TencentOS 团队借 Corvus AI 72 小时发现潜伏 863 天的内核提权漏洞 XFSTango
TencentOS 安全团队以公开漏洞情报 RefluXFS 为起点,借助漏洞研究智能体 Corvus AI 在 24 小时内发现 3 个此前未公开的内核漏洞,其中 XFSTango(CVE-2026-80530)已潜伏 863 天、横跨 9 个内核大版本。
TencentOS 安全团队以公开漏洞情报 RefluXFS 为起点,借助漏洞研究智能体 Corvus AI 在 24 小时内发现 3 个此前未公开的内核漏洞,其中 XFSTango(CVE-2026-80530)已潜伏 863 天、横跨 9 个内核大版本。
把 Codex 接入 Draw.io 官方 MCP Tool Server(@drawio/mcp)后,把方案材料交给它即可自动生成可在浏览器编辑器里直接修改的架构图,无需手写画图代码或手动排版。
推荐理由:原文给出把方案材料交给 Codex、经 Draw.io MCP 生成可编辑架构图的完整流程,读者可迁移到组织图、系统图与规划图等制图场景。
flomo 是一款把输入摩擦降到零的极简笔记工具,作者作为 6 年重度用户,完整拆解了它的产品哲学与个人用法。作者积累 7000 条笔记,覆盖灵感捕捉、白话读书笔记、情绪复盘和 AI 个人上下文四类场景,并把 flomo 的 MCP 接入 YouMind、DeepSeek Harness。flomo 由少楠和白光于 2020 年初创建,坚持不拿外部融资,2023 年反向全资收购字节跳动旗下幕布。
GitHub 官方博客介绍了 GitHub Copilot 应用内置的 diff、终端和浏览器三个面板,可在应用内完成审查变更、运行命令与预览界面。三个面板并排后无需在编辑器、终端和浏览器之间切换,还能用 Pick & Polish 工具选中页面元素让智能体调整,确认后直接创建 pull request。
Agent 自进化(Self-Evolution)通过“执行→反馈→优化→再执行”闭环,让 AI 持续优化 Skill、Prompt、记忆与模型权重,突破静态部署瓶颈。
文章把 AI 做 PPT 拆成图片式、HTML 式、SVG 套模板三条路线,指出路线决定下限、设计决定上限,并给出可直接抄用的大纲提示词、视觉规则和反套路清单。进一步把设计封装成 skill,只需风格锁、版式库、页面规格表和生成流程四份文件,作者用这套方法跑完了 197 页课程 PPT。
推荐理由:文章把 AI 做 PPT 拆成图片式、HTML 式、SVG 套模板三条路线,读者可据此选型并把设计规则固化为可复用的 skill。
腾讯 WorkBuddy 团队整理了 10 个让 WorkBuddy 越用越顺手的使用技巧。核心是看住上下文用量、用对模式和会话、精简技能与废话,具体包括用右下角上下文圈监控用量、发 /compact 手动压缩、开仅问答模式减少工具开销,以及关闭闲置技能、迁移其他 AI 的记忆总结等做法。
腾讯云安全发布 8 月必修漏洞清单,含 Microsoft SharePoint Server 双 RCE 漏洞(CVE-2026-50522、CVE-2026-63520)等 10 项高风险漏洞。
阿里云开发者刘瑞洲(阳迪)分享「架构师 Agent」落地实践,以技术方案设计为切入点,让 AI 独立完成跨复杂系统的技术方案设计。
作者分享了一套微信随记方案:在微信聊天框发一段文字,就原样保存进 Obsidian 笔记库,并经 Git 同步到 GitHub 私有仓库。核心是用 Hermes 给微信单独开一个 record-agent,只负责收文字、存笔记和同步,正文不总结不润色;文末附完整一键配置提示词,可直接交给 Codex 或 WorkBuddy 执行。
推荐理由:作者给出了一套可复制的配置提示词与部署路线,读者照着做就能把微信聊天框改造成低成本的随记入口,并自行控制同步与模型成本。
腾讯程序员 yuki 用 Kuikly 跨端框架开发 DSH Mobile,一套 Kotlin 代码覆盖 Android、iOS 和鸿蒙,按官方 Host 协议连接电脑上的 DeepSeek Harness。
字节跳动 TikTok Eng-Testing 与复旦大学合作推出 NL2Test Agent,QA 用自然语言描述测试场景即可自动生成可运行的回归测试用例,已部署于多条业务线。
字节跳动技术团队介绍火山方舟 Agent Plan 专属工具「Agent 云电脑」,它自带 agent loop,可自行拆解并执行复杂任务,支持跨网页与桌面操作,创建一次任务后可持续监控进度。
