TechSummary 2025-09-10

2025年9月11日 · 閱讀時間約 20 分鐘

AI Assistant

🚀 GitHub Universe 2025 指南：日程表剛剛發布！

Source: https://github.blog/news-insights/company-news/your-guide-to-github-universe-2025-the-schedule-just-launched/

GitHub Universe 2025 的日程表已發布，活動將於 10 月 28-29 日在舊金山 Fort Mason Center 舉行。
為期兩天的會議將涵蓋超過 100 場精彩環節、演示和座談會，主題包括 AI 驅動的開發潛力、從「Vibe Coding」到規模化自動化，以及 AI 驅動的安全性。
早鳥票優惠已延長至 9 月 17 日，提供 400 美元的折扣，並可與團體折扣（3+ 張票 25% 折扣，8+ 張票 35% 折扣）疊加使用。
今年新增 10 月 30 日在 GitHub 總部的「學習日體驗」，包含 GitHub 或 Microsoft 認證考試機會（如 GitHub Copilot、GitHub Advanced Security），名額有限需提前註冊。
活動期間提供一對一會議（Career Corner for job advice, GitHub Expert Center for technical help）、開源專區、Makerspace 等多樣化互動機會。
針對學生提供虛擬微指導會議，幫助學生進行履歷反饋、職涯建議和技能發展。

🔒 從幻覺到提示注入：在執行時保護 AI 工作流程安全

Source: https://www.docker.com/blog/secure-ai-agents-runtime-security/

AI 工作流程的安全挑戰： LLM 和 AI 代理工具的強大功能伴隨著不可預測和可利用的風險，例如 LLM 生成的 Dockerfile 或腳本可能導致資料刪除、憑證洩漏或未經授權的操作，這些問題往往在執行時才浮現。
傳統安全工具的局限性： 靜態分析、程式碼審查和 CI/CD 管道主要聚焦於建置時檢查，無法有效防範 AI 代理在執行時的惡意行為（如檔案寫入/刪除、外部 API 呼叫、容器啟動/銷毀等）。
執行時安全的重要性： 將執行時安全（即時偵測危險系統呼叫、政策強制執行、行為可觀測性、容器化沙箱隔離）整合至開發流程，能提供更快的反饋、降低事故風險，並增強對 AI 生成程式碼的信心。
Docker 提供的解決方案： Docker 提供建置更安全 AI 工作流程的基石，包括：
- Docker Desktop： 提供隔離的本地執行時環境，用於測試不安全的程式碼。
- Docker Hardened Images： 安全、最小化且生產就緒的映像。
- Docker Scout： 掃描容器映像中的漏洞和錯誤配置。
- Runtime Policy Enforcement (beta)： 提供即時檢測和防護，阻止 AI 代理執行未經授權的行為。
安全測試 AI 生成腳本的步驟：
1. 在強化容器中運行 AI 代理或腳本，應用系統呼叫限制、禁用不必要的權限，確保沒有持久性卷宗更改。
2. 使用 Docker Scout 掃描容器，檢測已知 CVE、過時依賴、不安全的基礎映像或錯誤配置的套件安裝。
3. 添加執行時策略（目前為 Beta）以阻止不安全的行為，例如阻止 AI 代理向內部系統或外部資料存儲發送出站請求。

範例：使用 Init Container 安全地測試 AI 生成的腳本

apiVersion: v1
kind: Pod
spec:
  initContainers:
  - name: generate-config
    image: busybox
    command: ['sh', '-c', 'echo "CONFIG_VAR=HELLO" > /config/config.env']
    volumeMounts:
    - name: config-volume
      mountPath: /config
  containers:
  - name: app-container
    image: gcr.io/distroless/static
    env:
    - name: CONFIG_VAR
      valueFrom:
        fileKeyRef:
          path: config.env
          volumeName: config-volume
          key: CONFIG_VAR
  volumes:
  - name: config-volume
    emptyDir: {}

