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2025年08月

  • 08.14 22:08:29
    发表了文章 2025-08-14 22:08:29

    Jailbreak 36计————向天再借500分

    本内容由IT老兵“老李”倾情奉献,结合《三十六计》智慧,深入剖析大语言模型越狱攻击的36种策略。每计包含思路、详解、案例、防御与点评,内容详实,实战性强,助你在“大模型安全挑战者计划”中脱颖而出。
  • 08.08 21:06:38
    发表了文章 2025-08-08 21:06:38

    通义灵码 AI IDE使用体验(3)项目优化及bug修复

    本文介绍了使用通义灵码 AI IDE进行项目重构与优化的全过程,涵盖页面调整、UI更新、功能修复等内容,并展示了多次优化后的成果与仍存在的问题。
  • 08.05 06:12:45
    发表了文章 2025-08-05 06:12:45

    通义灵码 AI IDE使用体验(2)项目重构

    本文介绍了如何使用灵码IDE将一个简单的CS架构项目重构为BS架构,涉及项目依赖修改、功能迁移、自动开发Web页面等内容,验证了灵码在复杂开发任务中的能力。尽管界面美观度不足,但核心功能已实现。
  • 08.02 21:21:57
    发表了文章 2025-08-02 21:21:57

    通义灵码 AI IDE使用体验(1)项目初创

    通义灵码 AI IDE上线,作为AI IDE的重度使用者怎能错过?本文详细体验了从安装到项目开发的全过程,界面友好,操作简便,支持智能问答、文件编辑、智能体三种模式。通过智能体方式快速开发项目,自动规划功能、管理环境,虽在复杂项目中仍有提升空间,但整体体验流畅,适合开发者尝试。
  • 08.01 17:53:22
    回答了问题 2025-08-01 17:53:22

2025年07月

  • 07.29 06:17:55
    发表了文章 2025-07-29 06:17:55

    大模型安全撬壳计划(一) 手把手教你参加大模型安全撬壳计划

    “大模型安全撬壳计划”由阿里巴巴集团安全部主办,旨在通过真实环境攻防实战,探索大模型安全边界,培养顶尖AI安全人才。大赛提供场景、技术、数据与奖金支持,赛程包括报名(7月9日-8月14日)、初赛与复赛。参赛者可通过大赛官网报名并提交攻击方法代码,挑战模型安全极限。更多信息请访问大赛网址。
  • 07.27 08:13:10
    发表了文章 2025-07-27 08:13:10

    大模型安全撬壳计划(二) 参加大模型安全撬壳计划的一点心得

    本文分享了作者在参与LLM及多模模型实践中的经验与心得,涵盖代码编写、多轮对话处理、本地模拟交互、越狱方法等内容,并提供了多个实用代码示例与策略建议。同时总结了对模型评分与文档支持的改进建议,适合对LLM应用与对抗攻击感兴趣的开发者与研究者参考。
  • 发表了文章 2025-08-14

    Jailbreak 36计————向天再借500分

  • 发表了文章 2025-08-08

    通义灵码 AI IDE使用体验(3)项目优化及bug修复

  • 发表了文章 2025-08-05

    通义灵码 AI IDE使用体验(2)项目重构

  • 发表了文章

    大模型安全撬壳计划(二) 参加大模型安全撬壳计划的一点心得

  • 发表了文章

    大模型安全撬壳计划(一) 手把手教你参加大模型安全撬壳计划

  • 发表了文章

    通义灵码 AI IDE使用体验(1)项目初创

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  • 回答了问题 2025-08-01

    如何利用 AI 提升数据库运维效率?

