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柱子蜘蛛
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2025年08月
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08.14 22:08:29
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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
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2025-08-01 17:53:22
如何利用 AI 提升数据库运维效率？
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2025年07月
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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。
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2025-08-14
Jailbreak 36计————向天再借500分
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2025-08-08
通义灵码 AI IDE使用体验（3）项目优化及bug修复
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2025-08-05
通义灵码 AI IDE使用体验（2）项目重构
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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
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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
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通义灵码 AI IDE使用体验（1）项目初创
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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。赞9 踩0 评论0 -
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2016-07-25
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