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litellm,那个统一调用各家大模型 API 的 Python 库,GitHub 4 万星,月下载 9500 万次——被投毒了。 一行 pip install,你的 SSH 密钥、AWS/GCP/Azure 凭证、K8s Secrets、数据库密码、加密货币钱包、所有 .env 里的 API Key,全部被 AES-256 加密打包,POST 到攻击者的仿冒域名 http://models.litellm.cloud。如果检测到 K8s 环境,还会在每个节点部署特权 Pod 横向扩散。 最恐怖的是触发方式。攻击者在包里塞了一个 34KB 的 litellm_init.pth 文件。Python 的 .pth 是路径配置文件,由 site 模块在解释器启动时自动处理——如果某行以 import 开头,直接执行。攻击者利用这个机制写了一行: import os, subprocess, sys; subprocess.Popen([sys.executable, "-c", "import base64; exec(base64.b64decode('...'))"], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL) 不需要你 import litellm,不需要你调用任何函数。你跑 pip、跑 python -c、IDE 启动语言服务器,甚至 pytest 跑测试——只要 Python 解释器启动,恶意代码就执行。装上就中招,完全静默。 载荷是三层 base64 嵌套:第一层 .pth 启动子进程;第二层是编排器,内嵌攻击者的 4096 位 RSA 公钥;第三层是凭证收割器,系统性搜刮 /home、/opt、/srv、/var/www、/app、/data、/tmp 下所有敏感文件。收集完毕后用 openssl 生成随机 32 字节 AES 会话密钥加密数据,再用 RSA-OAEP 加密会话密钥,打包为 tpcp.tar.gz 外传。 收割器之外还有持久化后门:在 ~/.config/sysmon/sysmon.py 注册为 systemd 用户服务,每 50 分钟轮询 http://checkmarx.zone 获取新指令,下载到 /tmp/pglog 执行。启动有 5 分钟延迟来躲避沙箱分析。即使你卸载了 litellm,后门仍然存活。 而且 pip install --require-hashes 也拦不住——恶意文件正常列入 wheel 的 RECORD,哈希完全匹配,因为包本身就是用被盗的合法 PyPI 令牌发布的。 你可能从没手动装过 litellm,但 DSPy、MLflow、Open Interpreter 等 2000 多个包都把它当依赖。Mandiant 确认已有 1000+ SaaS 环境感染,预计扩展到 10,000。 而这次攻击差点完美得逞——唯一的破绽是攻击者自己代码有 bug。.pth 通过 subprocess.Popen 启动子进程,子进程初始化时 site 模块又扫描到同一个 .pth,再次触发,指数级递归形成 fork bomb,撑爆了一个 Cursor 用户的内存才被发现。Karpathy 说:如果攻击者代码写得再好一点,这件事可能几周都不会被发现。 更荒诞的是攻击链的起点:安全扫描工具 Trivy 在 3/19 先被攻陷,攻击组织 TeamPCP 用它窃取了 litellm 的 PyPI 发布令牌,3/24 直接往 PyPI 推送带毒版本。用来保护你的工具,变成了攻击你的入口。社区在 GitHub 提 issue 报告后,攻击者 102 秒内用 73 个被盗账号发了 88 条垃圾评论淹没讨论,然后用被盗的维护者账号关闭了 issue。 自查脚本(覆盖版本检查、.pth 搜索、后门检测、可疑连接、K8s 扫描): https://gist.github.com/sorrycc/30a765b9a82d0d8958e756b251828a19 安全版本:litellm==1.82.6。装了 1.82.7 或 1.82.8 的,假设所有凭证已泄露,立即轮换。 #程序员科普 #AI安全 #litellm #编程学习 #码神AI实战
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王哥er3周前