最佳實踐： 使用精簡驗證的基礎映像、避免從未經核實的來源下載、使用 .dockerignore 和秘密管理、以受限權限運行容器、應用執行時 seccomp 配置、記錄代理行為以供分析。

✨ AWS Cloud Development Kit (CDK) 推出重構功能

Source: https://aws.amazon.com/blogs/devops/aws-cloud-development-kit-cdk-l-aunches-refactor/

痛點： 過去在 AWS CDK 中重命名 Construct 或在不同 Stack 間移動資源，會改變 CDK 生成的邏輯 ID，導致 AWS CloudFormation 將其視為新資源，可能刪除舊資源並創建新資源，造成有狀態資源的停機或資料遺失。
CDK Refactor 新功能： AWS CDK 推出一項新功能，旨在讓基礎設施即程式碼 (IaC) 的重構變得更容易且更安全，可保留 AWS 資源，避免在重新組織 CDK 應用時產生資源替換的風險。
工作原理： 此功能利用最近推出的 AWS CloudFormation refactor 特性，但 CDK 會自動計算 CloudFormation 所需的映射關係，抽象化底層配置，讓開發者專注於程式碼。

操作步驟（範例：整體式應用拆分為微服務）：

先決條件： 如果在功能推出前已啟動 CDK 專案，需要重新啟動環境以獲取新的 CDK Refactor 相關權限。

替換無狀態資源： 首先將單一 Lambda 函數重構為多個領域特定的 Lambda 函數（此步驟不使用 Refactor 功能，因為它涉及創建新資源），並部署這些更改。

function monolithApp() {
  const monolith = new CdkAppStack(app, monolithStackName, {env});
  const usersTable = makeTable(monolith, 'users');
  const productsTable = makeTable(monolith, 'products');
  const ordersTable = makeTable(monolith, 'orders');

  // We have a single Lambda function in our application
  const func = new Function(monolith, `MonolithFunction`, {
    code: Code.fromInline(`Some code that accesses all three tables`),
    runtime: Runtime.NODEJS_22_X,
    handler: 'index.handler',
  });

  usersTable.grantReadWriteData(func);
  productsTable.grantReadWriteData(func);
  ordersTable.grantReadWriteData(func);

  // This function creates a REST API, resources, methods, and links
  // everything together to the functions. Right now, we are passing
  // the same function in three places.
  makeApi(monolith, {
    usersFunction: func,
    productsFunction: func,
    ordersFunction: func,
  });
}

monolithApp();

重構有狀態資源： 然後使用 cdk refactor --unstable=refactor 命令，將有狀態的 DynamoDB 表及其相關 Lambda 函數移動到各自獨立的 Stack 中，CDK 將比較應用程式的當前狀態與重構後的新狀態，提示確認資源移動。

function fullMicroservicesApp() {
    const monolith = new Stack(app, monolithStackName, {env});

    const usersStack = new Stack(app, 'Users', {env});
    const productsStack = new Stack(app, 'Products', {env});
    const ordersStack = new Stack(app, 'Orders', {env});

    makeApi(monolith, {
        // Now each pair function + table is in its own stack
        usersFunction: makeFunctionAndTable(usersStack, 'users'),
        productsFunction: makeFunctionAndTable(productsStack, 'products'),
        ordersFunction: makeFunctionAndTable(ordersStack, 'orders'),
    });
}

fullMicroservicesApp();

