本文示例把同一Flask+pandas应用的Docker镜像从1.21GB优化到89MB：先改用`python:slim`并清除pip缓存，再用多阶段构建将编译依赖与运行时分离，最终用Alpine进一步压缩。提醒：Alpine需预编译pandas/numpy的wheel，并注意将`/root/.local/bin`加入`PATH`。

本文以 Claude API 和 Python 为例，构建“结构化输出—本地校验—人工复核”的数据管道。通过 JSON Schema、SHA-256 哈希、字段与数值一致性检查，拦截格式正确但事实错误、记录遗漏或状态误判的 JSON，明确模型输出进入生产系统前的信任边界。

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本文以香港天文台公开天气接口为例，介绍如何用Python构建Claude Agent职场自动化流程。通过状态机、工具契约、`strict: true`、幂等键和最大步数，区分只读查询、数据校验与写操作，并在创建审核任务前强制人工确认，避免流程中断、重复执行和错误扩散。

本文以香港城巴实时到站API为例，介绍如何用Python和Codex辅助编写数据采集脚本，并修正三个常见问题：路线与站点ID混淆、ETA时区解析错误、空ETA被误判为0分钟。同时讲解数据新鲜度检查、轮询频率、异常处理及扩展其他公交接口的实践。

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本文介绍如何结合 Git Hook 与 Codex CLI，基于暂存区 diff 生成可修改、可校验的 Commit 说明。通过只读调用、人工确认和 `commit-msg` 检查，建立安全的自动化流程，并讨论敏感信息、`--no-verify` 绕过及团队 CI 强制校验等实践。

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本文针对 AI coding agent 获得文件写权限后的越权风险，介绍 Python 文件写入沙箱守卫的实现方法。通过 `realpath()` 规范化路径、绝对路径 allowlist 和审计日志，防范 `../` 遍历及符号链接逃逸，并结合真实测试说明其局限与 Seatbelt、bubblewrap 等纵深防御方案。