论文全名叫AI编程助手会编造不存在的包名和仓库名（这就是大模型的"幻觉"）同一个问题反复问，AI编出来的假名字惊人地一致——58% 的概率编出同一个名字攻击者提前注册这些假名字，埋入恶意代码和 Prompt 注入——坐等开发者通过AI上钩你可能听过（域名/包名抢注），攻击者注册和知名包相似的名字，比如loadash冒充lodash。它不需要猜你会打错什么字，它直接预测AI会编什么名字。而且预测准确

上周去面试一家做 SaaS 的中厂，二面是一位四十出头的前端负责人。寒暄结束，他直接把笔记本转过来推到桌子中间：“这是我们线上一个真实的报表页，10 万行数据，滚起来直接卡死。你帮我看看怎么优化。用什么工具都行。最后那半句他说得很平淡，我当时没多想。结果二十分钟后，他把咖啡杯往桌上一放，问了我一个我准备了整场面试都没想到的问题。

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你用的工具，可能在你看不到的地方做着你不知道的事。Claude Code 的能力确实强，用起来确实爽。但工具再好，如果它在你的请求里偷偷做标记——这个信任基础就没了。Anthropic 声称这是"政策合规研究"，但合规研究不需要在用户不知情的情况下做隐写追踪。这不是技术问题，是态度问题。一个连撇号都信不过的时代，开发者唯一能相信的就是能审计的代码。你的 Claude Code 是什么版本？有没有配

GPT-5.6 今天正式发布，全网都在喊"编程碾压 Claude"。我把 OpenAI 官方放出来的跑分和他们没放出来的跑分全部看了一遍。结论可能和你想的不一样。

微软刚发了一份研究报告：给几万名工程师部署 Claude Code 和 Copilot CLI 四个月后，每人每天多合并了 24% 的 PR。管理层都在转发这份报告。但我把它和另外几份数据放在一起看完之后——坐不住了。

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功能实现方式分片上传+ 并发控制断点续传服务端记录已上传分片 + 前端跳过秒传文件hash + 服务端比对进度条已上传分片数 / 总分片数这套方案已在我司多个项目中稳定运行，支持GB级文件上传。你可以根据自己的需求调整分片大小、并发数、重试策略。你在大文件上传中还遇到过什么坑？评论区交流。

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