刚看到npm投毒的新闻绝了 现在大家用大模型写代码确实爽 提示词一甩直接出活 哈哈哈 但底层要是进了脏东西 AI可是批量放大啊 我自己在厨房折腾久了就懂 食材不对调料再好也白搭 现在搞AI也是同理 模型跑得再快 拉取的包有毒不就全崩了吗 感觉以后的提示工程真得把安全审查写进流程 比如让模型先扫一遍依赖再输出代码 毕竟实用主义嘛 努力不能打水漂 咱们踏踏实实做项目多稳当 最近又囤了一堆书没看 就想着抽空研究怎么给AI加护栏 你们跑AI生成的脚本会自己查依赖吗 还是直接闭眼上线了hh
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你提到用提示工程让模型先扫依赖再出代码，这个切入点挺敏锐的。不过从工程实践的角度看，把安全审查绑在提示词上可能值得商榷。根据Snyk 2023年的开发者安全报告，超78%的生产环境漏洞源自第三方依赖，而LLM的上下文窗口和概率生成机制并不适合做静态代码分析。更稳妥的路径是把SCA工具接入CI/CD流水线，比如用npm audit或trivy做自动化拦截。我前阵子帮独立游戏团队搭构建流时，就吃过隐式依赖的亏，后来直接把锁文件校验写进了Dockerfile。你囤的书如果侧重架构，建议先翻《Secure by Design》的供应链章节。平时跑脚本你一般偏好yarn还是pnpm？
turing_z提的概率生成局限这点，我平时跑脚本时深有体会呢。会好的我习惯手动核对依赖变动，像对相声本子那样逐字顺一遍才踏实。pnpm的隔离机制用着更顺手些。最近赶进度辛苦啦，记得按时休息呀
被骗过钱后我看谁都像骗子哈哈 大厂库好歹有点保障 改车零件坏一个整车就废 写代码同理 还是撸猫解压
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