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CosmosEscape 之后:云数据库客户究竟能防住什么

来源: infoq.com 53
Wiz Research 披露的 CosmosEscape 并不是一次普通的数据库密钥泄露。攻击链从 Azure Cosmos DB 的 Gremlin 沙箱逃逸,最终获得一个平台级密钥,可读写该服务中的所有数据库。微软在两天内封堵入口,但来源摘要指出,直到 2026 年 7 月才移除该密钥。这个事件真正棘手的地方,在于客户能否通过配置降低风险,以及哪...

从混乱到秩序:用规范、技能与钩子搭建 AI 协作开发体系

来源: my.oschina.net 40
在存量项目中做增量开发,AI 最难解决的通常不是“不会写代码”,而是“不知道该如何理解这个项目”。它可能误读已有约定,遗漏隐含依赖,直接修改不该碰的文件,甚至在执行完成后无法证明结果可靠。开发者于是不断补充上下文、纠正方向、检查差异,AI 反而变成了一个需要持续监督的实习生。 一种更稳妥的做法,是把 AI 协作拆成两层:用 OpenSpec 规范层描述...

Python 3.14.7 与 3.13.15 发布:维护版本带来数百项修复

来源: oschina.net 46
Python 官方发布了 Python 3.14.7 和 Python 3.13.15,分别属于 3.14 和 3.13 系列的维护版本。3.14.7 自 3.14.6 以来合并了约 499 项错误修复、构建改进和文档变更;3.13.15 则包含约 400 项类似改动。 这类版本通常不以新增语言特性为重点,而是持续修复已知问题、改善构建流程,并提高同一...

Celld:把 Durable Objects 带回自己的机器

来源: oschina.net 64
Deno 团队开源的 Celld,试图把 Cloudflare Workers 与 Durable Objects 的编程模型带到自托管环境中。它不是一个需要复杂控制平面的云平台,而是一个可以运行在自己机器上的守护进程:对象按名称寻址,各自使用独立的 SQLite 数据库,并通过 S3 兼容存储在节点之间协调和复制。 这套设计的吸引力在于简单。开发者可...

DeltaDB 把版本控制推进到 commit 之间:每次编辑都成为可追溯历史

来源: oschina.net 48
Git 擅长保存开发者主动确认的项目状态,却不会解释一个 commit 是怎样形成的。Zed 编辑器团队发布的 DeltaDB 将视线移到这段空白区域:持续记录两次 commit 之间的编辑操作,让代码的形成过程也成为可以查询和恢复的历史。目前项目仍处于 Early Access 阶段,适合关注和试验,但还不宜未经验证就承担关键仓库的唯一恢复职责。 一...

单季资本开支 183.7 亿美元:SpaceXAI 正在把 AI 竞赛变成基础设施竞赛

来源: oschina.net 58
根据风险投资人 Tomer Tunguz 对第二季度业绩报告的分析,SpaceXAI 上一季度总资本支出达到 183.7 亿美元,其中 158.3 亿美元直接投向 AI。后者占总资本支出的约 86%,并已接近微软同期总资本开支的四成。 这组数字最值得关注的地方,不只是规模,而是资金配置方式:AI 已经从模型研发预算,变成由数据中心、电力、网络和芯片共同...

Xiaomi-Robotics-1 开源:从十万小时数据到具身模型落地

来源: oschina.net 45
小米正式开源自研具身基座模型 Xiaomi-Robotics-1,把一套经过大规模机器人数据训练的视觉、语言与动作模型推向开发者。来源摘要给出的规模包括 1000 个机器人训练场景、1700 种物体和 10 万小时数据;在 4 个主流机器人操作 benchmark 上,它超过了 Pi0、Gemma3 和 Qwen2.5-VL,其中 RoboDojo 指...

Meta 把编程 Agent 放进终端:Muse Code 与 Muse Spark 1.2 如何协作

来源: oschina.net 43
Meta 发布了两款面向终端开发的新产品:编程 agent Muse Code,以及驱动它的模型 Muse Spark 1.2。这次发布的重点不只是“在命令行里调用一个模型”,而是让 AI 进入开发者已经使用的工作环境,围绕大型项目完成规划、代码修改和结果验证。 传统的代码问答通常需要开发者手动复制代码、切换编辑器、运行测试,再把错误信息贴回对话框。M...

别把每个 AI Agent 都做成一个 Pod:Kubernetes 上的 Worker 与 Actor 分离

来源: infoq.com 52
在 Kubernetes 上运行 AI Agent 时,一个直觉方案是“一个 Agent 对应一个 Pod”。但 Agent 的运行方式并不像传统 Web 服务:它们可能突然产生大量请求,执行时间很短,也可能创建子 Agent,或者停下来等待人工审批。把每个逻辑 Agent 固定绑定到一个 Pod,容易造成资源浪费和调度僵化。 kagent 项目提出了...

别把每个 AI Agent 都做成一个 Pod:Kubernetes 上的 Actor 与 Worker 思路

来源: infoq.com 58
在 Kubernetes 上运行 AI Agent,最直觉的设计是“一个 Agent 一个 Pod”。但 Agent 往往具有突发性、短生命周期、可派生子 Agent,以及等待人工审批等特征。把这些逻辑实体直接绑定到 Pod,会让调度、扩缩容和资源利用都变得笨重。 kagent 项目提出了一个值得借鉴的方向:Pod 更适合承担长期运行的 Worker,...