優勢： 開發者可以充分利用物件導向的 AWS 資源定義，更改代碼結構和抽象層次，而無需複雜的遷移機制或計畫停機。

🛠️ TeamCity 2025.07.2 已推出

Source: https://blog.jetbrains.com/teamcity/2025/09/teamcity-2025-07-2-bug-fix/

發布： JetBrains 發布了 TeamCity On-Premises 2025.07.2，這是 2025.07 主要版本的第二個錯誤修正版本。
主要修正： 此次更新解決了多個錯誤，包括：
- 與最新引入的流水線相關的多個問題。
- 處理拉取請求變更的建置，現已正確運行預設配置分支。
- 修復了掛起的建置停留在建置佇列中，忽略逾時設置的問題。
- 解決了無法下載 JDBC 驅動程式的問題。
效能與安全性提升： 除了常規錯誤修正外，所有 TeamCity 錯誤修正更新均包含性能和安全性改進。強烈建議更新 On-Premises 伺服器，以獲得更好的相容性、更穩定快速的建置和強化的安全性。
相容性： TeamCity 2025.07.2 與所有 2025.07.x 版本共享相同的資料格式，可在該系列中進行升級或降級，無需備份和恢復。
升級方式： 可透過 TeamCity 現有版本的自動更新功能、從 JetBrains 網站下載最新版本，或拉取更新後的 TeamCity Docker 映像來升級。

👨‍💻 Kotlin 2.2.20 發布

Source: https://blog.jetbrains.com/kotlin/2025/09/kotlin-2-2-20-released/

Web 開發重大變革： Kotlin 2.2.20 帶來了多項針對 Web 開發的重要更新。Kotlin/Wasm 現在進入 Beta 階段，改進了 JavaScript 互操作中的異常處理、npm 依賴管理、內建的瀏覽器調試支持，並為 js 和 wasmJs 目標新增了共享源集。
Kotlin Multiplatform (KMP)：
- Swift 導出功能預設啟用。
- Kotlin 函式庫的跨平台編譯穩定。
- 引入聲明通用依賴項的新方法。
語言特性： 改進了當傳遞 Lambda 給帶有 suspend 函數類型的重載時，重載解析的精確度。
Kotlin/Native：
- 支援二進位檔中的堆疊金絲雀 (stack canaries)。
- 發布版二進位檔的大小進一步縮小。
Kotlin/JS： Long 值現在編譯為 JavaScript BigInt。
安裝方式： Kotlin 插件已捆綁在 IntelliJ IDEA 和 Android Studio 中；更新版本只需在建置腳本中將 Kotlin 版本更改為 2.2.20；命令列編譯器可從 GitHub 發布頁面下載。

🧠 Junie 現已在 CLion 中可用：立即提升您的 C 和 C++ 開發效率

Source: https://blog.jetbrains.com/clion/2025/09/junie-availability/

JetBrains AI 代理整合： 自 CLion 2025.2.1 版本起，JetBrains 的 AI 編碼代理 Junie 現已作為 Beta 功能整合到 CLion 中，專為 C 和 C++ 開發者提供深度專案洞察和開發工作流程強化。
Junie 的強大功能：
- 獲得答案（詢問模式）： 可回答關於模組、目錄、執行路徑、專案設置和配置等複雜問題，Junie 會利用 IDE 中的工具（如 Search Everywhere、檔案結構、程式碼分析）理解上下文。
- 生成 README： 協助理解程式碼庫和專案結構，並生成 README 檔案。
- 生成測試（程式碼模式）： 可創建使用 GoogleTest, Catch2, CppUnit 等框架的測試，並執行測試後提供詳細報告。若不滿意，可點擊「Rollback」按鈕撤銷更改。
- 程式碼審查與錯誤修復： 可要求 Junie 審查程式碼變更，檢查行為、相容性、程式碼品質和風格，並提供改進建議。在程式碼模式下，Junie 可修復錯誤並立即測試解決方案。
- 提高自主性（勇敢模式）： 在程式碼模式下，Junie 執行敏感操作前需獲批准；若信任 Junie，可啟用「勇敢模式」讓其無需批准即可執行所有操作，尤其適用於例行任務。
- 實施開發指南： 可在專案根目錄的 .junie/guidelines.md 文件中記錄測試腳本、第三方工具使用和開發指南，Junie 將在執行任務時遵循這些指南。
目前限制： Junie 暫時不支援遠端或 WSL 工具鏈，且 Beta 版本主要聚焦於 CMake 專案。

