Agent Learning Daily Digest #122 — 2026-10-05

📊 筛选总结

• 采集：263 条 — GitHub topic + Trending 全成功；HN RSS 双 502、Algolia 补偿（Show 源超时 1 条）；arXiv 四查询全部恢复——昨日宕机的 "code generation"+"tool use" 补回约 24 篇，今日总池约 60 篇；r/ClaudeAI 正常、r/MachineLearning + r/LocalLLaMA 双 429
• 跨天去重约 55 条（本系列新高）：arXiv 重现 20 篇（#120 的 10-01 批次 + #121 的 2610 批次几乎整批回归；Form and Void / Oneira / Network World Models 为关键词碰撞噪声剔除）+ HN 旧帖约 18 条（Opus 5.5 指南 / Apple FDA / rugsnare / Offrun / Breadcrumb / Pi pod / Bise / D-Engine / Keel / HarnessTax / RRSI / comma.surf 等）+ Trending skill 军团约 17 条再现（hindsight / paperclip / univer / VoiceStudio / Octop / PageIndex / orca 84.9k★ / Agent-Reach / mobile-mcp / airi / impeccable / hyperframes / gsd-pi / Effect-TS 等）
• 今日主线："正确性之外的盲区日"——昨日断供的两条 arXiv 查询补回一整层评测盲区：Sharpening Tax 证明 RL 后训练把 pass@1 换走了 pass@K 覆盖（基座+轻 harness 在充足预算下常反超后训模型）、Tool-Schema Bias 证明同一任务换个工具接口成功率 0%→97%、环境规范证明依赖一致率低至 7% 且功能测试测不出、库使用研究证明 84% 生成文件带库错误、Lingtai 补上推理内部状态的免训练遥测——五篇合起来："代码跑对了"只是质量的一个轴，当前评测协议对接口表示、环境依赖、库使用、解空间覆盖、内部状态几乎全盲
• 高信号：Sharpening Tax（命名指标 + PTGS 贝叶斯采样器，省税同时 pass@1 还涨）；Tool-Schema Bias（九算子可执行变换框架，训练只修复见过的变体）；PACE（准入审查的不可能性论证：安全变体与泄漏变体可产生相同准入证据，79 列 62 列最低 ASR）；MGD（Alexander 形式论的 harness 工程化：LLM=无本地传统的 vernacular builder，S=P=T=W）
• 生态/基建侧：context-mode（25.4k★，工具输出沙箱 98% 压缩，HN #1 570+ 点）；tons-of-skills（2.8k★，harness-free 规范层 + ccpi 包管理器，434 插件/2900 skills）；Janus（SSD 稀疏 KV 服务，TTFT 至 3.69×）；agmi+untyped（记忆篡改一致性套件 + TLA+ 录制运行检查，两个方法论新种子）；Claude Code 30 天日志静默删除（取证盲区，接 #120 响应手册）

今日高信号

1. Sharpening Tax — RL 后训练的"锐化税"：pass@1 换走 pass@K，基座+轻 harness 在充足测试预算下常反超后训模型，PTGS 贝叶斯采样器省税且单发也涨（arXiv 2610.01509）

Sharpening Tax in Post-Training（arxiv.org/abs/2610.01509，cs.AI）："RL 后训练只是锐化基座已有行为"这一假说在数学/编程已被观察，但 agentic 任务（多轮工具使用）是否例外是开放问题。作者的发现相当惊人：预训练基座配一个轻量推理 harness 就是有能力的 agent——pass@1 远低于后训模型，pass@K 解覆盖却在充足测试预算下常反超。机制：后训练把任务推向"总被解出/永不被解出"两个极端，改善采样效率与一致性、代价是解覆盖。提出诊断指标 Sharpening Tax（量化后训练后测试时可扩展性的损失）：14 对基座/后训模型 × 4 家族 × 3 个 agentic 基准（42 例），税普遍存在、可由少量 rollout 估计。缓解：PTGS（posterior-tempered group sampling）——即插即用贝叶斯采样器按 prompt 估计难度自适应温度，两个 agentic 环境的 RL 训练中比固定温度基线付更少的税，重复采样解出更多任务且 pass@1 也提升。对 agent-evaluation 是"用哪个数字代表能力"的定量警告——与 #121 Agents Are Systems 的 54% 同配置方差连读成"评测双盲"：单次运行是噪声、单次采样是锐化产物；自建评测报 pass@1 时必须补一行 pass@K，选模型时'后训版全面更强'可能是采样效率的错觉。