    ,作为一个40多岁的老码农,数据库运维这块儿我可是“饱经风霜”,那些年被半夜电话叫醒、盯着慢查询日志抓狂的日子,简直是刻骨铭心!看到AI现在要来“救场”,我真是既兴奋又有点儿谨慎,毕竟这玩意儿听起来像个“超级英雄”,但也得看看它是不是真能把活儿干漂亮了。针对这两个话题,我来唠唠我的想法。 1:AI运维工具需要啥能力?自动执行的边界咋定?啥时候得留个人工确认? AI运维工具需要啥能力?首先,AI得是个“火眼金睛”,能提前嗅到问题。比如,慢查询、锁冲突、I/O瓶颈这些老大难,AI得能基于历史数据和实时监控,提前预警,别等数据库挂了才来“救火”。我当年可是经常半夜被叫起来,手动查日志、调参数,那滋味,啧啧,比喝苦咖啡还苦!所以,AI得能自动分析性能瓶颈,告诉我“嘿,这条SQL语句写得跟绕口令似的,优化一下吧”,最好还能直接给个优化建议,比如加个索引、改改表结构啥的。其次,AI得有点“全局观”。别光盯着单台数据库,得能看整个集群的资源使用情况,动态调度资源。比如,哪个实例CPU飙到90%了,AI能自动把负载挪到空闲节点上,别让我手动去调配,调来调去手都酸了!最后,AI得会“学以致用”。像DAS Agent这种,号称融合了10万+工单和专家经验,那它得能把这些经验变成“肌肉记忆”,遇到问题能快速匹配解决方案,别老是“书到用时方恨少”。 自动执行的边界咋定?AI自动执行这事儿吧,得悠着点。像调整查询计划、清理缓存、杀掉一些“捣乱”的长事务,这些低风险的操作,AI可以大胆干,省得我手动敲命令。但涉及到改表结构、删数据、调整核心参数这种“动筋骨”的事儿,AI得悠着点,别一不小心把生产库给“优化”没了!我的原则是:凡是可能导致数据丢失或服务中断的操作,AI只能提建议,具体干不干,得我说了算。毕竟,AI再聪明,也没我这20年踩坑经验“值钱”,哈哈! 啥时候必须人工确认?必须人工确认的场景,我觉得有这么几类: 数据删除或大范围更新:比如要truncate表或者批量delete,AI你可别自作主张,生产环境一不小心删错数据,我这老程序员的饭碗可就砸了! 核心参数调整:像调整innodb_buffer_pool_size这种,AI可以算出个推荐值,但得让我瞅瞅,确认一下,不然万一数据库重启后性能更差,我找谁哭去? 跨库或跨集群操作:比如主从切换、迁移数据,AI可以帮忙规划,但最后点“确认”按钮的必须是我,免得AI“脑子一热”把主库切到从库上,业务直接宕机。 未知场景:如果AI遇到没见过的情况,千万别硬上,得把问题抛给我,让我这“老中医”来把把脉。 总而言之一句话,AI得是我的“得力助手”,但不能当“甩手掌柜”,关键时刻还得我这老司机来把方向盘,因为他只能帮我干活,不能帮我背锅! 2:体验DAS Agent的感受和建议 我还没来得及亲自上手DAS Agent(毕竟老程序员时间宝贵,哈哈),但看介绍和宣传视频,感觉这家伙挺有料的,融合了10万+工单和专家经验,听着就挺唬人。结合我这些年的运维经历,我来聊聊感受和期待,顺便提点小建议。 感受:DAS Agent这套东西,听起来像是把我们这些老运维的“血泪史”给AI化了。像异常预测、根因定位这些功能,简直是我的梦中情人!想当年,我排查一个慢查询问题,得翻日志、跑explain、查系统资源,忙活一整天还未必找得准。现在AI能直接告诉我“哥们儿,这问题出在索引没建好”,还能顺手给个优化方案,这效率得飞起啊!而且支持RDS MySQL、PolarDB、MongoDB这些主流数据库,覆盖面挺广,感觉能省不少心。不过,我也有点担心,AI这“第三只眼”到底靠不靠谱?宣传上说得天花乱坠,但真到生产环境,复杂场景能不能顶得住?比如我们公司有套混合云架构,数据库跑在阿里云和自建机房,DAS Agent能不能无缝适配?还有,AI的决策过程是不是够透明?万一它判断错了,我得能看明白它为啥错,别让我对着黑盒子干瞪眼。 建议: 更透明的决策过程:AI的诊断和优化建议得给个“来龙去脉”。比如,它为啥建议加这个索引?是基于统计信息还是历史工单?能不能给个详细的分析报告?我们老程序员不怕啰嗦,就怕看不懂! 支持混合云和多云:现在企业用云都挺杂,阿里云、AWS、Azure啥的都可能有,DAS Agent能不能跨云搞定?别到时候只能在阿里云的地盘上耍。 人工干预的灵活性:AI自动执行前,能不能让我设置一些“红线”?比如,哪些操作必须我点头,哪些可以AI全权处理。最好能有个配置界面,简单点,别让我写一堆yaml文件,年纪大了,眼神儿不好使! 学习本地经验:DAS Agent号称有10万+工单的经验,但我们公司自己的数据库运维经验也很宝贵,能不能让AI支持“本地化学习”?比如,把我们内部的运维记录喂给它,让它更懂我们的业务场景。 社区和反馈机制:公测阶段,得多听听我们这些老程序员的吐槽。能不能搞个社区论坛啥的,大家一起聊聊踩过的坑、提提建议?毕竟,AI再牛,也得靠我们这些“人肉专家”来调教! DAS Agent这玩意看着挺有潜力,能把我们从“救火队”解放出来,变成“预见式治理”的高端玩家。不过,AI再聪明,也得给我们这些老码农留点“存在感”,对吧?别从帮手变成了主导,让我下岗可咋办。
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  • 提交了问题 2016-07-25

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