> 这是一次 API 经济的终极闭环。Stripe 买下的不是模型聚合器，而是未来十年 AI 开发者生态的过路费定价权。

沉寂一时的支付巨头 Stripe 爆出惊天大动作，以高达 75 亿美元的估值将大模型聚合平台 OpenRouter 收入囊中。这绝非一次简单的跨界收购，而是底层金融基础设施向 AI 算力分发网络的一次强力渗透。OpenRouter 作为当前开发者接入各类大模型的核心路由，掌握着极其敏感的流量与调用数据。Stripe 的入局，直接将“算力调用”与“计费结算”无缝缝合，试图在云服务商的眼皮底下抽走最丰厚的那层利润。

## 支付网络与模型分发的底层缝合

**入口拦截**　开发者在 OpenRouter 上进行的一键式模型切换，本质上是算力资源的动态路由。Stripe 通过控制这一路由节点，成功将自身的支付网关嵌死了大模型上下游交易的必经之路，完成对全网 AI 开发者的高维锁定。

**抽水逻辑**　传统模式下，大模型企业需要依赖 AWS 或 Azure 的云市场进行分发并被抽取高额佣金。Stripe 的算盘在于构建一个独立于传统云大厂的交易集市，通过极低的网络延迟和原生的支付结算体系，将零碎的 API 调用转化为持续的流水抽成。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 模型即服务时代的通道霸权

**云厂商狙击**　这笔交易直接动了云巨头的奶酪。亚马逊 Bedrock 和微软 Azure OpenAI 原本期望通过算力捆绑垄断模型分发权，而 Stripe与 OpenRouter 的结合，相当于在云厂商封闭的城墙外修建了一条高速公路，让多模型并发调用变得异常廉价。

**跨界洗牌**　金融科技与 AI 基础设施的边界正在彻底崩塌。掌握了开发者付现能力的 Stripe，下一步极有可能向上游算力中心提供供应链金融服务，用真金白银的结算数据重新定义大模型企业的商业信用评级。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

支付代码与大模型 API 的物理融合，宣告了 AI 基础设施进入了寸土必争的收割期。

Stripe 斥资 75 亿美元吞并 OpenRouter 支付巨头的底层算力收编

> Anthropic成为首家加入Frontier碳移除联盟的AI初创公司，这并非单纯的环保公益，而是用资本锁定未来算力扩张的合规护城河。在算力即权力的时代，提前购买“碳赎罪券”已成为科技巨头博弈的新筹码。

## 算力狂飙背后的能源焦虑

当我们为大模型日新月异的推理能力欢呼时，往往忽视了隐藏在机房深处那惊人的能源吞噬黑洞。生成式AI的飞速发展，实质上是建立在对电力资源的极度压榨之上。作为目前硅谷炙手可热的AI独角兽，Anthropic极其敏锐地嗅到了悬在行业头顶的达摩克利斯之剑——碳足迹。

此次Anthropic高调加入由Stripe、谷歌等发起的Frontier联盟，并参与总额近18亿美元的碳移除承诺，绝不仅仅是为了在企业社会责任报告上添上光彩的一笔。这是一次极其冷酷且精准的商业防御战。当前的AI竞争早已从单纯的算法比拼，下沉到了物理世界的资源掠夺。当微软、Meta等巨头开始买下核电站为数据中心供电时，纯粹的AI初创公司面临着巨大的能源获取压力。Anthropic此举，是用真金白银在向未来的监管机构和企业级客户表明立场，在气候危机的大叙事中占据道德与合规的制高点。

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## 借道ESG建立监管护城河

剖析这笔交易的细节，我们可以看到一幅更深远的行业棋局。Frontier联盟运作的模式并非购买廉价的传统碳补偿额度，而是签订长达八到十年的承购合同，直接扶持那些能实现十亿吨级碳移除的技术公司。这就意味着，Anthropic将自己未来十年的财务规划与气候技术进行了深度捆绑。

