

> 传统安全审计加速向智能思维驱动转型。最新揭露的底层权限与协议隐患表明，构建韧性原生防护体系已成产业链核心命题。

## 直击原生应用底层机制盲区

伴随人工智能应用深度的拓展，潜伏在业务运行流中的安全盲区正逐渐暴露。近日，360旗下专注漏洞挖掘的智能体系成功检测并上报了人工智能工具OpenClaw存在的多项高价值隐患。在官方随后披露的修复日志中，其中一项高危漏洞直指本地脚本的审批与执行中枢，外部攻击者完全可以通过篡改已获批准的脚本指令实现非法执行，最终窃取设备最高控制权。另外两项中危缺陷同样触目惊心，分别波及手动授权流程中的安全参数复用以及语音数据处理过程中的资源分配失控。前者极易引发用户核心云端账号被恶意接管，后者则能够在极短时间内耗尽系统算力引发业务全线崩溃。

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## 智能化审计重塑攻防技术图景

这一重大安全隐患的排查过程，凸显了防御机制从规则堆砌向认知推理跨越的巨大技术红利。区别于传统采用静态规则库进行死板扫描的工具，这套由大模型驱动的智能体能够高度模拟资深安全专家的攻防直觉。它实现了从代码隐患初筛到深度验证再到完整链路复现的全无人化操作。这不仅大幅提升了隐患暴露的效率，更将原本被大量基础排查工作束缚的安全专家解放出来，使其能更加专注研判高阶的系统性风险。随着人工智能工具越来越多地掌管企业及个人的敏感权限，这种具备主动出击能力的智能安全基础设施，将成为抵御新型数字威胁的最坚固防线。

360安全智能体披露OpenClaw高危漏洞 开启自动化防御新阶段



> 通过向核心维护者开放顶尖模型权益，AI巨头正将技术触角深植于底层软件生态。全新代码审查工具的问世，标志着智能辅助编程正式迈入深层漏洞预警时代。

## 核心工具矩阵全面开放

为了进一步巩固在开发者群体中的话语权，OpenAI近日启动了一项全新的开源开发者支持计划，深度赋能公共软件项目的核心维护者。符合条件的申请者将获得为期六个月的ChatGPT Pro免费使用权，权益范围涵盖Codex模型、高额API额度以及首次亮相的增强型安全工具Codex Security。

作为本次计划的核心技术亮点，Codex Security被定义为一款专注于代码安全审查的先进工具。该工具基于性能强劲的GPT-5.4模型构建，具备极高的代码缺陷识别与漏洞预警能力。由于算力成本高昂且涉及深层系统安全，该工具的访问权限将采取严格的逐案审核制，初期仅对具备关键影响力或面临高风险暴露面的特定项目开放。

![32.png](https://static.downly.cn/images/bbced5e74ca6542676a23956855316ab.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 严格审核与生态包容并重

在设置严苛审核标准的同时，该计划也展现出了罕见的生态包容度。除了使用原生工具的开发者，习惯依托OpenCode、Cline等第三方编程辅助工具的工程师同样具备申请资格。评审标准并不完全局限于单一的技术指标，只要开源项目在整体软件生态系统中发挥着不可或缺的底层支撑作用，均有机会获得算力扶持。

目前OpenAI已向现有的Codex开源基金注资一百万美元以支撑该计划的运作。从行业竞争视角观察，此举旨在通过算力与前沿模型能力的下放，进一步绑定开源社区这一至关重要的模型演进反馈源。在充沛算力的加持下，AI辅助编程的行业焦点正不可逆转地从基础代码生成向高级安全审计转型。

算力下放赋能开源生态 OpenAI推出前沿安全审计工具

<video src="https://static.downly.cn/images/13-Steps-to-High-Efficiency-by-the-Creator-of-Claude-Code.mp4" controls width="50%">
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> 在 AI 辅助编程领域，我们通常只把 AI 当作一个更聪明的自动补全工具。然而，Claude Code 的创造者 Boris Cherny 展示了一种完全不同的维度：他通过构建一套严密的系统工程，将自己从“代码撰写者”转变为“AI 军团指挥官”，实现了月产 4 万行高质量代码的惊人效率。

本文将基于 Boris Cherny 的实战演示，详细复盘他的 13 步工作流，并补充我们对于高阶技能定制的第 14 步实践，深入剖析这套范式背后的技术哲学。

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## 01. 并发多线程 (Parallelization)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 的终端界面就像一个繁忙的指挥塔。他通常会同时开启 5 个并行的 Claude 会话（Tabs 1-5），每个 Tab 都有明确的职责划分：

