SLO 不是空话，是一组可量化、可报警的承诺。 可用性按业务分层：核心链路（支付、下单）99.95% 起步，二级业务 99.9%，后台管理 99.5%。一刀切全公司 99.99% 成本差十倍。 延迟用 P95/P99 不用平均值。平均值被少数慢请求拉高，但用户体感是 P95。读 P95 < 200ms，写 P95 < 500ms，长任务单独走异步。 错误率看业务错误，不是 HTTP 500。404、参数校验失败是客户端错误，不计入。真正的服务错误率 = (5xx + 业务失败) / 总请求，5 分钟窗口聚合。 落地关键是 Error Budget。99.95% 一个月允许停 21 分钟，超了就冻结发版、优先做稳定。SLO 写出来是逼团队在速度和稳定之间做取舍，不是装饰。... 展开详请

得看存什么。6G如果是内存，对一些本地工具来说还行；1T硬盘对普通文档、表格、代码基本够用。但如果存视频、图纸、日志、备份，1T很快就满。更靠谱的做法是按实际用量估：先统计现有数据量，加上年增长，再乘以2到3倍保留余量。另外别忘了备份会占一份空间，快照、版本历史也要吃容量。直接问6G 1T够不够，不如先列清楚数据类型和增长预期。... 展开详请

这个问题我可以从 “安全设计的一般原理” 角度给你讲清楚，但不会涉及系统内部的实现细节和配置参数 —— 那些属于内部信息。 核心思路：纵深防御，不是靠单点防护 1. 权限分层（最小授权原则） 工具按能力分级：只读类（读取、搜索）放行；写入类（改文件、建文档）限定在授权目录内；高风险类（删除、覆盖、发布、外部写入）单独拦截。 你当前选的「按需确认」模式，就是让所有命令行操作走你的确认，本质上是一种「人机共审」：机器判断风险，人做最终决定。 2. 沙箱隔离（限制爆炸半径） 执行环境的访问范围被刻意收窄 —— 命令默认在受限作用域里跑，拿不到系统目录、凭据、网络等敏感资源。 只有确实需要更大权限时，才申请提权（escalation），而且提权理由要对用户可见、可审查。 3. 风险操作识别与确认 删除、覆盖、发布这类 “不可逆” 动作会被自动识别，系统弹窗请你确认后再执行 —— 这正是防止误操作伤到已有工作。 一旦你明确拒绝，系统会停止该操作，不会换一种写法偷偷绕过去重试。 4. 命令级校验 管道、&&、||、分号等组合命令会逐段判定，防止用 “拼接写法” 绕过单条命令的权限检查。 这堵住了常见的规避手段：把危险动作拆散、换个目录、用符号链接中转等。 5. 失败处理也安全 命令失败先读报错、按提示修正；同类错误重复出现会去查共同成因，而不是盲目重试或换破坏性捷径。 遇到权限错误（比如真实的 Permission denied）会主动说明，等你指示，而不是硬闯。 一句话总结：权限分层决定 “能不能碰”，沙箱决定 “碰了影响多大”，确认弹窗决定 “要不要真碰”，命令级校验堵住 “绕路碰”。四层叠加，即使某一层被绕过，后面的层仍能兜底。... 展开详请

一切皆插件是把能力拆成可插拔单元，按需组合，扩展快、风险隔离好。Capability Seam 是能力缝，也就是不同系统/模型/工具之间的能力边界和接口，插件在这里对接。特权核心必须有：安全策略、权限校验、审计、调度、资源配额这些不能交给插件，否则谁都可能越权。插件跑业务，核心管规则，分层不能乱。... 展开详请

不要每个模型写一套 SSE。抽象一层统一协议：统一请求体（模型、温度、max_tokens、消息数组）和统一响应事件（Start/Content/Finish/Error）。适配器负责把各家流式格式转成内部事件，OpenAI 的 data:、Anthropic 的 message_start/message_delta、Gemini 的 candidates 都能映射。业务层只消费标准化事件，换模型不用改业务代码。异步队列削峰，超时按模型动态配置。... 展开详请

循环、记忆、工具调度、安全策略这些核心控制流不能插件化，一个坏插件能让 Agent 无限循环或越权。适合插件的是：具体工具（查天气、读文档）、输出格式化、特定领域的反思/评分逻辑、UI 渲染。判断标准：如果插件失败会影响整个 Agent 的可靠性和安全性，就放进核心；如果只是换一种做法，再交给插件。核心要稳，插件要轻。... 展开详请

使用各类 AI 工具时泄密风险主要来自输入的提示词，很多平台会把对话用于模型训练、日志留存，可以从这几点做好防护： 输入层面是第一道防线，不要把公司机密、客户数据、内部文档、身份证、业务源码直接粘贴进公共 AI 工具；涉密内容尽量不上大模型。 优先选择支持关闭对话用于训练的产品，在设置里关掉数据收集、模型训练授权；企业场景尽量用私有化部署、本地大模型，数据不出内网。 区分工具用途：公开在线大模型适合通用思路探讨；敏感业务不要用网页版公共 AI，改用企业版，确认服务商的数据保密协议。 对话结束及时清理会话记录，重要内容不要留存会话；对外输出 AI 生成结果时，复核是否无意间带出了输入的敏感信息。 本质上 AI 本身不会主动泄密，但你喂进去什么，就存在泄露什么的风险，核心是管住输入的数据。... 展开详请

如果预算只够认真做一层，我会优先补检查点与失败接管这一层。原因是：线上“模型变强但成功率不动”，往往不是推理能力不够，而是失败后无法收敛与恢复（超时、工具副作用、状态丢失导致反复重试）。有了检查点与可恢复状态，Agent 才能在预算耗尽、工具失败、异常注入时降级退出、回滚或续跑；这直接提升稳定性与可用性。权限清单与评测隔离也重要，但它们通常是“优化与治理”，而检查点/失败接管是“生存底座”。... 展开详请

CodeBuddy 默认对命令执行有确认机制，想全自动跑的话在设置里找权限相关的选项。路径大概是 Settings -> Tools -> Permissions，把 Auto-approve 或类似选项打开，可以选择全部自动批准或只批准特定命令。注意全开有风险，如果 AI 生成了 rm -rf 或者 git push --force 之类的命令也会直接执行。建议只对读类命令（ls、cat、grep）和项目内的构建命令开放自动批准，写操作和危险命令还是保留确认。如果设置里找不到，试试在 .codebuddy 配置文件里加 permissions 规则。... 展开详请

如果你真的要确定“最低位宽心理底线”，最有效的方法其实是做一个小评测，而不是只看经验值： 选 10~20 个代表性修复任务（最好包含失败原因：编译错误、接口不匹配、测试失败） 用同一个推理设置（上下文长度、温度、最大步数、是否强制输出 patch 格式） 对比 Q4 vs Q5 vs（更高/更低）在两项指标上的差异： 一次成功率（少轮数完成或无需回滚） 工具链可解析率（patch/格式是否稳定可用）... 展开详请