
不等 Cursor 企业版:Codex CLI 本地部署完整实战(含权限控制秘籍)
TL;DR OpenAI Codex CLI 让你在本地安全驾驭 GPT-5.2 算力,无需上传代码到云端。本文揭秘 sandbox 三境界(只读→工作区→YOLO)、config.toml 武器库、exec 自动化实战,以及 90% 的人...

TL;DR OpenAI Codex CLI 让你在本地安全驾驭 GPT-5.2 算力,无需上传代码到云端。本文揭秘 sandbox 三境界(只读→工作区→YOLO)、config.toml 武器库、exec 自动化实战,以及 90% 的人...
作者在使用 GitHub Copilot 操控浏览器时发现,面对 TradingView 绘制的 Canvas 内容,GPT 5.2 建议采用图像识别方案,认为无法直接读取 DOM。相比之下,Claude Opus 4.5 准确识别出 TradingView 组件,并尝试检查 window 对象上的暴露 API,最终成功找到了非图像识别的解决方案。作者指出,此次实战显示 Claude 在特定逻辑推理上更具优势。此外,作者认为当前 Token 价格依然昂贵,未来成本下降将推动 AI 应用的大规模爆发。
原文链接:V2EX 分享发现
AgentVerse 是一个开源的多智能体群聊与自治对话实验平台。该项目旨在让拥有不同思维方式、立场和角色的智能体在同一会话中进行对话、协作与碰撞,从而产生真实的讨论张力与结论沉淀。核心功能包括多智能体自动接话、讨论流程控制、观点冲突与互补、Agent 笔记记录以及互动特效等。项目甚至支持智能体配置智能体。目前内置了多种角色如故事架构师和逻辑分析师,并提供了多种团队组合,用户可在 GitHub 获取源码或在线体验。
原文链接:V2EX 分享发现
2025 年,AI 编码代理经历了爆发式成长,从最初仅能处理特定场景,迅速进化至具备高水平代码生成与审查能力的阶段。随着它们能处理的任务日益复杂,企业将这些 AI 工具引入工作流的需求愈发强烈。然而,现有的企业工具链与安全政策往往滞后,难以应对 AI Agent 带来的新挑战。Tailscale 推出的 Aperture 正是为了解决这一痛点,旨在为企业引入 AI Agent 提供必要的安全连接支持。
原文链接:Hacker News
据报道,FBI正在调查明尼苏达州追踪ICE人员的Signal聊天记录,引发对加密通讯隐私安全的担忧。尽管Signal采用端到端加密,但其元数据(如电话号码)仍可被获取,足以识别用户身份。Hacker News社区讨论了端点安全、OpSec(操作安全)的重要性以及政府利用元数据进行的监控手段。这一事件表明,单纯的工具加密无法完全规避法律调查风险。
原文链接:Hacker News
沃顿教授Ethan Mollick通过一项实验发现,MBA学生利用Claude Code和Google Antigravity等AI工具,仅用四天便完成了通常需要数月的初创公司原型开发。文章指出,在智能体AI时代,传统的“提示词工程”正在被“管理能力”取代。由于AI执行速度快且成本低,决定工作价值的不再是如何完成任务,而是如何定义目标、授权代理及评估结果。懂得管理将成为驾驭AI的真正超能力。
原文链接:Hacker News
针对开发者在将Pencil集成到Antigravity时遇到的MCP连接配置难题,本文提供了一条清晰的解决路径。通过将Gemini配置文件中的相关设置复制到Antigravity的配置目录,用户即可成功加载Pencil并刷新服务。这一发现不仅解决了特定工具间的兼容性问题,也展示了AI生态下工具链互联的实际操作细节。
原文链接:Linux.do
最新评论
这篇文章写得太实用了!按照步骤一步步来,真的能从小白搭建起一个仿小红书的小程序。Cursor的AI补全功能确实大大提高了开发效率,感谢分享!
对比得很清晰。个人觉得如果只是日常聊天和简单任务,Claude 4.5的性价比更高;但如果是复杂的编程任务,GPT-5.2还是更稳定一些。希望能看到更多关于具体使用场景的对比。
开源项目的安全确实容易被忽视。这个案例提醒我们,即使是小功能也要做好权限校验。建议作者可以补充一下修复后的代码实现,让读者更清楚如何防范此类问题。
这个案例太典型了。配置错误导致的故障往往最难排查,因为看起来一切都正常。我们在生产环境也遇到过类似问题,后来引入了配置审查机制才好转。建议大家都重视配置管理!
很棒的漏洞分析!这种小号入侵的问题确实很容易被忽略。建议项目方可以增加一些风控规则,比如检测同一IP的多次注册行为。感谢分享这个案例!
FreeBSD的jail机制确实很强大,能把服务隔离得很干净。不过配置起来确实有点复杂,这篇文章把步骤写得很详细,准备按照教程试试!
实测下来确实如文章所说,规划能力有提升但偶尔会抽风。天气卡片那个案例很有意思,说明模型在理解上下文时还是会踩坑。希望后续版本能更稳定一些。
论文筛选真的是科研人员的痛点,每天arxiv上那么多新论文,手动看根本看不过来。这个工具如果能准确筛选出相关论文,能节省不少时间。感谢开源!