- Tab 1：专注于数据库层面的重构任务。

- Tab 2：处理前端组件的视觉调整。

- Tab 3：运行单元测试并修复回归错误。

  为了解决“等待 AI 生成”的时间浪费，他利用系统的“通知铃声”功能。当后台某个 Tab 完成任务时，会发出提示音，他便立即切换上下文进行确认。这种方式消除了人类在等待 AI 思考时的闲置时间。

### 🧠 技术视点：工程师的“调度器化”

> 这标志着工程师的核心能力正在发生代际转移。

过去，我们的核心能力是“专注力”和“手速”；而在 Boris 的模式下，核心能力变成了**任务架构拆解（Architecture Decomposition）\**与\**上下文切换（Context Switching）**。如果不具备良好的架构思维，无法将一个大需求拆解为 5 个低耦合的子任务，那么开启 5 个窗口只会带来 5 倍的混乱。**并发的前提，是解耦。**

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## 02. 端云协同 (Teleport)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 演示了如何打破“本地终端”与“云端网页”的物理隔阂。他使用 `teleport` 命令配合后台任务符 `&`，将本地正在进行的终端会话“瞬移”到浏览器端的 Claude 界面。

- **场景切换**：当需要处理复杂的长文本阅读、查看图表或进行更自然的对话交互时，他切换到网页端。
- **状态同步**：在网页端确认好思路或生成文案后，所有的上下文和结果又能反向同步回本地终端，继续执行代码命令。

### 🧠 技术视点：交互模态的流动性

> 未来的开发环境将不再固守单一的 IDE，而是“数据流”的载体。

CLI（命令行）适合执行和精确控制，GUI（网页）适合阅读、规划和视觉反馈。Boris 的实践告诉我们：**上下文（Context）应当像流体一样**，根据开发者的认知需求，在不同的容器之间自由流转，而不是被锁死在某个软件窗口里。

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## 03. 慢思考 (Thinking Models)

### 🎥 Boris 的实战现场

在处理复杂的逻辑重构时，Boris 并没有选择响应最快的模型，而是强制指定带有思维链（Chain of Thought）的 Opus 4.5 模型。

尽管这需要等待数分钟才能看到结果，但他强调，对于核心逻辑，必须让 AI 像人类高级工程师一样进行深度的推理。他宁愿花时间等待一个准确的方案，也不愿快速得到一个充满 Bug 的代码块。

### 🧠 技术视点：算力换人力的经济账

> 这是一个关于“信噪比”的决策。

在软件工程中，**生成速度 $\neq$ 开发效率**。修复一个由快速模型产生的幻觉 Bug，其耗时（定位、调试、修改）往往是生成时间的 10 倍以上。这里的策略是典型的“慢即是快”：用昂贵的推理算力，去置换昂贵的人类调试时间。**准确率（Precision）远比延迟（Latency）重要。**

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## 04. 共享大脑 (CLAUDE.md)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 展示了他在项目根目录维护的核心文件：CLAUDE.md。

这不是给人类看的 Readme，而是给 AI 看的“宪法”。文件中定义了：

- **架构规范**：如“本项目使用 MVC 模式，Service 层不应直接返回 DTO”。

- **编码细节**：如“日期必须使用 ISO8601 格式”、“禁止使用 `eval` 函数”。

- 路径映射：解释项目特有的黑话和目录结构。

  每次启动 Claude，它都会预加载这份文件，从而让一个通用的 AI 瞬间变成最懂该项目的“资深员工”。

### 🧠 技术视点：隐性知识的显性化

> 这是文档工程（Documentation Engineering）在 AI 时代的复兴。

传统团队中存在大量“部落知识（Tribal Knowledge）”，它们只存在于老员工的脑子里。`CLAUDE.md` 迫使我们将这些隐性知识显性化。这本质上是一种**轻量级的 RAG（检索增强生成）**，它解决了 LLM 的无状态问题，让项目具备了可传承的“记忆”。

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## 05. 复利工程 (Compounding Engineering)

### 🎥 Boris 的实战现场

当 Claude 犯错（例如引入了一个被禁用的库）时，Boris 的做法令人印象深刻：他不仅仅是纠正代码，而是直接在 GitHub 评论区 @claude 下达指令：“你犯了一个错误，请把这条新规则更新到 CLAUDE.md 中，以后不要再犯。”

通过这种方式，每一次错误都转化为了文档中的一条新规则，确保 AI 不会在同一个地方跌倒两次。

### 🧠 技术视点：错误的资产化

> 我们正在目睹一种全新的“资产积累”方式。

在传统开发中，踩过的坑容易被遗忘；而在这种模式下，**错误被提炼成了系统的“养料”**。随着项目推进，`CLAUDE.md` 越来越完善，AI 越来越聪明。这不仅仅是在写代码，更是在训练一个不断自我进化、不断增值的数字资产。