这种捆绑在B端市场具有极强的杀伤力。随着全球ESG监管的收紧，跨国企业在采购AI服务时，模型供应链的碳排放数据已经成为一票否决的硬指标。对比一直因疯狂“烧算力”而备受争议的OpenAI，Anthropic通过这种前置性的碳承诺，为自己打造了一层坚不可摧的商业滤镜。当大型金融机构或世界五百强企业面临合规审查时，一个已经具备成熟碳中和路线图的AI供应商，显然比一个能源黑箱更具吸引力。

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## AI巨头下半场角逐的隐秘战线

这起事件标志着AI初创公司的竞争维度发生了质的改变。过去几年，大家比拼的是谁能融到更多的钱买GPU，谁的模型跑分更高。而现在，随着 Anthropic 的入局，战火已经蔓延到了基础设施的底层逻辑。

我们甚至可以预见，未来的大模型发布会上，“碳效率”将成为与“参数量”同等重要的宣发指标。Anthropic以几亿美元的代价，撬动了极具战略价值的生态位，不仅强化了其在政府和大型企业心中的“安全可控”标签，更在无形中抬高了整个行业的准入门槛。那些试图在下半场入局的后来者，如果拿不出像样的碳排放对策，甚至连上牌桌的资格都将被剥夺。

砸下数亿美元布局碳移除 Anthropic在下怎样一盘大棋

> Replit成功跻身红点创投云基建百强榜单，标志着编程工具已彻底从极客专属蜕变为新时代打工人的基础设施，非技术人员主导的生产力革命全面爆发。

## 隐去代码界面的体验切片

当Replit的名字与Snowflake、Stripe等硬核底层厂商一同出现在红点创投（Redpoint）的InfraRed 100榜单时，一场关于“谁才是开发者”的定义重塑正在悄然完成。过去，编程工具的壁垒是由黑底白字的终端、复杂的环境变量和晦涩的语法构建的，而如今，Replit的入选证明了，AI已经将这层壁垒彻底溶解。

体验切片　对话即部署。想象一下如今一位普通产品经理的工作流。她不需要求助于排期已经排到下个月的前端工程师，只需在Replit的对话框中输入一段自然语言描述。平台内置的AI便会在几秒钟内自动拉取依赖、配置数据库并生成可交互的用户界面。当出现报错时，她无需去Stack Overflow上大海捞针，只需点击一个“解释并修复”的按钮，AI会自动读取上下文并修改逻辑。

这种被称为“意境编程”（Vibe Coding）的全新体验，正在将枯燥的代码逻辑转化为视觉与自然语言的直接映射。在这个工作流中，人类的角色从“代码的搬运工”变成了“数字产品的导演”。软件的发布周期从“月”被硬生生压缩到了“分钟”，产品的试错成本断崖式下跌，创意的验证速度达到了前所未有的峰值。
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## 吞噬外包与传统前端的晚饭

随着Replit这一类工具被正式确立为“AI时代的云基础设施”，整个打工人的生态链正在经历一场残酷的重组。这绝不仅是让写代码变得更容易，而是从根本上抹平了普通人与专业程序员之间的技术鸿沟。

颠覆预测　低端外包的终结。首当其冲被吞噬的，将是大量从事重复性页面切图、基础CRUD（增删改查）开发的初级工程师，以及依靠信息差生存的传统软件外包公司。当一个市场部的运营人员可以通过拖拽和对话，在一个下午拉起一个带有完整支付逻辑的活动网页时，谁还会去支付高昂的定制开发费用？

在这个被重塑的场景下，未来的职场核心竞争力将不再是掌握某一种特定的编程语言，而是“拆解业务需求的能力”与“对AI智能体的品控能力”。工具越是走向大众化，背后的基础设施就越是庞大且坚固。Replit此次登榜，吹响的是一场职场大洗牌的号角——在人人皆可成为开发者的时代，平庸的技术打工人将无路可退，而富有商业洞察力的超级个体将迎来属于他们的黄金纪元。