☁️ Kubernetes v1.34：使用 Init Container 定義應用環境變數

Source: https://kubernetes.io/blog/2025/09/10/kubernetes-v1-34-env-files/

新功能概述： Kubernetes v1.34 引入一項新的 (Alpha) 功能，允許開發者透過 initContainer 在 emptyDir 卷宗中定義應用程式的環境變數，解決了傳統 ConfigMaps 和 Secrets 帶來的額外 API 調用和複雜性問題。
工作原理：
- 開發者在 Pod 規格中，使用 fileKeyRef 欄位指定環境變數的來源文件及其鍵值。
- 一個 initContainer 負責將環境變數（遵循 .env 語法，例如 KEY=VALUE）寫入 emptyDir 卷宗中的文件。
- 主容器無需掛載該 emptyDir 卷宗，kubelet 會在主容器啟動時自動讀取該文件並注入環境變數。
優勢：
- 簡化了環境變數的管理，尤其適用於需要由容器動態生成或配置的場景。
- 避免了硬編碼敏感數據或為簡單任務掛載多餘卷宗的麻煩。
安全考量： 雖然此功能支援處理敏感數據，但其依賴於掛載到 Pod 中的 emptyDir 卷宗。集群運營者若擁有節點檔案系統的存取權，仍可能透過 Pod 目錄路徑檢索敏感數據，因此需確保集群安全策略能有效保護節點免受未經授權的存取。

範例 Pod 配置：

apiVersion: v1
kind: Pod
spec:
  initContainers:
  - name: generate-config
    image: busybox
    command: ['sh', '-c', 'echo "CONFIG_VAR=HELLO" > /config/config.env']
    volumeMounts:
    - name: config-volume
      mountPath: '/config'
  containers:
  - name: app-container
    image: gcr.io/distroless/static
    env:
    - name: CONFIG_VAR
      valueFrom:
        fileKeyRef:
          path: config.env
          volumeName: config-volume
          key: CONFIG_VAR
  volumes:
  - name: config-volume
    emptyDir: {}

🍎 Apple Vision Framework 入門

Source: https://dzone.com/articles/apples-vision-framework

推出背景： Apple 在 2017 年 WWDC（作為 iOS 11 的一部分）推出了 Vision Framework。
核心功能： 該框架為開發者提供了原生的機器視覺和圖像分析工具，用於分析視覺內容並執行後續處理。
重要性： Vision Framework 的推出標誌著機器視覺和圖像分析領域的一個轉捩點，讓開發者能夠更輕鬆地將圖像識別、臉部檢測、文字識別等功能整合到他們的應用程式中。

💬 使用 AWS 上的情境感知 AI 強化您的聊天機器人

Source: https://dzone.com/articles/supercharging-your-chatbot-with-context-aware-ai-aws

用戶期望： 現代線上用戶期待即時、個性化的支援，而基礎的關鍵字聊天機器人已無法滿足需求。
情境感知 AI 的重要性： 聊天機器人需要具備「情境感知」能力，才能記住過去的互動、預測需求，並提供超越預定義腳本的回應。
AWS 上的可擴展、無伺服器架構： 文章介紹了一種基於 AWS 的解決方案，結合多項服務來構建情境感知 AI 聊天機器人：
- AWS Lambda： 用於事件日誌和即時邏輯處理。
- Amazon DynamoDB： 作為會話記憶體，儲存用戶的歷史互動。
- Amazon SageMaker： 進行 AI 驅動的洞察和模型部署。
與人工客服整合： 該架構還涵蓋了如何透過 Amazon SNS (Simple Notification Service) 優雅地將對話轉接給人工客服，以處理機器人無法解決的複雜或關鍵問題。

