45% 的 AI 生成代码包含 OWASP Top 10 漏洞。本文从真实 CVE 案例出发，拆解输入校验、权限边界、秘密管理、依赖安全、日志安全五个维度的审查方法，给出可直接落地的安全检查清单。

生产 AI 应用应先定义输出 schema、错误状态和兼容策略，再设计 Prompt 和后处理。

RAG 系统的 Prompt 要处理检索片段、引用、冲突资料、缺信息和拒答，避免把检索当作万能答案。

分析 AI 应用中成本、延迟和质量之间的取舍，并介绍缓存、模型路由、降级和批处理策略。

从账号权限、数据范围、文件访问、模型训练和团队协作角度，整理 AI 工具上线前的安全检查项。

Token 的价值在于统一设计语言和变更入口，落地时要处理命名、层级、主题和组件映射。

架构评审应围绕目标、边界、数据流、故障路径、验证证据和演进成本展开。

修改代码前先搜索现有实现，能避免重复造轮子、误判目录边界和遗漏调用点。

工业质检系统要处理设备数据、图像采集、边缘推理、缺陷标注、追溯和产线反馈。

开源商业化需要明确社区版、云服务、企业功能、支持服务和生态伙伴之间的边界。

代码审查应优先关注行为正确性、边界条件、数据流、验证证据、安全和维护成本。

用类比和少量代码讲清生产级 Agent 工作流上线前的检查原理，覆盖目标定义、工具权限、状态、评测、可观测性和人工兜底。

从 diff 自检、验证证据、风险说明和回滚思路四个方面检查 AI 生成改动是否适合进入评审。

AI 产品上线前要检查数据权限、Prompt Injection、错误输出、高风险场景、日志脱敏和人工兜底。

Agent 工具调用提示词需要明确工具边界、参数契约、确认条件、失败处理和审计信息。

说明 Prompt 如何从临时文本变成可版本管理、可评测、可回滚和可发布的工程资产。

团队落地 AI 工程需要统一工具、上下文、评测、权限、成本和知识沉淀，而不只是购买账号。

面向产品和创业读者的 Prompt 工作流：先定义用户场景、输入来源、输出标准和失败处理，再打磨表达。

从输入、上下文、工具权限和输出检查角度，梳理大模型应用常见安全风险和防护边界。

图片通常是公开页面性能瓶颈，优化要从尺寸、格式、优先级、占位和 CDN 策略入手。

服务调用失败不可避免，系统需要用超时、重试、熔断和降级控制故障扩散。

有用日志应包含请求 ID、用户动作、模块、状态和安全参数摘要，帮助线上问题快速定位。

客服 AI 系统从知识推荐、话术草稿、工单摘要和质检入手，比直接自动回复更容易控制风险。

依赖升级不应只等安全告警，团队需要定期小步升级、阅读 changelog、运行验证并保留回滚路径。

评估开源 AI 项目时，应关注模型许可证、推理成本、评测数据、部署方式、可观测性和安全边界。

故障复盘应记录影响、时间线、根因、检测缺口、修复动作和预防措施，避免停留在责任归因。

评估 AI 工具时，不要只看 demo，要放进真实仓库、真实约束和真实验证命令中观察。

Agent 架构需要拆清任务计划、工具调用、上下文记忆、权限控制、状态机和可观测性边界。

面向独立开发者，拆解 AI SaaS MVP 需要优先搭建的账号、计费、模型调用、日志、评测和反馈闭环。

一份有用的系统设计文档应覆盖目标、非目标、架构图、数据流、失败路径、验证和发布计划。

AI Evals 可以进入 CI 流程，帮助团队在 Prompt、模型或检索变更时发现质量回归。

前端测试不应覆盖所有点击，而应优先验证稳定业务规则、数据契约、关键路径和失败状态。

架构设计应提前考虑日志、指标、Trace、业务事件和告警，让系统上线后能被理解。

好 PR 描述应包含背景、改动摘要、验证证据、风险和截图或接口示例，减少来回追问。

AIGC 内容系统需要把选题、生成、事实校验、人工编辑、版权检查和发布监控串起来。

使用 OpenAPI 生成 SDK 时，要处理 schema 质量、版本兼容、错误类型、测试和发布自动化。

架构评审会议需要明确背景、方案、备选项、风险、开放问题和决策结果，避免只讨论偏好。

AI 辅助重构应先建立行为保护、拆分小步、控制 diff 范围，并用验证命令证明没有回归。

内容站前端需要处理本地 Markdown、后端接口、分类合并、详情渲染和 SEO 之间的边界。

多租户系统要在数据隔离、权限边界、配置模型、计费和运维成本之间做明确取舍。

当旧代码缺少测试时，可以先用特征测试记录当前行为，再逐步重构内部实现。

内部 AI 工具要产品化，需要补齐权限、日志、用户反馈、成本、稳定性和维护 owner。

企业 RAG 系统不只是向量检索，文档权限、版本、切分、引用和反馈闭环都会影响答案质量。

开源文档要覆盖快速开始、概念解释、API 参考、迁移指南、故障排查和贡献路径。

Web 安全评审应覆盖输入校验、鉴权、权限、敏感数据、依赖、日志、上传和第三方集成。