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登榜云基建百强 Replit如何将打工人逼入全民开发的修罗场

> 面对直接交易转化的低迷表现，OpenAI选择后撤至流量上游，通过构建标准化的代理商务协议，试图在复杂的电子商务生态中确立其作为核心研究与决策辅助平台的地位。

## 转化率低迷促成战略转向

生成式人工智能在尝试颠覆传统电子商务链路的过程中遭遇了现实的商业阻力。OpenAI周二正式对外宣布将进行重大的电商战略调整，全面下线并放弃此前在ChatGPT中高调推出的即时结账功能。这一决定标志着该公司试图将聊天机器人直接打造为端到端闭环交易平台的激进尝试陷入了阶段性的瓶颈。

即时结账功能自去年底上线以来，本意是打破传统网页跳转的繁琐步骤，允许用户直接在对话气泡界面内无缝完成从商品挑选、添加购物车直至最终付款的全部流程。然而根据内部监测数据的反馈，由于初始版本在处理复杂订单修改、多规格选择等交易灵活性上表现严重不足，用户通过机器人完成实际订单支付的转化率远低于行业平均水平。基于这一现实，公司管理层决定大幅降低该独立交易组件的开发优先级，将核心研发精力重新聚焦于前端的产品发现与决策辅助体系。

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## 携手Stripe布局代理商务协议

在剥离了繁重的支付网关开发任务后，OpenAI正在致力于将ChatGPT彻底转型为一个集中心化的消费者信息研究中枢。为了实现这一目标，公司正在与金融科技巨头Stripe深度合作，共同开发一套名为代理商务协议（ACP）的开放型电子商务标准。

未来ChatGPT将依托这一标准化协议，深度整合参与合作商户的结构化商品数据。系统将不再急于催促用户下单，而是利用大语言模型的优势，为消费者提供包括跨平台产品对比、历史价格追踪、深层功能参数解析以及全网真实评论汇总在内的深度研究工具。尽管系统依然允许商家通过内置的小程序集成结账功能或将流量引导至独立站完成支付，但ChatGPT自身的角色定位已经得到了明确的修正，即从直接的交易入口全面回归至决策辅助工具。

## 铺路未来的自主AI购物代理

这一深刻的战略转变，实质上反映出当前的人工智能技术在垂直电商领域面临着用户信任与消费习惯的双重挑战。行业调研机构的数据表明，现阶段ChatGPT带来的引荐流量尚未能转化为电商网站的实质性营收利润。

通过强化横向的数据对比与直观的视觉化呈现，OpenAI正试图在错综复杂的全球电商生态中占据消费研究链路的最顶层。放弃短期的支付抽佣利润，转而投入精力构建底层的ACP标准协议，这一长远布局无疑是在为未来更加高级的人工智能代理（AI Agents）铺平道路，使机器自主执行复杂购物决策成为可能。

OpenAI重构电商战略 放弃即时结账转向决策信息中枢

> Google 在 NRF 2026 大会上发布通用商务协议（UCP），联手 Shopify 和沃尔玛等巨头，旨在为 AI 代理建立一套从发现到支付的标准语言，推动电商行业从“推荐”向“自动执行”的质变。

## AI 真正学会“购物”

在 2026 年美国国家零售联合会（NRF）大会上，Google 正式推出 Universal Commerce Protocol（UCP），这被视为电商领域的“TCP/IP”时刻。作为专为“代理式商务”（Agentic Commerce）时代打造的开放标准，UCP 的核心使命是消除 AI 代理与零售系统之间的隔阂。

通过 UCP，AI 不再仅仅是一个导购，而是具备了完整的执行力。用户在 Google Search 的 AI 模式或 Gemini 聊天中，只需用自然语言下达指令——例如“按上次地址帮我买那个黑色行李箱”——AI 即可跨平台完成商品匹配、个性化比价（包含会员折扣）、支付结算以及售后对接。整个过程用户无需离开对话界面，实现了真正的“零摩擦”购物体验。