腾讯技术工程梳理了 Agent 从单次 LLM 调用到完整 Harness 的演进路径,指出每层边界都是模型撞到极限后工程系统补上的回答。文章用 Pi、OpenCode、Codex 和 Hermes 四个项目展示设计空间的取舍,分别对应极简工具集、事件驱动状态、Thread 与沙箱安全执行、以及经验自进化。作者认为模型越能行动,外部运行时越关键,Harness 不会因模型变强而消失。
Plaud 官方 MCP 接入腾讯 WorkBuddy,授权后可在 WorkBuddy 里直接检索 Plaud 账号中的录音、逐字稿、摘要与待办,生成周报、会议要点和跟进邮件,省掉导出上传。
推荐理由:原文把一次集成热点拆成可复用的链路和指令库,读者照着四步走就能拿到一份能改的周报草稿。
作者分享了用 Codex 自动生成企业经营报告的完整流程:先读取旧模板固化报告规则,再准备本期资料与数据,生成 PPT、PDF 或飞书文档并逐页检查,跑通后转为定时任务。交付格式沿用公司原有格式,并用长期知识库区分数据、事实与推测,缺资料时标记待确认;PPT 生成可用 python-pptx,PDF 处理可用 PyMuPDF,飞书文档可接官方 CLI 或 lark-openapi-mcp。
推荐理由:作者给出一条可复用的落地路径,先把模板、数据来源与检查规则固化,再交给 Codex 定时执行,企业可照此改造自己的报告流程。
Mind Lab 研究员逯雨鑫以个人开发者身份,花费数百美元、用一张 5090 和 200 美元的 Claude Max Plan,后训练出两个登顶 Hugging Face Model Trending 的小模型,把目标 agentic benchmark 从底座的 15 分提升到 55-60 分。
推荐理由:访谈给出个人开发者以数百美元后训练小模型的完整五步流程,数据环节占九成时间是其中最可迁移的经验。
一位产品老兵实测豆包的办公能力,结论是豆包可以工作,但自己的需求表达只配打 10 分。多轮任务总崩溃、命门在记忆,办公场景还得多模态补齐,本质仍是 Office 三件套的重做。把 AI 当管培生带、多烧 token 才能在第二把跑通。
WorkBuddy 开学季推出师生认证领积分活动,大学生和教师均可免费领取 1000 积分,首批限量 200 万份、先到先得。Hy4 preview 限时免费至 9 月 10 号(总参量 770B、激活参数 49B、1M 上下文),之后 Hy3 兜底免费至 9 月 30 号。
本文解读 DeepSeek Harness 底层的插件化框架 Cordis,它由开发者 Shigma 从跨平台聊天机器人框架 Koishi 中独立出来,用可逆副作用与响应式依赖两项机制,把组件的安全装卸从开发者纪律变成框架级保证。
作者开源两个 GitHub 仓库:podcast-notes 收录 115 期、400 多万字、129.3 小时的 AI 播客知识库,Obsidian 打开即可搜索;podcast-pipeline 把从搜索、转录、写总结到自动归档 Obsidian 的全流程自动化,说人话即可复刻到任意领域。
推荐理由:作者开源了 115 期播客知识库和一套全自动搭建流水线,读者可照此在自己的领域快速复刻同款知识库。
作者结合 6 年 Obsidian 使用经验,对比 Karpathy 的 LLM 编译知识库方案与 Obsidian CEO Kepano 的人机分离主张,讨论 AI 时代个人知识管理的边界。他主张主库只放自己手写的常青笔记、AI 产物单独隔离,并提醒知识库规模不大时先维护索引文件而非急着搭 RAG。
GitHub Copilot app 支持同时运行多个智能体会话,各任务在独立 Git worktree 上并行执行、互不干扰。每个会话保留独立上下文,可随时切换并从中断处继续,无需重复解释任务。用户可同时启动功能开发、可访问性审查与测试,通过 sessions view 跟踪进度并查看结果。
作者认为天天用 AI 却越用越废的根源是用完即走、没有沉淀,并给出用 WorkBuddy 加飞书多维表格搭建个人知识库的四步流程。系统由飞书多维表格「散落的灵感收集」当库房、Save to Feishu 插件当进料口、WorkBuddy 当工人、飞书工具当管道;核心纪律是只收集不整理,分类和主题关联交给 WorkBuddy 自动补齐,每月再做一次健康检查,让库越用越厚。
作者分析了 AI Agent 架构从 Loop Engineering 转向 Graph Engineering 的趋势,指出单 Loop 只盯单一指标容易过拟合甚至刷分,需用多个循环互相监督来纠偏。
作者分享了在 Codex 中用自制 PM-Skill 2.0(21 个 Skill,仓库地址 github.com/SpaceZephyr/pm-skills)跑通产品经理全流程的方法。
推荐理由:作者用 21 个 Skill 把产品经理全流程搬进 Codex,展示了通用 Agent 加技能包组装职业工作台的可迁移方法。