📊 超越 DORA：建立一個全面的工程指標框架

Source: https://dzone.com/articles/beyond-dora-engineering-metrics

傳統工程指標的局限： 文章指出，傳統的工程指標如速度 (velocity)、故事點 (story points) 或程式碼行數 (lines of code)，可能無法全面捕捉工程效率的全貌，甚至可能在脫離實際成果（如客戶價值、上市時間、系統穩定性或成本效益）時，產生誤導性結果。
DORA 指標之外的思考： 儘管 DORA (DevOps Research and Assessment) 指標（部署頻率、變更前置時間、服務恢復時間、變更失敗率）提供了很好的起點，但仍需更深入的考量。
全面的工程指標框架： 強調工程指標應作為診斷工具，用於識別模式、瓶頸和團隊內部的改進方向，而不是唯一的策略性衡量標準。其價值完全取決於如何使用它們並與真實的業務成果掛鉤。
評估重點： 應將指標與實際成果結合，關注交付的客戶價值、上市時間的改善、系統穩定性或成本效益等。
目標： 建立一個能更精確評估團隊表現、識別瓶頸，並推動持續改進的整體性框架。

🔑 設計鍵：Redis 中最佳命名策略與排序技巧

Source: https://dzone.com/articles/best-naming-strategies-and-sorting-techniques-redis

Redis 鍵的重要性： 在 Redis 中，鍵不僅是指向值的字串，它定義了數據的組織、檢索和查詢方式。精心設計的鍵結構能夠更容易地對相關記錄進行分組、按屬性篩選，並隨數據集的增長擴展查詢。
不良鍵設計的後果： 糟糕的鍵設計會導致低效的查找、高成本的掃描以及應用邏輯中不必要的複雜性。
探索不同設計策略： 本指南將使用飯店數據集作為範例，探討多種 Redis 鍵設計策略：
- 簡單命名約定： 如何透過清晰一致的命名來組織數據。
- 集合 (Sets)： 如何利用集合來分組和管理相關的、不重複的數據。
- 有序集合 (Sorted Sets)： 如何使用有序集合來實現數據的排序和範圍查詢。
RediSearch 的應用： 文章也將提及何時應考慮使用 Redis 模組，例如 RediSearch，來處理更複雜的查詢需求，超越單純的鍵值查找和簡單的集合操作。

🔄 從 HTTP 到 Kafka：一個自訂源連接器

Source: https://dzone.com/articles/from-http-to-kafka-a-custom-source-connector

情境問題： 應用程式中存在定時任務 (cron job) 不斷輪詢 HTTP API 以獲取最新優惠，僅為刷新 Redis 快取。這是一個重複且耗費應用資源的模式。
解決思路： 作者思考是否有更好的方法來處理這類重複性任務，或至少將其從應用程式本身卸載。聯想到 Change Data Capture (CDC) 流程中 Kafka Connect JDBC 源連接器的應用，作者認為類似的思想可以應用於 HTTP 資料源。
挑戰： 官方 Confluent HTTP 源連接器需要授權，而大多數開源替代方案要麼過於複雜，要麼無法完全匹配特定用例。
解決方案： 文章旨在介紹如何建立一個自訂的 Kafka 源連接器，以實現將 HTTP 資料流有效地傳輸到 Kafka，從而將 API 輪詢任務外部化並提升系統效率，類似於 CDC 的概念。

🗣️ Vibe Coding：對話式軟體開發 — 第四部分：引導 AI 進行迭代

Source: https://dzone.com/articles/vibe-coding-guiding-ai

系列總結： 本文是 Vibe Coding 系列的第四部分，也是最後一部分，聚焦於在對話式軟體開發中，如何透過任務級提示 (task-level prompting) 引導 AI 進行迭代。
系統提示與任務級提示的區別： 先前的文章解釋了系統提示如何透過設定初始期望和邊界來引導 AI 行為；而一旦基礎結構確立，任務級提示則用於向 AI 提供指令，使其逐步構建、改進和完善程式碼。
迭代開發的需求： 在處理任何複雜應用程式時，初版程式碼幾乎從不是最終版本，總會有使用者體驗調整、性能增強或新的功能需求。
有效引導 AI 的方法： 文章將分享多種實用的方法，這些方法被證明能有效引導 AI 進行更精確和高效的迭代，從而應對開發過程中的變化和優化需求。