![Google_AI_Studio_2026-01-12T03_22_51.902Z.png](https://static.downly.cn/images/b7456a18563450c7ff54ef23d924a8a6.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 商家主权与数据护城河

UCP 在设计上最关键的原则是明确了 AI 的“代操作”角色，而非“中间商”地位。协议规定，真正的订单主体（Merchant of Record）始终是商家。

这意味着客户关系、交易数据所有权以及售后服务责任完全归属于商家，而非平台。这一设计巧妙地化解了零售商对科技巨头垄断用户数据的长期担忧，避免了平台过度介入带来的隐私风险，确保了商家在 AI 时代的独立性与核心控制权。

## 开放生态对抗封闭割据

为了构建这一基础设施，Google 组建了豪华的生态联盟。UCP 由 Shopify、Wayfair、Target、Walmart 等零售巨头共同开发，并获得了 Stripe、Visa、Mastercard 等支付巨头的背书。

该协议完全开放、中立且与厂商无关，兼容 Agent2Agent（A2A）等现有行业标准。这意味着任何 AI 平台或零售商均可接入，中小商家也能通过标准化接口获得 AI 流量入口。Google 此举意在通过开放互操作性，打破电商领域的封闭割据，让谁拥有最好的代理体验，谁就能定义未来的购物方式。

![Google_AI_Studio_2026-01-12T03_23_08.139Z.png](https://static.downly.cn/images/a3de080f2b4c97e5f2fc49f02cc51849.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

谷歌发布 UCP 通用商务协议：开启“代理式商务”新纪元

> 微软与支付巨头 Stripe 达成深度合作，正式推出 Copilot Checkout，允许用户在 Excel 或浏览器对话框中直接完成购物闭环。此举不仅升级了 AI 助手的商业价值，更掀起了全球科技巨头关于“AI 支付协议”的标准战役。

## 从对话到交易的无缝闭环

这项新功能标志着 AI 助手从单一的信息检索工具向高价值的交易终端转型。基于 **“代理商务协议”（Agentic Commerce Protocol）**，美国用户很快就能体验到“对话即下单”的便捷。

Copilot Checkout 首批支持的品牌阵容强大，包括手工电商巨头 Etsy，以及 Urban Outfitters、Anthropologie 等知名零售商。此外，通过与 Shopify 的底层集成，数百万中小商家将自动接入这一 AI 购物生态。想象一下，用户在处理 Excel 财务报表时，只需输入一句指令，即可完成办公用品的采购与支付，无需跳转至任何第三方 APP。

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## 全球支付协议标准之战

Copilot Checkout 的推出，实质上是微软试图确立其在 AI 电商领域话语权的关键一步。目前，全球范围内已形成两大阵营的激烈对峙：

* **微软与 OpenAI 阵营**：力推由 Stripe 驱动的 Agentic Commerce Protocol，并拉拢 PayPal 以确立信用卡与电子钱包的支付优势。
* **谷歌阵营**：正在紧锣密鼓地开发 **“代理支付协议”（AP2）**。该标准已获得万事达卡、Coinbase 及 Adobe 等 60 多家企业的背书，其野心更大，不仅涵盖传统法币，还兼容稳定币等加密支付方式。

随着巨头纷纷入局，AI 助手正在演变为抽取佣金的关键流量入口，一场关于未来商业基础设施标准的战争已经打响。

微软联手Stripe推出Copilot结账功能 引爆AI代理支付标准之争

> 导语：今日AI界风起云涌，DeepSeek与Anthropic上演激烈模型竞赛，前者凭借开源策略与成本优势引发全球关注，后者则以Claude Sonnet 4.5的超强编码能力树立新标杆。同时，从OpenAI的短视频社交野心到谷歌的实时生成界面，再到百度地图、京东、蚂蚁集团等巨头的技术落地，AI正以前所未有的速度融入电商、出行、开发乃至音乐体验等多元场景，预示着新一轮的产业变革浪潮已经到来。