• 来源: arxiv.org/abs/2610.01509
• 信号: 命名指标 Sharpening Tax + 方法 PTGS · 14 模型对/4 家族/3 基准 · 基座+轻 harness pass@K 反超 · 后训练双极端机制 · 少量 rollout 可估税 · 省税且 pass@1 涨
• 关键词: agent-evaluation · Coding Agent 成本优化 · coding-agent-harness

2. Tool-Schema Bias — 工具接口即成绩：同一任务仅换等价工具定义，成功率 0%→97%；九算子可执行变换框架，训练只修复见过的变体（arXiv 2609.34971）

Action-Space Shaping for LLM Agents: Measuring and Mitigating Tool-Schema Bias（arxiv.org/abs/2609.34971，cs.AI）：工具 schema 不是 agent 的动作空间，只是它的一种接口表示——同一可执行动作可以有多个功能等价的工具定义，真学会了任务的 agent 应该在所有表示下表现一致。实测并不一致：作者造了九算子可执行变换框架（合并/拆分工具、改写单工具表达、把一个动作拆成多个依赖调用等），任务/动作/可达状态全固定，成功率变化只能归因于接口。11 个 LLM（含两个闭源）最多 32 个 schema 变体：schema bias 相当可观——成功率仅因 schema 就从完全失败到 97%，最新模型依旧；可靠估计某 schema 的难度需要跑一小撮目标查询（离线预测不可靠）；训练只修复训练数据里出现过的变体。对 Coding Agent Failure Patterns 是"接口表示"这一新失效轴——与 #121 Harness Engineering 的'配置正在吃掉 prompt 散文'连读：工具定义就是 agent 的'母语'，自建 MCP server 的 schema 设计不是工程细节而是成绩单——同一动作换一种暴露方式，你的 agent 可能从 97 分掉到 0 分；为此值得把'九算子变换'抄成自建工具表的 schema 稳健性测试。（#119 观察线曾录此 ID，今日首次成条。）

• 来源: arxiv.org/abs/2609.34971
• 信号: 命名现象 schema bias · 九算子可执行变换框架 · 11 LLM × 至多 32 变体 · 同任务 0%→97% · 离线难度预测不可靠 · 训练只修见过的变体
• 关键词: Coding Agent Failure Patterns · mcp-security · agent-evaluation

3. 环境规范盲区 — "代码能跑、环境装不出来"：依赖一致率低至 7%，功能测试测不出，新 agent 无改善，训练分布的环境先验是主因（arXiv 2610.00425）

Code That Works, Environments That Don't: Measuring Environment Reproducibility in AI-Generated Software（arxiv.org/abs/2610.00425，cs.SE）：coding agent 能从自然语言生成功能正确的项目，但环境规范（准确识别运行所生成代码所需的依赖）是正交维度。作者开发 agent 环境规范协议 + 三层框架：声明依赖 / 运行时实际安装 / 必要充分集，系统评测 3 agent × 4 语言 × 50 任务。结果：依赖集合一致率低至 7%（同一任务）、冗余/不一致/不完整到处都是且功能测试全检测不出；更新的 agent 无实质改善——不是规模或新旧能解决的；声明层与运行时层的分歧最大，指向模型从训练分布学来的环境先验是主因。结论：环境规范是现有 benchmark 没捕捉的独立质量轴。对 Coding Agent Failure Patterns 是"生成软件的可移植性"失效面的第一次系统测量——与 #2 schema bias、#4 库错误同构：都是'功能正确性掩蔽的第二轴失效'——自建验收清单在 pytest 绿了之后该加一步：fresh container 里按声明依赖装一遍、跑一遍；'必要充分集'的三层对照可以直接做成 CI 检查。

• 来源: arxiv.org/abs/2610.00425
• 信号: 三层框架（声明/运行时/必要充分）· 依赖一致率低至 7% · 功能测试测不出 · 新 agent 无改善 · 声明 vs 运行时分歧最大 → 环境先验 · 3 agent×4 语言×50 任务
• 关键词: Coding Agent Failure Patterns · agent-evaluation · Vibe Coding Agent 项目蓝图

