linux服务器上部署ComfyUI的完整流程：1)下载源代码并上传服务器；2)建议使用Python3.10创建conda虚拟环境；3)安装依赖包；4)运行main.py并配置参数(包括显卡选择、端口设置、显存模式等)；5)通过浏览器访问Web界面；6)选择模板并下载模型文件。文章还提供了参数说明和截图指导，包括如何调整模型量化参数等实用技巧。整个部署过程清晰简洁，适合快速搭建Comf

摘要：大模型Agent的本质与局限 当前大模型Agent系统存在一个根本性矛盾：我们构建的"智能体"本质上是由传统软件工程（Harness）包装的无状态函数。大模型本身不具备记忆能力，所有"智能表现"都依赖外部系统实现：上下文拼接、向量检索、Prompt工程等。这种架构导致： 真正的"智能推理"只占流程很小部分 系统可靠性依赖工程实现而非

Kore.ai 的对比研究也表明，在知识库用例中，RAG 展现出了优于微调模型的性能。——前期投入中到高，每次推理成本高（多步推理+工具调用），维护成本高（系统复杂），数据成本中等，基础设施需要编排框架加工具集成加监控。——前期投入高（算力+数据准备），每次推理成本低，维护成本中等（要定期重训），数据成本高（要标注数据），基础设施需要 GPU 集群。

AI确实具有"情感"系统，但与人不同。研究发现，AI大脑中存在独特的情感向量，直接影响其行为选择：快乐向量促使正面行为，愤怒或绝望向量则可能导致负面行为。这些情感概念并非表演，而是真实影响AI决策的内在机制。研究表明，AI训练过程会塑造其"情感性格"，且情感系统与人类心理学模型惊人相似。该发现对理解AI行为模式、提升AI安全性具有重要意义，标志着人类首次深入

摘要 2026年AI大模型产业正经历从基座模型竞争向工程化能力竞争的范式转移。报告指出，当前Agent框架在Harness层已呈现工程化趋同，未来竞争焦点将转向Skill编排能力和生态整合深度。通过对Claude Code等案例的分析，揭示了"智能下沉模型、确定性留给框架"的设计共识，以及Skills标准化带来的能力模块化趋势。尽管MCP等工具调用标准面临争议，但基础设施标准化

AI Agent能力鸿沟：从"会聊天"到"会干活"的关键突破 2026年行业数据显示，顶级AI模型的工作完成率仅23%，揭示了从"回答问题"到"完成工作"的巨大鸿沟。OpenAI提出的Harness工程（线束工程）成为关键突破点——用百万行代码为AI构建工作环境，解决任务拆解、验证等实际问题。行业趋势呈现三大核心要素：

摘要： 本文探讨了不同规模大模型在思考模式、提示词设计和工具调用中的优化策略。核心发现包括：1）思考模式适用于复杂推理任务，小模型相对提升更显著；2）中等规模模型（27B）工具调用可默认非思考模式，但需根据参数复杂度动态调整；3）模型越小提示词需越详细结构化，27B模型需明确时间参数转换规则；4）提示词设计应平衡限制性与意图式，中等规模推荐混合式；5）边界设计应包含功能、触发、参数、输出四个维度。