## DeepSeek异军突起 技术黑马撼动行业格局

由量化对冲基金背景的幻方量化所孵化的DeepSeek，近期凭借其AI聊天机器人应用迅速登顶全球应用商店榜首，引发了业界对现有AI领先地位的广泛讨论。其V3系列模型通过开源策略和创新的稀疏注意力机制，大幅降低了API成本，吸引了大量开发者关注。

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## 寒武纪全面拥抱DeepSeek 开源生态再添强援

为了顺应技术趋势，国产芯片巨头寒武纪宣布成功适配并开源DeepSeek-V3.2-Exp实验模型，并同步推出了vLLM-MLU推理引擎。这一举措不仅展示了其在软件生态建设上的重要进展，也为开发者社区提供了强大的工具支持，进一步推动了AI技术的创新与发展。

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## Anthropic王者归来 Claude Sonnet 4.5编码能力登顶

面对DeepSeek的强势崛起，Anthropic公司也放出大招，推出了Claude Code v2.0及全新的Sonnet 4.5模型。该模型在权威的SWE-bench基准测试中超越了所有竞争对手，展现出卓越的编码能力和长达30小时的持续运行能力，致力于成为开发者的终极“编程伙伴”，实现了从简单工具到复杂任务处理者的跨越。

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## OpenAI多线布局 社交、安全、电商齐发力

OpenAI正积极拓展其业务边界。一方面，计划推出基于Sora2视频生成模型的“AI版TikTok”，让AI原创短视频内容成为新的社交热点。另一方面，通过测试基于GPT-5的新型安全路由系统和推出家长控制功能，持续强化ChatGPT的平台安全性。更具革命性的是，其与Stripe合作推出的“即时结账”功能，让用户在聊天中即可完成购物，预示着AI代理商务时代的来临。

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## 百度地图智能化升级 “小度想想2.0”重塑出行体验

百度地图发布了行业首个深度融合的端到端语音语言大模型“小度想想2.0”。该模型通过引入地图出行知识库与实时搜索数据，极大地提升了对用户复杂出行意图的理解和推理能力，旨在为用户提供更加智能和个性化的导航及出行服务。

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## 谷歌发布神经操作系统 人机交互迈入新纪元

谷歌展示了一款“神经操作系统”原型，其核心是Gemini 2.5 Flash-Lite模型。该系统能够根据用户需求实时动态生成和优化用户界面，彻底摆脱了传统固定设计的束缚，为人机交互带来了前所未有的灵活性和智能化，引领了技术发展的新方向。

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## 雅虎前CEO投身新浪潮 Dazzle收购Sunshine专注AI助理

前雅虎CEO玛丽莎·梅耶尔的软件公司Sunshine正式关闭，其资产及全体员工被新成立的AI创业公司Dazzle收购。此举标志着梅耶尔将事业重心全面转向智能个人助理的开发，反映了行业领军人物对AI助理赛道的看好。

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## 国产力量崛起 京东与蚂蚁开源新模型

国内科技巨头也在加速布局。京东开源了采用国产芯片的xLLM大模型推理引擎，通过动态调度器优化资源分配，致力于降低AI应用部署成本。与此同时，蚂蚁集团的百灵团队开源了Ring-flash-2.0模型，该模型以100亿参数规模，在推理时仅激活6.1亿参数，实现了计算能力与资源节约的完美平衡。

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## YouTube试水AI主播 让音乐聆听不再孤单

YouTube正在其“Labs”项目中测试一项创新功能，为YouTube音乐引入名为“Beyond the Beat”的AI主播。这个AI主播能在用户听歌时，自动插入与音乐相关的趣闻轶事，旨在打破传统音乐聆听的沉默，为用户创造更丰富、更有趣的收听体验。

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每日AI资讯0930：模型竞赛白热化，AI应用场景加速渗透