4. 库使用错误 — 84% 的 LLM 生成文件带库相关错误：无效 import/幻觉库/过时 API，文档接地 + 自动验证的 agentic 管线砍掉 38-55%（arXiv 2610.00622）

Understanding and Mitigating Library-Related Issues in LLM-Generated Code（arxiv.org/abs/2610.00622，cs.SE）：LLM 生成代码大量集成外部库，也大量用错——无效 import 路径、缺失 import、幻觉库、弃用 API、未用 import。100 个生成文件的分析：84% 至少带一处库相关错误。缓解走 agentic 路线：任务分析 → 文档接地（documentation grounding） → 代码生成 → 自动验证的闭环。300 个真实任务（快速演进的 Python 框架 LangChain、AutoGen）× 5 个 LLM（GPT-5、DeepSeek-V3、Qwen3、Mistral、Llama 3）：库错误减少 38.1%-54.6%、正确率最高 +16%，对所有模型一致有效。对 Claude Code Skills 是"文档接地"路线的定量背书——与 #118 SAGE、#121 流程级评测的 skill 生命周期线拼上'内容质量'一块：skill/文档不是写了就行的，是幻觉库与弃用 API 的第一道闸；快速演进框架（LangChain 类）的 skill 要带'文档版本锚定+验证步骤'，否则 84% 的错误率就是默认值。

• 来源: arxiv.org/abs/2610.00622
• 信号: 84% 文件带库错误 · 幻觉库/无效 import/弃用 API 分型 · 文档接地 agentic 管线 · 错误 -38.1%~-54.6% · 正确率 +16% · LangChain/AutoGen 真实任务 × 5 模型
• 关键词: Claude Code Skills · Coding Agent Failure Patterns · agent-evaluation

5. Lingtai — 免训练概念遥测层：每步生成投影到命名概念锚，信号与预测不确定性稳健相关，轨迹身份"强惯性弱复现"，但正确性坐标不成立（arXiv 2610.00656）

Lingtai: What Concept Geometry Reveals--and Does Not Reveal--About LLM Inference（arxiv.org/abs/2610.00656，cs.CL）：观察自回归推理时模型在算什么（在线、免训练探针）一直困难。Lingtai 在每个生成步把残差状态投影到免构造的命名概念锚库（无需标注概念样本/结果标签/梯度拟合/激活空间优化），产出结构化的每步概念坐标。发现：信号与预测不确定性稳健相关（过问题身份与 token 位置控制、非单一 token 类型、非 GSM8K 正误混合、随机锚不可复现；K-means/PCA 投影明显更弱或方向不一致）；两个结构浮现——不确定性关联的活动信号（功能几何随任务变形：HumanEval/MBPP/GSM8K 各异）与执行特定轨迹身份（强局部惯性、弱复现不变性——完成段 k=32 腐蚀下归档 episode 仍可 62.0% 检回、全新执行只 11.7-16.0%）。诚实的否定结果：标量概念活动信号在测试协议下不构成稳定正确性坐标——正确性仍需外部供给。遥测开销 0.7-1.6%/token。对 agent-evaluation 是"运行时可观测性"的新仪器——与 #120 Breadcrumb（录屏）、#121 Herschel（服务端 profiling）连成观测栈的应用层：'轨迹身份强惯性弱复现'直接可用于自建 agent 的'这次运行和上次是不是同一套思路'检测；'正确性坐标不成立'的诚实划界也值得学——遥测告诉你模型在哪犹豫，不告诉你它对不对。

• 来源: arxiv.org/abs/2610.00656
• 信号: 命名系统 Lingtai · 免训练概念锚投影 · 不确定性稳健关联 · 轨迹身份 62.0% vs 11.7-16.0% · 正确性坐标否定结果 · 0.7-1.6%/token 开销
• 关键词: agent-evaluation · Context Engineering · Coding Agent Verification