对于AI时代下程序员失业的一些思考。昨天在朋友的推荐下打开了codebuddy的使用界面,发现这个大模型助手还需要安装本地的IDE环境,“还不知道好不好用呢,先不要装”,抱着这样的心态,我发现了它还有一个网页模式,所有的运行与生成都产生在云端服务器的沙箱中,简单来说它的一切行为都发生在腾讯的服务器上,与你本地无关。我挪动了下腰部,“滋~”,腰肌劳损的滋味真不好受,我要隔段时间就起来走动一下,活动筋骨顺便喝水。突然,我灵感来了,不如用这个codebuddy开发一个提醒喝水的windows软件来测试一下这个ai好不好用。于是,后面便有了今天这篇文章。 本意是测试codebuddy的使用,但是通过3个小时的全AI开发,对于“AI时代下程序员即将失业”这个主题有了一些思考: 1.新时代的每个程序员都是一个产品经理。整个开发过程没有手写一段代码, 全都是与AI的对话,因此如何精准的描述你的需求与变更极其重要,同时你的idea也会直接影响最终产品的效果。这个并不是我的观点,而是从一些行业前沿人员那里了解到的,今天亲手经历了全AI开发才真实的体会到这个观点的重要性。 2.远端AI执行任务并生成产物+人工审核+适当的本地agent流程化,或许是一个不错的开发流程。我本次开发时用的是codebuddy的网页版,也就是所有的执行与产物都产生在远端而非本地的直接操作,虽然是无意之举,但是我自觉相比与本地的直接使用有几项好处:a.所有AI的执行与产物可经过你本人的审核后再选择拷贝到本地。如果在本地使用,AI产生一些代码文件会直接覆盖或修改你的本地文件,但是在远端你可以先审核一遍它的思考过程,并浏览一遍它的产物,这样既做到了审核的过程,同时又对项目有一个整体的把控(比如你熟悉了哪些文件夹放置项目的哪些资源,哪些文件完成了项目的哪个模块)。 b.你可以自行控制项目的组织方式,比如文件名的格式,文件目录的组织方式,保证项目的简洁与高可维护性。比如使用codebuddy时我发现对于同一个打包脚本build.py,经过几次问题修改后它会创建不同的脚本文件如build_final.py, build_admin,而对于同一个项目而言显然只需要一个打包脚本,所以这么多是多余的。 这是使用远端AI的优势,但是同时也有劣势。创建文件,修改文件内容等操作需要人为进行。这时候就需要一些本地agent来实现适当的流程化提高效率。我这里使用了opencode➕上面的免费大模型实现了多个项目文件的创建。而对于文件内容的修改,我还是采用人为审核。 3.程序员的经验与对于解决问题的直觉仍很重要,人使用AI时问不出认知以外的问题。 程序员的开发、测试和维护软件的经验还是很重要,你可以更容易的发现软件问题,更快速的定位可能的原因并把你的思考告诉AI让他帮你落地。 总得来说,我的观点,AI替代的是把需求落地成为代码的那部分能力,但是对于产品缺陷的直觉,解决问题的经验,项目的架构与组织的方式仍需要人来把控。只是新时代的开发者要正确的把自身价值着眼在打造产品而不是将coding作为自己的一切。 下面是我开发过程中所使用的工具: 代码编写:codebuddy 本地文件批量创建:opencode+任意免费模型 图片资源:即梦 #ai #程序员失业#ai开发 #codebuddy #opencode
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家人们!2026年开源AI桌面助理彻底卷疯了!🔥 最近被问爆的Accomplish(原Openwork)和OpenClaw到底怎么选?今天做了深度测评,从定位到实操全扒透,新手老手都能对号入座! 先搞懂俩工具的核心定位:Accomplish是Claude Cowork平替,主打“开箱即用”,专门针对开源工具配置复杂的痛点重构,原生集成Ollama本地大模型,还能直接操作浏览器和本地文件,2026年初刚兴起的新锐项目,对小白太友好了!而OpenClaw是Clawdbot系的老牌选手,走的是全能框架路线,侧重API网关和对话能力。 再看关键差异,简直是“新手福音”vs“极客神器”: ✅上手门槛:Accomplish直接给安装包,图形化配置秒搞定;OpenClaw要部署环境,多是命令行操作,非技术党慎入! ✅本地支持:两者都能连本地模型,但Accomplish适配Ollama更丝滑,OpenClaw配置逻辑超复杂; ✅交互设计:Accomplish是现代化UI,跟商业软件一样好上手;OpenClaw走极客风,更适合玩技术的; ✅资源占用:Accomplish内存优先,省Token还不卡;OpenClaw功能全但超耗资源,硬件或API额度得跟上。 核心优劣势扒得明明白白: 🌟Accomplish亮点:秒级安装、低成本运行、数据本地存储超安全;缺点是处理超长链自动化时稳定性一般,第三方插件还在积累。 🌟OpenClaw亮点:工业级强度,跨平台(服务器/云端/桌面)24小时常驻,数千个社区插件,主流办公、社交软件都能连;缺点是部署成本高,容易出错,高强度任务下资源需求拉满。 最后终极选择指南,直接对号入座: 选Accomplish如果你:追求颜值+极简操作、主要用Ollama本地私有模型、想要高效办公小助手; 选OpenClaw如果你:会编程要高度自定义、需要AI深度介入复杂跨平台工作流、不在乎部署和资源成本。 #openclaw #openword #Accomplish #人工智能 #最新人工智能
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