本文分析了AI直接连接数据库的安全风险，重点揭露了官方Postgres MCPServer因仅依赖只读事务防护而被多语句注入攻击的漏洞。SafeDBMCP提出了4层纵深防御方案：1)多语句拦截；2)危险模式正则检测；3)AST解析+语句类型白名单；4)危险函数黑名单。通过默认只读模式、Fail-close策略和分层检查机制，有效防御SQL注入攻击，解决了AI生成SQL不可信的安全隐患。该方案已开源

一个人用两个月业余时间，从零做了一个 AI 模拟面试平台。技术栈是 React 19 + Spring Boot + PostgreSQL + DeepSeek 大模型，支持对话式面试、流式输出、AI 实时评分和面试报告生成。本文完整复盘了开发过程中的技术选型思路，以及 SSE 跨层转发、JSONB 类型适配、面试切题延迟优化等实际踩坑经验，适合对全栈开发和 AI 应用落地感兴趣的开发者参考。

面霸从最初的"AI 出题 → 你答 → AI 评分"，到现在加上了简历诊断、岗位匹配、AI 优化、趋势追踪，功能越来越像一个**完整的求职备战工具**。下一步计划做的是面试录音回放和 AI 复盘，让你能回听自己的回答、看到哪里卡壳了。如果你正在找工作，或者准备跳槽，试试用简历雷达扫一下你的简历。可能会发现一些你自己没注意到的问题。面霸 —— 你的 AI 面试搭子，练到拿 offer 为止。

本文介绍了AI面试评估报告系统的完整实现方案。系统通过Prompt工程让AI输出结构化JSON评估数据，包含总分、多维度评分、总结和建议。关键技术点包括：1)精心设计的Prompt模板，通过评分锚点和约束条件确保评估质量；2)三层JSON容错解析机制，处理AI输出的各种格式；3)异步生成架构避免用户等待；4)JSONB存储灵活维度评分；5)前端轮询和可视化展示。经过5次Prompt迭代优化，系统解

「面霸」是一款 DeepSeek 大模型驱动的 AI 模拟面试平台，覆盖五大技术方向、500+ 道分级真题。AI 面试官支持多轮追问，面试后生成四维能力评估报告与改进建议，形成完整学习闭环。

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摘要：面霸是一个AI模拟面试平台，旨在解决传统刷题与真实面试脱节的问题。平台提供五大技术方向（Java/前端/Python/Go/AI）500+面试题，支持5档难度选择，通过真实对话形式进行模拟面试。每次面试后生成多维评估报告（含评分、优缺点和改进建议），并提供题库浏览和AI助手答疑功能。产品特色包括精选题库、难度分级和评估反馈机制，新用户可免费体验3次面试。访问地址：http://106.12.

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