6. PACE — 准入审查的不可能性与调用点执行：安全变体与泄漏变体可产生相同准入证据，79 攻击列 62 列最低 ASR、效用损失 ≤3 分，自适应搜索 0/30（arXiv 2610.01349）

PACE: Provenance-Aware Capability Enforcement for Tool-Using LLM Agents（arxiv.org/abs/2610.01349，cs.CR）：被投毒的工具元数据、检索页面、记忆、可复用 skill 都能操纵下一次调用——而"准入前审查工件"在原理上就不够：安全变体与泄漏变体可以产生相同的准入证据，健全的闸门因而无法对任一方放宽。作者把这个条件形式化，留下部署唯一还能动作的边界：每次工具调用执行前的一刻。PACE 就在那里做 provenance-aware 强制：路径收敛（对代表性影响路径提出可执行切面）+ 能力与效果验证（schema 定义的效果对照从认证请求编译出的权限）；区分认证执行契约与被评测配置（可恢复被误拦的授权调用或应用声明的修复）。8 个可执行 agent 安全基准 × 3 目标模型家族：被评测配置在 79 个合格攻击列中 62 列取得严格最低攻击成功率、14 列打平；原生效用损失至多 3 分；1167 对消融显示安全增益主要来自效果验证；缩尺自适应搜索对防御 0/30 成功。对 mcp-security 是信任链的第四段——与 #119 Pretext（扫描可被白盒绕过）、#121 rugsnare（描述静默漂移）、#120 pipelock（出口检查）连读：PACE 补上理论界——'扫描/准入'这条线有原理天花板，执行点的能力验证才是可依赖的边界；'契约 vs 配置'分离也值得抄进自建 guardrail（可回滚的误拦修复通道）。

• 来源: arxiv.org/abs/2610.01349
• 信号: 命名框架 PACE · 准入证据等价性不可能论证 · 调用执行点强制 · 62/79 列最低 ASR + 14 平 · 效用损失 ≤3 分 · 自适应搜索 0/30 · 契约/配置分离
• 关键词: mcp-security · Agent Safety · agent-skill-security

7. MGD — Alexander 形式论的 harness 工程化：LLM=无本地传统的 vernacular builder，28 道阻塞闸门治理 misfit，S=P=T=W 保证模型（arXiv 2610.01372）

A Design Theory for AI-Assisted Software Development Derived from Christopher Alexander's Theory of Form（arxiv.org/abs/2610.01372，cs.SE）：Alexander 的论点——形式与语境的契合只能否定地感知（通过已识别 misfit 的缺席）。作者把它工程化成 Misfit-Governed Development（MGD）：把 LLM 建模为"非本地 vernacular builder"——在无数 codebase 上训练、却不native于任何一个，产出倾向漂向主流惯例而非本地传统。四件机器：问题显式表示（Jackson problem frames）+ 传统显式表示（四形式 pattern language）+ 确定性 misfit 检测器 + 修复循环，外加人门控的立法回路治理表示与检测器。双循环过程：自治内环（LLM 对着闸门迭代）+ 人的外环（规格对照世界判断），合成 S=P=T=W 保证模型（规格/程序/测试/世界——等号是关系不是同一）。实证：64 份 problem-frame 规格构建并重建四聚合事件溯源 Scrum 系统，约 1,300 生成测试 + 28 道阻塞闸门（其一含 188 条规则）。对 coding-agent-harness 是"harness 工程"有了正式设计理论——与 #121 Harness Engineering（解剖学）互补：那篇回答'行业长什么样'，这篇回答'为什么必须闸门而不是 prompt'——'LLM 漂向主流惯例'正是自建项目'代码能跑但没有本项目的味道'的病根；'misfit 检测器 + 人门控立法回路'是 vault 里 Alex 老爷子方法论的第一次严肃落地样本。

• 来源: arxiv.org/abs/2610.01372
• 信号: 命名方法论 MGD · LLM=非本地 vernacular builder · 否定性契合感知 → misfit 检测器 · 双循环（自治内环/人的外环）· S=P=T=W · 64 规格/1300 测试/28 闸门
• 关键词: coding-agent-harness · Coding Agent Failure Patterns · Vibe Coding Agent 项目蓝图