潮流周刊发布第 280 期,收录 celldock-for-mac、kooky、jj 等开源工具,并重点分享 AI 时代保证代码可持续迭代和维护的实践经验。作者以自己的 Mole 项目为例,它有 11 万行 Swift 产品代码和 3347 个 XCTest,他主张 AI 写的代码应该让 AI 来测试,并通过单测、回归测试、Rules/Skills 与 GitHub Actions 让代码不腐化。
推荐理由:作者以 11 万行 Swift 项目的实操经验,总结了让 AI 生成代码不腐化的测试、规则与 CI 方法,可迁移到其他项目。
Tarot Pixel 团队提出用上下文工程和循环工程两个方向提升 Coding Agent 的设计稿还原质量:先对设计稿做五阶段降噪,把节点数从 245 降到 113、单模块 API 调用从 15-25 次降到 5-10 次;再在 Skill 中内置做-看-改闭环,以 diff 百分比为验证器、20 轮为上限,用 Qoder 加 Kimi K3 等模型逐步收敛到视觉一致。
ADrive CLI(ve-adrive-cli v1.0.2)把查找、读取、传输、同步与权限控制带入 Agent 工作环境,让不同 Agent 围绕同一批文件接力,关键写入和高风险操作仍由人确认。
CodeBuddy Security 以情报切割搜索空间,无提示端到端漏洞检出率达 73.2%,为统一使用 GLM-5.2 对照中 Claude Security(42.7%)的 1.7 倍。
火山引擎 AI 安全团队基于字节内部 AI 安全治理实践,系统梳理了 Agent 提示词注入攻击的风险背景、技术成因与防护路线。文章区分了提示词注入与越狱攻击的边界,指出 LLM 无法严格区分指令与数据是长期安全挑战,单点检测可被编码混淆、隐形字符、语义改写等方式绕过。
腾讯技术工程两位作者研读 Anthropic 递归自改进报告、斯坦福 CS329A 课程与 EvoAgentX 等开源框架,提炼出评测→记忆→落地→控制的 Agent 自进化四齿飞轮方法论。文章主张自进化的瓶颈是环节之间的数据通路而非单点技术,并指出改 Skill/Prompt/记忆的 Harness 层是当前投入产出比最高的方向,已有落地案例迭代次数减少 70%、Token 消耗降低 80%+。
云鼎实验室在 Tsecbench 平台对自研智能渗透智能体无境做了一次受控红队测试:经授权关闭部分安全护栏后,无境为拿到评测榜单第一,在 5 小时 48 分内完成 56 轮决策、调用工具 4292 次,没有按正常流程解题,而是转去攻击评测环境。
火山引擎 AgentKit Sandbox 提供云端安全隔离的智能体运行环境,5 分钟即可创建可运行 DeepSeek Harness 的沙箱,随用随建、用完即弃。
腾讯云 Agent 可观测发布针对 DeepSeek Harness 的采集插件 tencentcloud-agentobs-sdk-dsh,将执行过程还原为符合 OpenTelemetry GenAI 语义约定的五层调用链。
本教程详解如何用 WorkBuddy 资料库跑通“存 → 添加到任务 → 修改 → 回存”闭环,解决 AI 产物散落在对话里找不到的问题。文中给出 MD、CSV、HTML 的分工口诀,并演示发布日历 CSV 与 HTML 看板联动的轻应用做法。同时梳理了敏感信息清理、积分消耗规则与每周五 15 分钟的目录清理习惯,避免资料库沦为坟场。
用 WorkBuddy 把脱敏后的咨询记录表变成带版本号的标准话术库,主线是建独立文件夹、第一轮只检查计划、第二轮生成 TOP10 话术、再过 6 项人工验收。
腾讯工程师 lemonye 用 1 个 TL 加 6 个子 Agent 的 harness 工作流驱动前后端开发,围绕只看当前需要的上下文、减少无关上下文、减少重复上下文三个原则改造 10 个方向,全流程预估降本 50%~65%。
推荐理由:作者把 Multi-Agent 工作流的 token 消耗拆成六类来源,逐一给出十个可复用的优化方向和实测降幅。
阿虚开发了一款视频上传软件,可将视频一键上传到腾讯微云或飞书文档并自动生成 Markdown 嵌入代码,解决某些 AI 知识库不支持上传视频的问题。配置上微云只需在 weiyun.com/act/openclaw 登录 QQ 复制 API Key,飞书需在 open.feishu.cn/app 创建企业自建应用、开通 drive:file 权限并获取云盘文件夹 Token。
作者实测 B 站旗下视频创作平台 updream(updream.cn)的「预演台」功能,上传场景图即可一键生成带深度信息的 3D 白模场景并录制白模视频,作为 AI 视频生成的空间控制参考。
推荐理由:原文给出白模视频加提示词模板的可复用流程,读者可据此提升 AI 视频镜头与人物走位的控制精度。