> 近日，一位来自 Replit 团队（知名AI 编程公司，Lovable友商）的员工报告，Lovable平台存在严重的行级安全(`Row Level Security, RLS`)策略实现缺陷，导致未经授权的用户可以访问敏感数据并注入恶意内容。此外，平台的默认公开项目设置和remix功能进一步加剧了数据泄露风险。本文将详细阐述了漏洞的技术细节、影响范围、披露过程、各方回应以及安全建议，旨在提高开发者和用户对此类平台安全风险的认识。

Lovable是一家瑞典初创企业，其产品被定位为"软件体系的最后一块拼图"，通过AI技术极大降低开发门槛，使客户无需技术培训即可使用自然语言提示词创建网站及应用程序。作为"氛围编码"（vibe coding）领域的代表，Lovable在欧洲市场快速增长，被称为"欧洲版Cursor"。

## 1. 漏洞概述

2025年3月20日，Replit公司员工Matt Palmer及其同事发现Lovable平台存在严重安全漏洞（CVE-2025-48757），该漏洞涉及行级安全(RLS)策略实现不当，允许未授权用户访问敏感数据并注入恶意内容。此外，Lovable平台非Pro用户创建的项目默认为公开状态，结合其remix功能，进一步增加了数据泄露风险。

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**CVE-2025-48757详情：**

![](https://static.downly.cn/images/image-20250603090338879.png)

## 2. CVE-2025-48757漏洞技术分析

### 2.1 漏洞本质

CVE-2025-48757漏洞的核心是Lovable平台在实现行级安全(RLS)策略时存在严重缺陷：

1.RLS配置缺失或错误：Lovable平台创建的应用程序常缺乏安全的RLS配置，导致数据库表缺少必要的访问控制。

2.客户端与后端安全策略不一致：客户端逻辑与后端权限控制(RLS)策略存在错位，前端实现的访问控制在后端没有得到有效执行。

3.身份验证绕过：攻击者可通过移除授权头部，将请求安全上下文从已认证用户变为未认证用户，从而绕过访问控制。

### 2.2 漏洞利用方式

在Lovable，只有Pro用户才能创建private项目，任何人都可以查看并使用remix的方式克隆他人的项目，这是一个非常重要的前提。

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#### 2.2.1 数据访问漏洞

攻击者可以通过修改查询参数访问项目"用户"表中的所有数据。例如，在Linkable网站（一个由Lovable构建的将LinkedIn资料转化为个人网站的应用）中，Palmer能够查看约500名用户的电子邮件地址。

#### 2.2.2 数据修改漏洞

攻击者可以通过发送带有精心构造的有效载荷的POST请求插入新记录。在Linkable网站的案例中，研究人员成功通过设置"payment_status": "paid"绕过了Stripe支付集成，实现了未授权的数据写入。

### 2.3 技术架构问题

Lovable 为用户提供了一种简单的方法来连接到Supabase 的数据库服务，但存在配置不当问题。

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Lovable平台的安全漏洞与其技术架构密切相关：

1.客户端驱动架构：Lovable应用主要以客户端驱动为主，将大量逻辑放在前端执行。

2.外部服务依赖：依赖外部服务(如Supabase)完成身份验证和数据存储等后端操作，增加了配置复杂性。

3.安全责任转移：将安全责任转移给应用程序的开发者，而非平台本身，但缺乏足够的安全指导和默认保护。

### 2.4 "安全扫描"功能的局限性

Lovable在4月24日推出的"安全扫描"功能存在严重局限：

1.该功能仅检查Supabase数据库是否启用了访问控制，而不检查控制选项是否正确配置。

2.提供虚假的安全感，无法检测到暴露数据的错误配置。

3.未解决底层RLS架构缺陷，即使在扫描后，应用仍可能存在漏洞。

## 3. 漏洞影响范围

### 3.1 受影响应用数量

在扫描的1,645个Lovable创建的应用中，约170个(10.3%)存在漏洞，涉及303个端点存在不充分的RLS设置。这表明RLS配置错误是一个系统性问题，而非孤立事件。