8. Janus — SSD 稀疏 KV 存储的 agentic 服务框架：KV 需求预测把 SSD 读挪出关键路径，TTFT 至 3.69×（arXiv 2609.36938）

Efficient Agentic LLM Serving over SSD-based Sparse KV Storage（arxiv.org/abs/2609.36938，cs.DC）：agentic 会话在推理与工具间交替、历史越滚越长——需要降注意力计算又要留 KV 缓存免重算。前沿开源 LLM 用稀疏注意力选部分历史、SSD 是比 CPU DRAM 便宜的 KV 存储，但稀疏 KV 选择依赖推理中的临时值，把 SSD 读逼进关键路径，还被碎片访问与读写干扰拖慢。Janus（命名系统）聚焦 append prefill（每轮新增输入，占历史 KV 加载大头）：用模型自己的 KV 选择模块在更早的中间值上跑、预测 KV 需求（免训练），预测读与计算重叠、漏预测在注意力前补齐保输出不变；SSD 侧合并相邻读、CPU 打包散页为顺序写、读活跃时限后台写。3 模型 × 3 agentic 轨迹：TTFT 较既有工作最高 1.57-3.69×（平均 1.22-1.85×），解码效率不降。对 Coding Agent 成本优化 是长会话服务成本的存储层新解——与 #121 AgSpec（解码层）、#120 Herschel（profiling 层）继续加厚成本栈：agentic 负载的'长历史 + 工具间隔'结构正在催生一整层专用 infra；自建多 agent 工作流如果会话历史 >DRAM 预算，'预测式 SSD KV 分层'是现成方向。

• 来源: arxiv.org/abs/2609.36938
• 信号: 命名系统 Janus · 免训练 KV 需求预测 · SSD 读出关键路径 · TTFT 1.57-3.69×（平均 1.22-1.85×）· append prefill 聚焦 · 3 模型×3 agentic 轨迹
• 关键词: Coding Agent 成本优化 · coding-agent-harness · Context Engineering

9. context-mode — 25.4k★ 的上下文窗口优化层：工具输出沙箱（98% 压缩）+ 会话记忆持久化 + 17 平台路由，MCP + hooks 强制（github.com，HN #1 570+ 点）

context-mode（github.com/mksglu/context-mode，25,392★，TypeScript，ELv2，2026-02 创建）："上下文问题的另一半"——把工具输出关进沙箱（宣称 98% 压缩）、持久化会话记忆、经 MCP + hooks 在 17 个平台间强制路由。GitHub Trending 周榜 + HN #1 570+ 点 + npm 周装量徽章，是当前"上下文工程"工具化赛道跑得最快的消费级实现。对 Context Engineering 是"工具输出治理"的量产样本——与 #121 AutoCompact（学习式压缩，研究侧）、#118 Magnitude 路线（推理层）连读：上下文管理的'压缩什么'已有学习化答案，'允许什么进上下文'（工具输出沙箱）有 25k★ 的工程答案——自建 harness 的工具输出应默认过沙箱层再入上下文，'全量工具输出直进上下文'正在变成反模式。（ELv2 许可对自建商用有约束，选型时留意。）

• 来源: github.com/mksglu/context-mode
• 信号: 25,392★（Trending 周榜）· HN #1 570+ 点 · 工具输出沙箱宣称 98% 压缩 · 会话记忆持久化 · 17 平台路由 · MCP + hooks 强制 · ELv2
• 关键词: Context Engineering · Coding Agent 成本优化 · coding-agent-harness

10. tons-of-skills-marketplace — harness-free 规范层的 skills 平台：2.8k★、434 插件/2900 skills、ccpi 包管理器，"Claude Code 是唯一 verified-native harness"（github.com）

tons-of-skills-marketplace（github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace，2,809★，Python，2025-10 创建，v4.33）：model-agnostic 的 agent-skills 平台——规范层 harness-free by construction、经"verified adapters"适配各 harness、ccpi 包管理器分发。README 的立场很锋利：Claude Code 是当前唯一 verified-native harness，其他 harness 在原生路径验证前只是"engineering candidates"，"仅源码调研不作为公开支持"——技能分发第一次有了"验证级别"的语义。规模：434 插件 / 2,900 skills。对 Claude Code Skills 是 skill 生态从"文件目录"走向"包管理 + 验证分级"的标志——与 #121 Harness Engineering 的 SKILL.md 9/11 采纳率、#118 SAGE 准入门连读：skill 的'供给'（市场）、'质量'（准入）、'分发'（ccpi）三件套正在成形；Skill Manager 项目该对齐的现实是——skill 可移植性的正确抽象是'规范层 + verified adapter'，而不是'每个 harness 一份拷贝'。

