从提示工程转向 上下文工程，6种让LLM在生产环境中稳定输出的技术
本文系统阐述“上下文工程”（Context Engineering）——生产级AI系统的核心能力。它不依赖提示词优化，而是通过选择性检索、上下文压缩、层次化布局、动态查询重构、记忆注入与工具感知六大技术，精准控制模型在运行时“看到什么、何时看、如何看”，从而根治幻觉、提升准确率、降低Token消耗，让小模型也能稳定输出高质量结果。
别再瞎装了！阿里云一键快速部署OpenClaw！
阿里云推出OpenClaw“预制菜”式一键部署：无需折腾Docker、Node.js或Python依赖，3步鼠标操作（选镜像→配API-Key→生成Token），3分钟上线AI自动化平台。预装环境、自动开18789端口、可视化配置，专治各种部署崩溃！
SHA在线加密工具分享
这是一款基于Vue开发的SHA在线加密工具，纯前端运行，数据不上传，保障隐私。支持实时生成SHA-1/256等摘要，适用于密码哈希、文件校验、接口签名等场景，开箱即用，无需安装。
SHA在线加密 核心JS实现
本文详解SHA在线加密工具的纯前端JS实现：基于Web Crypto API，在浏览器端完成文本编码、SHA哈希计算（支持SHA-1/256/384/512）及十六进制格式化，全程离线、安全可控。
2026年用OpenClaw（Clawdbot）本地及阿里云上一键部署网站：零基础技术小白也能10分钟搞定
在AI生成能力爆发的2026年，搭建网站早已不是开发者的专属——通过Coze、通义建站等工具，普通人也能快速生成网站源代码。但真正的痛点往往出在“最后一公里”：服务器配置、Nginx部署、权限管理、域名绑定等环节，让无数小白望而却步。而OpenClaw（原Clawdbot）的出现，彻底颠覆了传统网站部署逻辑，只需3轮自然语言对话，就能自动完成环境配置、依赖安装、服务部署全流程，成本仅1元左右的Token消耗，让“部署网站”从运维专属技能，变成人人可上手的简单操作。
爬虫与数据采集：常见问题总结及对策
本文总结数据采集常见难题及解决方案：应对IP封禁用代理池+限速；缓解接口限流靠指数退避与分布式采集；破解动态页面借助浏览器自动化或接口抓包；保障数据质量需编码统一、清洗去重、异常续爬；始终坚守robots.txt与隐私合规底线。
浏览器内浏览器攻击机制与Facebook凭证窃取防御研究
本文剖析“浏览器内浏览器”（BitB）新型钓鱼攻击：攻击者利用HTML/CSS/JS伪造高仿真登录界面，欺骗用户输入凭证。传统视觉校验完全失效。文章提出融合密码管理器行为分析、FIDO2无密码认证与客户端窗口完整性校验的多层防御架构，为社交媒体身份安全提供技术路径。（239字）
现代网络钓鱼工具包的反检测机制与动态防御策略研究
本文剖析现代钓鱼工具包的反机器人、地理围栏与行为生物特征等多层规避技术，揭示其导致威胁情报“可见性赤字”的机理；提出基于强化学习的行为模拟探测框架与多模态防御体系，实现对隐蔽钓鱼站点的主动发现与精准阻断。（239字）
基于高信誉云基础设施的钓鱼邮件攻击机制与防御策略研究
本文剖析攻击者滥用Google Cloud等高信誉云服务实施“寄生式”钓鱼的新威胁：利用docs.google.com等合法域名绕过传统信誉过滤。揭示其多跳重定向、自动化轮换与反沙箱技术，并提出基于动态链路追踪、语义分析与零信任拦截的多层防御架构。（239字）