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## 06. 计划模式 (Plan Mode)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 通过双击 Shift+Tab 进入一个特殊的“计划模式”。在此模式下，AI 被禁止写一行代码。

他和 AI 像两个在白板前的架构师一样，纯粹通过自然语言反复推演：“如果我们要改这个 API，会影响哪些文件？”、“数据库 Schema 需要怎么变？”。只有当计划被彻底确认无误后，他才会切换回执行模式让 AI 动手。

### 🧠 技术视点：决策层与执行层的分离

> 这解决了新手使用 AI 最容易犯的错：过早陷入细节。

Plan Mode 强行将**设计（Design）\**与\**实现（Implementation）** 剥离。这不仅通过思维链（CoT）降低了 AI 的幻觉风险，更重要的是，它强制人类保持在“决策层”。**AI 是手，你是脑，动手之前先动脑。**

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## 07. 斜杠命令 (Slash Commands)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 演示了他自定义的 /commit-push-pr 命令。

只需输入这一个指令，Claude 就会在后台自动执行一系列复杂的动作：检查 Git 状态 -> 分析变更内容 -> 生成符合规范的 Commit Message -> 推送到远程分支 -> 调用 GitHub API 创建 PR。原本需要敲击十几次键盘的流程，被压缩成了一次指令。

### 🧠 技术视点：流程的“模糊自动化”

> 这是对传统 Shell 脚本的降维打击。

传统的脚本是僵化的，参数必须精确匹配。而挂载了 AI 的 Slash 命令是**基于意图（Intent-based）**的。开发者只需要发出意图，AI 负责填充参数、处理异常。我们正在从“自动化（Automation）”向“自主化（Autonomy）”过渡。

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## 08. 子智能体 (Sub-agents)

### 🎥 Boris 的实战现场

在处理特定任务时，Boris 会调用专门的“子智能体”。例如：

- `code-simplifier`：这是一个被设定了极强约束的 Agent，它只负责简化代码语法，绝不修改业务逻辑。

- verify-app：专门负责按照测试手册运行端到端测试的 Agent。

  主 AI 负责攻坚，子 Agent 负责扫尾，分工明确。

### 🧠 技术视点：单一职责原则 (SRP) 的 AI 实践

> 我们写代码遵循 SRP 原则，使用 AI Agent 也应如此。

一个通用的“全能 Agent”往往表现平庸。通过构建专门的 Sub-agents，我们可以针对特定任务（如安全审计、性能优化、文档生成）微调 Prompt 和工具集。这是**多智能体协作（Multi-Agent Systems）** 的实战雏形。

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## 09. 钩子 (Hooks)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 配置了严格的 Pre/Post-execution Hooks。每当 AI 生成代码准备写入文件之前，系统会自动触发 Prettier 或 Linter。

无论 AI 生成的代码格式多么混乱，在写入磁盘的那一刻，它都会被强制格式化为团队标准风格。

### 🧠 技术视点：最后一道防线

> 这是防御性编程在 AI 时代的必要延伸。

我们不能无条件信任 AI 的输出质量。Hooks 建立了一个**不依赖于 AI 自身道德约束的外部质量门禁**。这不仅解决了 AI 代码“能跑但很难看”的顽疾，更守住了代码库整洁度的底线。

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## 10. 权限管理 (Permissions)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 并没有让 AI 处于完全的“裸奔”状态（`dangerously-skip-permissions`）。相反，他精心设置了白名单：

- 读取类命令（`ls`, `cat`, `git status`）：默认允许，无需人类确认，保证交互流畅。
- 破坏类命令（`rm`, `upload`, `deploy`）：必须弹窗询问，且高危操作会被钩子拦截。

### 🧠 技术视点：基于行为的零信任架构

> 信任，但要验证（Trust but Verify）。

在 AI 能够自主执行命令的时代，安全架构必须从“基于身份”转向“基于行为”。这种配置既保证了探索性任务的效率，又锁死了破坏性操作的风险。

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## 11. 万物互联 (MCP)

### 🎥 Boris 的实战现场

通过 Model Context Protocol (MCP)，Boris 让 Claude 连接到了 IDE 之外的世界。

他展示了 AI 如何直接读取 Slack 中的讨论记录来理解需求背景，或者直接查询 BigQuery 数据库来验证业务逻辑，甚至连接 Sentry 查看线上的实时报错日志。