• 来源: github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace
• 信号: 2,809★ · harness-free 规范层 + verified adapters · ccpi 包管理器 · 434 插件/2,900 skills · "Claude Code 唯一 verified-native"立场 · 验证分级语义
• 关键词: Claude Code Skills · agent-skill-security · Vibe Coding Agent 项目蓝图

11. agmi + untyped — 记忆篡改一致性套件 + TLA+ 录制运行检查：agent 基建的"可验证性"两个方法论种子（github.com，2★ + 3★）

agmi（github.com/tech4biz-yasha/agmi，2★，2026-09 创建）：Agent Memory Integrity 一致性测试套件——经存储自身 API 写入记忆、背后偷偷篡改、再读回，测量存储是否察觉：13-14 个存储行（LangGraph SQLite/Postgres/Redis、OpenAI Agents SDK、LlamaIndex、Letta、Mem0 等）+ 六个完整性工具，已挂 IETF 草案（draft-khandelwal-bmwg-agent-memory-integrity）+ Zenodo/SSRN 方法论文。untyped（github.com/untyped-ai/untyped，3★，2026-10-04 创建）：把 agent harness 与副作用工具的协议写成 TLA+ 规范做模型检查——AtMostOnce（重试下至多一次效果）、ApprovalBeforeEffect（批准先于效果）、BudgetHeld（调用不超预算），既查设计（155 行 harness.tla 的 18/12480 状态空间）也查录制的真实运行（"run C: rejected, the run is outside the protocol"）。对 Agent Memory 与 Coding Agent Verification 各是一个方法论种子——两个仓库都极小（2★/3★）但把'完整性/协议符合性'从博客话题做成了可执行检查：agmi 的'写入-篡改-读回'三步是任何记忆层的通用审计原语；untyped 的'录制运行对照规范'把 #119 FORALL 的'证据绑定工件'推进到运行时协议层——自建 harness 的幂等/审批/预算三性质值得先写 TLA+ 再写代码。

• 来源: github.com/tech4biz-yasha/agmi · github.com/untyped-ai/untyped
• 信号: agmi 13-14 存储实测 + IETF 草案 + SSRN 论文 · 写入/篡改/读回审计原语 · untyped TLA+ 模型检查 · AtMostOnce/ApprovalBeforeEffect/BudgetHeld · 设计与录制运行双查 · 2026-10-04 新仓库
• 关键词: Agent Memory · Coding Agent Verification · mcp-security

12. Claude Code 30 天日志静默删除 — cleanupPeriodDays 默认值的后台清扫：session transcript/任务快照/文件历史都会消失，"调大设置救不回已删除的"（brycewatson.com，HN 9p 重浮）

Claude Code deletes your old session logs after 30 days by default（brycewatson.com/blog/28-claude-code-deletes-old-logs/，HN Algolia 9p，2026-06 原文今日重浮）：~/.claude/settings.json 顶层的 cleanupPeriodDays 默认 30 天、最小 1、0 校验失败——删除以"会话启动后的后台清扫"进行、无任何提示，老会话只是从 /resume 里消失。清扫范围比想象宽：核心是 ~/.claude/projects/ 的每会话 .jsonl transcript（含 subagents/），v2.1.117 起 tasks/、shell-snapshots/、backups/ 也加入，文档还点名 file-history/、plans/、debug 日志、粘贴缓存、孤儿 worktree。作者的关键句："把设置调大救不回任何已被删除的东西"——多数人是在找一份已消失的日志时才知道这两件事。对 Agent Safety 是取证链的一个静默缺口——与 #120 Simon Roses 响应手册的"先停 agent 保全日志（日志会老化失效）"直接互证：日志失效不只是'会老化'，是默认 30 天自动删除——事件响应预案的第一步（保全 ~/.claude/projects/ 与 file-history/）要加在'安装 Claude Code 之后'而不是'出事之后'；顺带审一遍自建 agent 的日志保留策略是否同样有静默清扫。（原文 2026-06 发布，今日 HN 重浮；非新事件，价值在运维提醒。）

• 来源: brycewatson.com/blog/28-claude-code-deletes-old-logs/
• 信号: cleanupPeriodDays 默认 30 天 · 后台清扫无提示 · v2.1.117 扩大到 tasks/shell-snapshots/backups · file-history/plans 也在列 · 调大救不回已删 · 取证缺口
• 关键词: Agent Safety · agent-skill-security · Coding Agent Failure Patterns

观察清单