### 3.2 暴露数据类型

通过漏洞可能泄露的敏感数据包括：

•用户个人信息(姓名、电子邮件地址)

•财务信息

•API密钥(包括Google Maps、Gemini API、eBay等服务)

•个人债务金额

•家庭住址

•"擦边提示词"

### 3.3 潜在攻击场景

1.数据窃取：攻击者可获取用户个人信息和凭证，用于身份盗窃或定向攻击。

2.API滥用：获取的API密钥可被用于未授权访问第三方服务，可能导致财务损失。

3.数据篡改：攻击者可修改数据库内容，包括支付状态、用户权限等。

4.服务中断：通过删除或破坏数据，可能导致服务不可用。

## 4. 漏洞披露过程

### 4.1 时间线

1.2025年3月20日：初次发现Linkable网站(Lovable构建)的漏洞。

2.2025年3月21日：识别出更广泛的RLS配置错误问题，并通过电子邮件通知Lovable。

3.2025年3月24日：Lovable确认收到邮件，但未回复。

4.2025年4月14日：

•Palantir工程师Danial Asaria独立发现并公开发推文谈论同一漏洞。

•Palmer再次通知Lovable，引用公开利用情况，并启动45天披露窗口期。

5.2025年4月24日：Lovable发布"Lovable 2.0"，增加"安全扫描"功能，但未解决底层RLS架构缺陷。

6.2025年5月24日：Palmer对Linkable网站进行再次评估，发现仍存在数据操纵和注入等严重安全问题。

7.2025年5月29日：由于Lovable未采取有效修复措施或通知用户，Palmer发布CVE编号。

### 4.2 Lovable的回应与措施

1.初次回应：否认存在漏洞，随后删除相关推文和网站。

2.临时措施：Linkable重新上线并开始收取2美元费用。

3.安全功能：推出"安全扫描"功能，但仅检查Supabase数据库是否启用了访问控制，未检查配置是否正确。

4.公开声明(5月30日)："与几个月前相比，Lovable现在在构建安全应用方面有了显著提升，并且还在快速改进。话虽如此，我们的安全水平尚未达到预期，我们将致力于持续提升所有Lovable用户的安全状况。"

## 5. 默认公开项目与Remix功能的安全风险

### 5.1 默认公开项目机制

根据Lovable官方隐私政策和用户补充信息，非Pro用户创建的项目默认为公开状态：

"如果您的项目设置为'公开'，那么提示和代码可以被其他用户看到。您的公开项目也可以被remix并用作其他项目的起点。私有项目不可被remix，其代码和提示对其他用户不可见。" —— Lovable隐私政策，"用户内容可见性"部分