### 🧠 技术视点：打破 IDE 的“数据孤岛”

> 当 AI 开始感知业务数据时，它才真正成为了“全栈”。

这预示着 **AIOps** 的到来——AI 不再仅仅处理代码文本，而是能够感知线上状态、用户反馈和业务数据。它正在从一个“编码工具”进化为一个能够感知上下文的“业务伙伴”。

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## 12. 长任务管理 (Ralph Wiggum)

### 🎥 Boris 的实战现场

对于那些极度耗时的任务（如全项目大规模重构、运行数小时的回归测试），Boris 使用了一个被称为 "Ralph Wiggum" 的后台挂机插件。

他将任务扔给这个后台进程，配置好“完成强提醒”，然后就去处理其他事情，甚至睡觉。在这些隔离环境中，他给予 AI 更高的自主权。

### 🧠 技术视点：异步生产力的解放

> 人类的时间是线性的，但算力是可以并发的。

通过将长耗时任务剥离给后台 AI，工程师实现了**算力与人力的解耦**。你不再需要盯着进度条发呆，这是对人类注意力的极致保护。

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## 13. 反馈闭环 (Feedback Loop)

### 🎥 Boris 的实战现场

这是 Boris 演示中最精彩的部分：赋予 AI 眼睛。

当 AI 修改了前端代码后，它会自动启动一个浏览器实例，像真实用户一样点击按钮、输入表单、截图并分析控制台报错。如果发现页面崩溃或报错，AI 会根据错误信息自动修正代码，直到通过验证。

### 🧠 技术视点：从“开环”到“闭环”

> 这不仅仅是自动化测试，这是“自主纠错”。

目前的 AI 编程多是“开环”的（AI 写完 -> 人去测 -> 人反馈）。Boris 构建的是**闭环系统**（AI 写 -> AI 测 -> AI 改）。只要有了可靠的反馈机制（视觉验证、测试套件），AI 就能在不断的试错中收敛到正确结果，这才是 AI 能够独立完成任务的关键。

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## 14. claude Code Skills 进阶实践

### 🚀 超越脚本的终极形态

Boris 展示了如何用 Slash Commands 和 MCP 连接工具，但这依然是零散的。通过研究 Anthropic 最新的官方规范，我们发现 Claude Code 真正的杀手锏其实是：**Agent Skills（代理技能架构）**。

这不是简单的写个脚本，而是定义了一种**标准化的能力封装协议**。如果说 `CLAUDE.md` 是公司的“宪法”，那么 Agent Skills 就是 Claude 的“岗位技能手册”。

### 🛠️ 我们的实践：构建标准化的 Skill 目录

我们不应满足于散落在各处的 Prompt，而应按照官方规范，构建可复用的 **Skill 文件夹**结构：

#### 1. 采用“三位一体”的目录结构

一个标准的 Skill 不是一个文件，而是一个目录：

- **`SKILL.md` (大脑)**：核心指令文件。包含 YAML Frontmatter（元数据）定义 `name` 和 `description`，以及 Markdown 格式的操作指南。这是 Claude 唯一“必读”的部分。
- **`scripts/` (肢体)**：存放 Python/Bash 脚本。用于处理需要精确执行、容错率低的逻辑（如数据清洗、格式转换）。这比让 LLM 自己写代码执行要稳定得多。
- **`references/` (海马体)**：存放 PDF 规范、API 文档或模版。这些是 AI 按需查阅的知识库。

#### 2. 利用“渐进式披露”机制 (Progressive Disclosure)

这是该架构最精妙的技术设计，旨在解决上下文窗口（Context Window）的限制：

- **静默态**：Claude 启动时，只加载所有 Skills 的 `name` 和 `description`（约 100 tokens），极度节省资源。
- **激活态**：只有当 Claude 判定当前任务需要该技能时（例如你提到“处理这个 PDF”），它才会动态加载该技能完整的 `SKILL.md` 指令。
- **执行态**：只有在真正执行细节时，才会去读取 `scripts/` 或 `references/` 中的具体文件。

#### 3. 设定“自由度” (Degrees of Freedom)

我们在编写 `SKILL.md` 时遵循“窄桥原则”：

- **低自由度**：对于发布生产环境的操作，我们提供固死的 `scripts/`，不给 AI 自由发挥的空间，确保 100% 的一致性。
- **高自由度**：对于“代码优化建议”类技能，我们只提供 Markdown 文本指导，让 Claude 发挥它的创造力。

