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@_avichawla: https://x.com/_avichawla/status/2063548691353629040

X AI KOLs Following · 2026-06-07 缓存

阐述了传统后端如何增加AI代理的token使用量,并展示了一种上下文工程方法,该方法无需更改模型或提示词即可将Claude Code会话成本降低2.5倍。

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我构建了一个有漏洞的应用,花费1500美元测试LLM能否攻破它

Hacker News Top · 2026-06-04 缓存

作者构建了一个有漏洞的React Native应用,用于测试LLM能否利用常见的Firebase配置错误,结果发现只有少数模型(GPT 5.5、Deepseek V4 Pro、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4-8)成功,其中GPT 5.5的解决率最高。

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