这一默认设置意味着：

1.非Pro用户的项目代码、提示词和配置默认对所有人可见。

2.用户需要主动将项目设置为私有，但这通常需要升级到付费计划。

3.许多用户可能不知道自己的项目是公开的，尤其是缺乏技术背景的新手。

### 5.2 Remix功能及其风险

Lovable的Remix功能允许用户克隆并修改其他公开项目：

1.配置复制：Remix会复制原项目的代码、结构和配置，包括可能存在的不安全设置。

2.凭证泄露：如果原项目包含硬编码的API密钥、数据库连接字符串或其他凭证，这些也会被复制到新项目中。

3.权限继承：新项目可能继承原项目的不安全权限设置，导致相同的漏洞在多个项目中传播。

### 5.3 组合风险分析

默认公开项目与Remix功能相结合，形成了严重的安全风险链：

1.漏洞传播：一个存在RLS配置错误的公开项目可能被多次remix，导致漏洞在生态系统中快速传播。

2.凭证暴露链：一个包含API密钥的公开项目被remix后，这些凭证可能被更多人看到并滥用。

3.安全意识差距：缺乏安全知识的用户可能不了解公开项目和remix带来的风险，无意中暴露敏感信息。

4.难以追踪：当漏洞通过remix传播时，很难追踪源头并通知所有受影响用户。

## 6. 安全专家观点

### 6.1 SentinelOne首席信息安全官Alex Stamos

•Web应用程序最佳实践要求完全避免让用户直接访问数据库。

•应用程序应当确定用户可以访问哪些信息，再据此执行数据交付。

•允许用户直接接入数据库存在巨大风险，即使有正确处理方法，成功率也极低。

### 6.2 Replit公司CEO Amjad Masad

•不能期望新手开发者理解并掌握底层安全配置。

•如果一款工具号称能轻松部署应用程序，就必须确保这些应用程序的安全性。

•氛围编码工具应该提供安全默认设置，而不是将安全责任完全转嫁给用户。

## 7. 安全建议

### 7.1 对Lovable平台的建议

1.实施安全默认设置：所有项目默认应为私有，只有在用户明确选择后才设为公开。

2.改进RLS实现：提供预配置的安全模板和自动化工具，确保正确实施RLS策略。

3.增强安全扫描：扩展当前的安全扫描功能，不仅检查RLS是否启用，还应验证其配置是否正确。

4.用户通知机制：建立机制通知用户潜在的安全问题，特别是当他们的项目包含敏感数据时。

5.沙箱环境：为氛围编码应用提供沙箱环境，限制可能造成的损害。

### 7.2 对Lovable用户的建议

1.项目可见性审查：检查所有项目的可见性设置，确保包含敏感信息的项目设为私有。

2.避免存储敏感数据：不要在Lovable项目中存储API密钥、凭证或个人敏感信息。

3.定期安全审查：定期检查项目的安全设置，特别是在更新后。

4.使用环境变量：对于需要API密钥的项目，使用环境变量而非硬编码。

5.限制数据访问：实施最小权限原则，限制应用对数据的访问范围。

### 7.3 对氛围编码行业的建议

1.建立安全标准：制定氛围编码平台的安全最佳实践和标准。

2.责任明确化：明确平台提供商和用户在安全方面的责任边界。

3.安全教育：提供针对非技术用户的安全意识培训和资源。

4.防御深度：实施多层次安全控制，不仅依赖单一防护措施。

5.透明度：平台应公开其安全措施和限制，帮助用户做出明智决策。

## 8. 结论

Lovable平台的CVE-2025-48757漏洞以及默认公开项目与remix功能带来的额外风险，凸显了氛围编码工具在安全实践方面的重大挑战。虽然这些工具极大地降低了软件开发的门槛，但同时也带来了新的安全风险，特别是当用户缺乏安全知识时。

平台提供商需要认识到，随着开发工具的民主化，安全责任不应完全转嫁给用户。相反，应该提供安全默认设置、自动化安全检查和清晰的风险通知。同时，用户也应提高安全意识，了解这些平台的限制和潜在风险。

随着氛围编码和AI辅助开发工具的持续发展，行业需要建立新的安全范式，在保持易用性的同时确保应用安全。只有通过平台提供商、用户和安全社区的共同努力，才能实现这一平衡。

## 参考资料

1.Matt Palmer. (2025). Statement on CVE-2025-48757. https://mattpalmer.io/posts/statement-on-CVE-2025-48757/

2.Semafor. (2025). The hottest new vibe coding startup may be a sitting duck for hackers. https://www.semafor.com/article/05/29/2025/the-hottest-new-vibe-coding-startup-lovable-is-a-sitting-duck-for-hackers

4.Matt Palmer. (2025). Twitter/X Post on Lovable Vulnerability. https://x.com/mattppal/status/1928106325613105370

5.Lovable. (2024). Privacy Policy. https://lovable.dev/privacy

6.Bay Tech Consulting. (2025). An Analysis of Loveable AI: Features, Pricing, Value, and Market Position 2025. https://www.baytechconsulting.com/blog/an-analysis-of-loveable-ai-features-pricing-value-and-market-position-2025





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