### 🧠 技术视点：AI 的“Docker 化”时刻

Agent Skills 的出现意味着 **AI 能力的标准化和模块化**。

- **可移植性**：你可以把一个写好的 `data-analysis` Skill 文件夹打包发给同事，他的 Claude 瞬间就学会了如何分析公司特有的数据格式，无需任何 Prompt 调试。
- **程序性记忆**：以前我们通过 RAG 给 AI **陈述性记忆**（知识），现在我们通过 Skills 给 AI **程序性记忆**（方法）。

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**结语**

Boris Cherny 的 13 步工作流，配合最新的 Agent Skills 架构，本质上是将程序员从**代码的实现者**，升级为了**代码生产系统的设计者与监督者**。

拒绝“聊天式”编程 - 深度解析 Claude Code 之父的系统化开发流

> 对于开发者而言，集成开发环境（IDE）是日常工作中不可或缺的工具。然而，一项最新的安全研究揭示了一个令人担忧的威胁：一些恶意 npm 包正在针对 macOS 上的 Cursor 编辑器，通过植入后门来劫持开发者的编辑会话。这不仅可能导致敏感代码泄露，还可能为更严重的供应链攻击打开大门。
## npm生态系统的安全挑战
npm 是 Node.js 的包管理器，拥有庞大且活跃的社区，提供了海量的开源软件包。然而，这种开放性也带来了安全风险。恶意行为者可以创建包含恶意代码的软件包，并将其发布到 npm 仓库中。一旦开发者在项目中安装了这些恶意软件包，其设备和代码安全就可能受到威胁。近年来，npm 生态系统中的恶意软件包事件屡见不鲜，给开发者带来了持续的挑战。
![image.png](https://static.downly.cn/images/20250513090153.821364408.png)
## Cursor 编辑器：AI驱动的新型IDE
Cursor 是一款基于 VS Code 构建的、集成了AI功能的创新型代码编辑器，旨在通过AI辅助提升开发效率。由于其新颖的特性，Cursor 在开发者社区中逐渐受到关注。然而，正是这种基于现有开源项目（VS Code）并引入新功能的特性，也可能成为攻击者利用的潜在目标。
![image.png](https://static.downly.cn/images/20250513090231.308607933.png)
## 恶意攻击手法：劫持编辑会话
最新的研究发现，一些恶意 npm 包被设计用来专门针对 Cursor 编辑器在 macOS 上的用户。这些恶意包在被安装后，会尝试识别当前运行的环境是否为 Cursor 编辑器。如果确认是 Cursor，它们就会执行恶意代码，其核心功能是劫持用户的编辑会话。
具体来说，攻击者利用了 Cursor 编辑器的一些内部机制，通过注入恶意脚本或修改配置文件等方式，使得恶意代码能够在用户进行代码编辑时被执行。这可能导致以下严重后果：
*   **代码窃取：** 恶意代码可以记录用户的击键、复制粘贴的内容，甚至直接读取用户正在编辑的代码文件，并将敏感代码发送到攻击者控制的服务器。
*   **植入后门：** 攻击者可以在用户的项目代码中植入后门，为后续的攻击或持久化控制埋下伏笔。
*   **篡改代码：** 在更极端的情况下，恶意代码甚至可能在用户不知情的情况下篡改其正在编写的代码。
![image.png](https://static.downly.cn/images/20250513090325.172695537.png)
## 影响范围与防范措施
据报道，受影响的恶意 npm 包已经被下载了数千次，表明有相当数量的开发者可能已经受到影响。尤其是在 macOS 系统上使用 Cursor 编辑器的开发者，风险更高。
为了防范此类攻击，开发者应采取以下措施：
*   **谨慎安装依赖：** 在安装 npm 包时，务必仔细检查包的名称、作者、下载量、更新频率以及是否存在可疑的issue或PR。优先选择知名度高、社区活跃、有良好安全记录的软件包。
*   **使用安全工具：** 利用 npm audit 或其他第三方安全扫描工具，定期检查项目依赖中是否存在已知的安全漏洞或恶意软件包。
*   **保持软件更新：** 及时更新 Node.js、npm 以及 Cursor 编辑器等开发工具到最新版本，以获取最新的安全补丁。
*   **限制权限：** 在可能的情况下，限制 npm 命令的权限，避免在生产环境或敏感项目中直接使用 root 权限安装依赖。
*   **监控异常行为：** 关注开发环境中的异常网络连接、文件修改或进程活动，及时发现和应对潜在的威胁。

## 供应链安全的警示
这次针对 Cursor 编辑器的攻击再次凸显了软件供应链安全的重要性。开源生态系统的便利性伴随着潜在的风险，任何一个环节的漏洞或恶意行为都可能波及下游用户。开发者和企业都需要加强对依赖项的管理和安全审计，构建更 robust 的软件开发流程，以应对日益复杂的网络安全威胁。

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