🚄 在 Apache Doris 中使用 Arrow Flight SQL 提升資料傳輸性能

Source: https://dzone.com/articles/arrow-flight-sql-data-transfer

資料分析痛點： 資料分析師經常面臨「資料匯出速度慢」的問題，尤其當處理大量數據時，使用傳統的 MySQL 協議進行資料傳輸的效率非常低下。
效率瓶頸： 將大量資料透過 MySQL 協議傳輸，被比喻為「用吸管喝一桶水」，形象地說明了其低效性。
解決方案： 本文將探討如何在 Apache Doris 中利用 Arrow Flight SQL 來顯著提升資料傳輸性能。
目標： 透過整合 Arrow Flight SQL，旨在提供更高效、更快的資料處理和分析體驗，從而解決資料分析師在大型資料集匯出時遇到的瓶頸。

🤖 人工智慧導論：神經網路、自然語言處理與詞嵌入

Source: https://dzone.com/articles/intro-to-ai-neural-nlp-embeddings

背景與誤解： 儘管人工智慧 (AI) 隨著 ChatGPT 等工具的興起成為熱門話題，但許多人對其運作原理仍不甚了解。一些誇大的預測甚至聲稱 AI 將取代程式設計師並獨立創建整個產品。
作者觀點： 作者認為這些「末日情景」有些誇張，AI 最好被視為一個強大的工具，若能明智運用，將顯著提升我們的效率和生產力。
AI 的實際應用： AI 能夠生成小段程式碼、理解簡單或模糊的問題並提供快速答案，就像一個更進階的 Google。
本系列目標： 本文作為「人工智慧導論」系列的第一部分，將深入淺出地解釋 AI 的基本概念，並探討其背後的核心技術，包括：
- 神經網路 (Neural Networks)： 作為 AI 的基石。
- 自然語言處理 (NLP)： 讓 AI 理解和處理人類語言。
- 詞嵌入 (Word Embeddings)： 詞彙如何被轉換為機器可理解的數值表示。

📝 元組和記錄 (第三部分)：潛在的 ECMAScript 提案

Source: https://dzone.com/articles/tuples-records-javascript-part-3

前情提要：
- 第一部分： 介紹了 JavaScript 的 Tuples (元組) 和 Records (記錄)，強調它們作為不可變資料結構在可預測性、性能和安全性方面的重要性。
- 第二部分： 探討了遷移策略，包括如何轉換現有程式碼庫、減少對第三方函式庫的依賴以及逐步採用 Tuples 和 Records。
未來展望： 本文（第三部分）將超越當前功能，探討 Tuples 和 Records 在 ECMAScript 中的潛在提案和推測性增強。
目標： 儘管 Tuples 和 Records 的當前功能集故意設計得極簡，但 JavaScript 社群正積極討論如何通過未來的提案，使其在實際應用中變得更加實用和強大。

🛡️ 8,000 個：Harden-Runner 對 CI/CD 安全日益增長的影響

Source: https://www.stepsecurity.io/blog/8-000-harden-runners-growing-impact-on-ci-cd-security

Harden-Runner 的保護範圍： StepSecurity 的 Harden-Runner 現已為超過 8,000 個儲存庫提供保護。
核心功能： 它透過針對 CI/CD 流水線的 EDR (Endpoint Detection and Response) 風格執行時監控，有效阻止供應鏈攻擊。
安全目標： 旨在保護 GitHub Actions 的安全，確保 CI/CD 環境免受惡意活動的侵害。
影響力增長： 這一數字顯示 Harden-Runner 在提升軟體供應鏈安全方面的影響力持續增長。

🚨 GhostAction 惡意活動：超過 3,000 個機密透過惡意 GitHub 工作流程被竊取

Source: https://www.stepsecurity.io/blog/ghostaction-campaign-over-3-000-secrets-stolen-through-malicious-github-workflows/

