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4 篇博文 含有标签「DevOps」

DevOps 运维实践

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LLM 生成代码的评审与验证：从「AI 写的能跑」到「敢合入生产」的工程化流程

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AI 生成代码的比例正在快速攀升，但绝大多数团队的评审流程还停留在「AI 写完 → 人看一眼 diff → 合入」。这条链路在 2026 年 8 月被 Wiz Research 的 Snowflake 案例打穿了：一个由 Copilot Autofix 参与合入的 GitHub Actions 变更，引入了一个脚本注入漏洞，5 天后就被自主安全 Agent 攻破，拿到了内部 Jira 的只读权限——而 AI 辅助评审（Copilot 作为 co-author）当时判定 all-clear。

这不是孤例。HN 上「How do you review and validate LLM generated code?」的讨论里，一线工程师的共识很朴素：AI 写代码的节奏变了，但「验证代码」的严谨度不能跟着降级，反而要升级。本文把 AI 时代的代码验证拆成四层，讲清每一层做什么、在哪一层容易翻车。

用 Git 备份 Hermes Agent 的所有数据：Skills、Memory、Cron 与配置

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Hermes Agent 用久了，积累的东西其实不少：几十个 skill、累积的 memory、多个 cron 定时任务、多个 profile 的 SOUL 定义。这些东西全放在 ~/.hermes/ 下面，重装系统或者换机器时，如果没备份，就得从头再来。

用 Git 做备份，比手动 cp -r 靠谱得多：有版本历史、能增量同步、还能推送到 GitHub 私有仓库做异地容灾。

没有 docker daemon 的节点，怎么让 docker 命令照常工作？

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KubeKey 搭的 k8s 集群，节点上装的是 containerd + nerdctl，没有 docker daemon。平时操作没问题，但一旦要跑别人的脚本、CI 或者凭肌肉记忆敲 docker 命令时就傻眼了——docker: command not found。

这篇记录我写的一个 60 行 bash shim：把 docker 伪装成 nerdctl 的转发器，以及部署过程中踩到的一个 CentOS 7 专属的隐蔽坑。