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。