大規模供應鏈攻擊： GitGuardian 研究人員揭露了一場名為「GhostAction Campaign」的大規模供應鏈攻擊。
受影響範圍： 此惡意活動影響了 327 名 GitHub 用戶的 817 個儲存庫。
攻擊手法： 攻擊者透過受損的開發者帳戶，利用惡意的 GitHub 工作流程進行攻擊。
竊取目標： 惡意工作流程成功竊取了 3,325 個機密，包括 PyPI、npm 和 DockerHub 令牌等敏感資訊。
重要警示： 這起事件突顯了在 CI/CD 環境中，憑證管理和工作流程安全性面臨的嚴重威脅，以及保護開發者帳戶和其關聯權限的重要性。

⚠️ 超過 20 個熱門 NPM 套件受損 (Chalk, Debug, Strip-ANSI, Color-Convert, Wrap-ANSI...)

Source: https://www.stepsecurity.io/blog/20-popular-npm-packages-compromised-chalk-debug-strip-ansi-color-convert-wrap-ansi/

攻擊性質： 一場大規模的 NPM 供應鏈攻擊，主要目標是加密貨幣用戶。
攻擊手段： 攻擊者透過受損的維護者帳戶，向多個被數十億次下載的關鍵 JavaScript 套件中注入了惡意程式碼。
受影響套件： 包含 debug、chalk、ansi-styles、color-convert、strip-ansi 以及其他 15+ 個熱門 NPM 套件。
惡意行為： 注入的惡意程式碼旨在竊取加密貨幣錢包並重定向區塊鏈交易。
安全警示： 此事件再次敲響警鐘，凸顯了開源軟體供應鏈的脆弱性，以及對於套件安全性和開發者帳戶保護的迫切需求。

🔒 使用 Harden-Runner 保護 GitHub Actions 中的 Google Gemini

Source: https://www.stepsecurity.io/blog/securing-google-gemini-in-github-actions-with-harden-runner/

主題： 本文探討如何增強在 GitHub Actions 環境中應用 Google Gemini 模型的安全性。
解決方案： 透過整合 StepSecurity 的 Harden-Runner 工具，可以為 CI/CD 流水線提供更強化的安全保護。
核心機制： Harden-Runner 結合了可觀察性 (observability) 和執行時監控 (runtime monitoring) 兩大功能。
保護目標： 確保 AI 模型（如 Google Gemini）在自動化工作流程中的部署和執行過程是安全的，有效防範潛在的供應鏈攻擊和惡意行為。

🚀 GitHub Universe 2025 指南：日程表剛剛發布！​

🔒 從幻覺到提示注入：在執行時保護 AI 工作流程安全​

✨ AWS Cloud Development Kit (CDK) 推出重構功能​

🛠️ TeamCity 2025.07.2 已推出​

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📊 超越 DORA：建立一個全面的工程指標框架​

🔑 設計鍵：Redis 中最佳命名策略與排序技巧​

🔄 從 HTTP 到 Kafka：一個自訂源連接器​

🗣️ Vibe Coding：對話式軟體開發 — 第四部分：引導 AI 進行迭代​

🚄 在 Apache Doris 中使用 Arrow Flight SQL 提升資料傳輸性能​

🤖 人工智慧導論：神經網路、自然語言處理與詞嵌入​

📝 元組和記錄 (第三部分)：潛在的 ECMAScript 提案​

🛡️ 8,000 個：Harden-Runner 對 CI/CD 安全日益增長的影響​

🚨 GhostAction 惡意活動：超過 3,000 個機密透過惡意 GitHub 工作流程被竊取​

⚠️ 超過 20 個熱門 NPM 套件受損 (Chalk, Debug, Strip-ANSI, Color-Convert, Wrap-ANSI...)​

🔒 使用 Harden-Runner 保護 GitHub Actions 中的 Google Gemini​