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