3000条数据实测本福特定律：伪造的随机数一验就露馅
今天刷 dev.to 热榜，看到一条帖子标题是《I Got a Signed Job Offer Letter for a Job that Never Existed》，有人收到了一份盖章齐全、数字漂亮的录用信，结果公
自信不等于准确：AI幻觉的工作原理
尽管 AI 的发展看似放缓，但其实进展仍然很快。没错，感觉每 week 天都有新概念要学。为了真正理解这个疯狂的新世界，而不是只是匆匆浏览，（提醒自己机器里没有八号球），我一直在写 ELI5 文章，拆解那些经常出现的概念。这一次，大家最喜欢的词：幻觉。 AI 并没有在对你撒谎 我厌恶我们对这些 AI
如何使用 Policy as Code 和 OPA 治理 AI 生成的基础设施[完整手册]
现代模型几乎在 100% 的时间里生成语法正确的代码。Veracode 的 2026 年报告直言不讳：“语法问题实际上已经解决。” 这听起来像是一个里程碑，但正是它导致了你的问题。 该 同一份报告 对超过一百个模型进行了测试，发现平均安全通过率为 56%，“相比首份报告的 55% 几乎没有变化”，大
物理AI：下一个重要前沿是赋予软件代理双手
过去三年，科技行业一直把人工智能当作被玻璃屏幕困住的幽灵——一个能回邮件、写代码、总结会议、在网上争论的实体。 我们已经习惯把大型语言模型当作纯数字对话者，以至于忽略了摆在眼前的深层架构真相： 能在 40 步自主循环中编写、调试并执行复杂代码的 AI 已经攻克了机器人领域最难的一半 。 看看现代编码
一百万次投点之后，1/√n 到底灵不灵，我自己跑了一遍
今天刷 dev.to 热榜，看到一篇《Count It or Compute It: When a Tool Returns Rows, the Models That Count Them Right Spend t》
代理工具的问题及DigitalOcean的Action Gateway如何解决
你构建一个 代理 ，连接几个工具，并在测试用例上运行它。它预约会议、创建工单、更新记录。演示顺利进行。但随后它面对生产流量，一周内你就会看到转录：代理连续十一次调用同一个损坏的端点，虚构了一个不存在的 customer_id ，并将 40,000 个原始 JSON 令牌粘贴到自身上下文中，直至丢失线
Claude Code：使用 Git Worktrees 并行组织代理
我在学习 Coursera 上的课程 Claude Code: Software Engineering with Generative AI Agents 时，想象了一个由多个 squad 维护的产品：Checkout 负责修改订单创建，Payments 更新状态，Accounts 消费事件，Pl
Claude 与 Obsidian：QA 日常使用这些工具的方法
🇺🇸 您也可以阅读此文章的英文版本 AWS 社区构建者 。 在这个 AI 时代，做 QA 已经变得相当具有挑战性，尤其是在交付速度加快的时候，这就引发了一个大问题：我如何才能确保自己没有遗漏任何东西？我是否真的覆盖了所有需要覆盖的场景？良好的组织对生活的各个方面都至关重要，QA 领域也不例外。因此，
我跑了800条文本，证明关键词过滤是一条精度永远不变的死路
今天刷 dev.to 热榜，看到两篇帖子被顶得很高：一篇是《Prompt Injection Is the New SQL Injection (and We're Not Ready)》，另一篇更扎心——《My pro
停止为重建 AI 代理付费：用 Harness Runtime 进行分叉
每次把一项严肃的任务交给编码代理时，都会以相同的方式开始。克隆仓库。创建虚拟环境。安装依赖。运行测试套件以确认起点是绿色的。运行基准测试以记录你想要超越的数字。只有在这之后，有趣的工作才开始。在一个小型 Python 服务上，该设置让代理花费了 57 秒。在一个真实的单体仓库，包含数据库容器、构建步