貝爾科科・Issue 081
算數字會覺得時間錯亂
在算大數字的時候有時候會覺得時間錯亂，因為擔心算錯或是套用錯誤的數字，會再回去驗算或是再三確認。比想像多花了許多時間，並且有點壓力。
宣傳一下 COSCUP x UbuCon 2026 08/08 在台大，這次也有許多開源社群帶來的分享與現場攤位可以進行交流。這次應該會去多聽聽一些關於 AI 的議題。
💡 Hugging Face 遭惡意全自動 AI Agent 攻破：閉源模型拒幫忙，開源 GLM 5.2 緊急救援
Hugging Face 遭受攻擊，想要透過知名的 AI 模型來進行分析，結果卻被模型的安全護欄將提問擋下，最後是使用開源模型 GLM 進行分析。
後來 OpenAI 自首是自家的模型測試所造成的： 《OpenAI and Hugging Face partner to address security incident during model evaluation》
💡 當測量變成目標：從窗戶稅到 Pull Request 數
雖然將事情量化使其可以進行比較，但為了讓量測指標的數字好看，可能漸漸會偏離原本定義的目標。指標只是一種為達成目標的輔助工具，而非目標本身。
💡 動手拆解 MCP Mix-Up 攻擊：用一份可執行範例看懂 RFC 9207 怎麼防
AI 當道，許多難以察覺的軟體漏洞被 AI 給挖了出來，而且更多的是在使用 AI 的客戶端工具上。許多人為了提高生產力，在 AI 客戶端上使用還會套用許多工具，例如 SKILL 或 MCP Server 並授予權限自動化，如果沒有好好檢視工具的可信度，就有可能會被竊取私密金鑰，讓黑客進行更多破壞行為。
作者分享其中一個攻擊手段，並實戰 MCP Client 的開發者如何進行防守，保護使用者。
作者分享了 AI 如何幫助設計規格讓 AI Agent 進行實作。
作者也鼓勵大家利用 AI 來增進自己的能力：
我的經驗是, 如果 AI 真的能替你帶來短時間 10x 的效率改善, 別把他都用在開發新功能上, 我建議 60% 用在新功能開發, 30% 用在持續重構與優化體質, 10% 用在提升你自身能力
作者分享將書本數位化，建立 LLM wiki 的經驗，也將工具開源了：
https://github.com/drpwchen/textbook-to-note