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AI 编码 Agent 最大的风险，不是它偶尔写错一行代码，而是它能把“写错”扩大成一次真实的系统操作：读到不该读的目录、改坏工作区，或者把能看到的凭据发送出去。Brig 的思路很直接：把 Agent...
让 AI Agent 自己改代码，最容易被忽略的风险不在生成，而在最后一次 git push：测试密钥可能已经进入提交，危险的 --force 可能指向受保护分支，甚至一条 curl | sh 也可能...
会议录音、客服通话和访谈资料，往往包含不适合上传到第三方 API 的敏感内容。真正麻烦的不只是“把音频转成文字”，还包括说话人区分、实时结果与最终结果的差异、模型切换，以及出错后如何定位是哪一层出了问...
AI Agent 修改 README、变更日志或项目规范时，最危险的动作往往不是写错一句话，而是为了改一个小节，重写了整份 Markdown。正则表达式可能命中相似文本，整文件重写则会制造无关 dif...
AI 编程 Agent 可以很快生成一批提交，但“能写出来”不等于“值得合并”。真正耗时的往往是审查：人在一个窗口看 diff，在另一个聊天窗口描述问题，Agent 再猜测你指的是哪一行。Rust 工...
当 Claude Code、Codex 或 Cursor 同时在一个项目里工作时，Git worktree 可以把文件改动隔离开，却解决不了更隐蔽的问题：两个 Agent 修改的是不同文件，但设计意图...
当多个 AI Agent 分工协作时，代码交接往往比“让它们会写代码”更麻烦：一个 Agent 在沙箱里生成补丁，另一个 Agent 需要审阅；自动化任务又不值得为每个短期工作区创建 GitHub 账...
多步骤 AI Agent 最难排查的故障，往往不是模型完全失控，而是某一步工具调用的参数“差一点正确”：把数字写成带单位的字符串、把 user_id 写成 user_identifier，或者漏掉一个...
多步骤 AI Agent 最难排查的故障，往往不是模型完全失控，而是某一步工具调用的参数“差一点正确”：把数字写成带单位的字符串、把 user_id 写成 user_identifier，或者漏掉一个...
AI Agent 真正进入业务系统后，最难排查的往往不是“它有没有报错”，而是它为什么在当时做出了那个决定：哪条用户消息触发了任务？模型看到了什么上下文？哪个工具调用改变了状态？如果只能查看一棵普通的...
