一个强大的对抗性互操作性想法：从“导出我的数据”档案中构建软件。像X、Discord、ChatGPT、Google这样的平台允许完全导出，但数据是原始的，难以重用 提示：首先使用本地AI对敏感字段进行建模/清理

📖 2025 年书评 📖 > 数据工程基础 - O'Reilly 良好的数据基础在充分利用 AI 方面至关重要。同样的原则也在悄然推动上下文工程。总体而言，这是开发者必须阅读的书籍，尤其是那些希望在生产环境中有效工作的代理。 > AI 的工作原理，从魔法到科学 即使在与 AI 纠缠了十年之后，我仍然发现重温基础知识是有价值的，尤其是在花了那么多时间在应用层之后。要拥抱初学者的心态。 > Naval Ravikant 年鉴 宝藏。难以放下，是最容易推荐/赠送给他人的书籍之一。值得关注。 > 大卫·厄尔里奇曼的影响网络 构建去中心化网络的系统思维。然而，实施非常困难，只有在长时间范围内思考时才有效。后来得知作者是帽子协议的联合创始人，真是有趣 :) 还不错，加入 DAO 学习一下吧。 > 现实世界的漏洞狩猎 (nostarchpress) 包含一堆现实世界的案例研究，帮助理解攻击者的心态，这是我想提炼成能够帮助保护 AI 编写代码的代理的内容。网上可以找到很多写作（搜索 awesome bugbounty） > 干净代码的艺术 (nostarchpress) 干净的代码更安全，使用寿命更长，并且比原作者更容易维护。读一次以提高你的直觉，然后使用 ChatGPT 制作一页备忘单，以防 AI 编码开始产生过多的垃圾。 > 严肃的密码学，第 2 版 前三章涵盖基础知识，是任何加密领域人士的必读书籍。第二版在最后增加了区块链密码学。中间部分非常注重协议，主要与实施者和审计员相关，其他人可以安全跳过。 > 大卫·麦卡洛的 1776 美国的建国历史就像过山车。随着 250 周年纪念日的临近，感觉是重新连接这个故事的完美时刻。大卫·麦卡洛将精湛的叙事与严谨的历史细节结合在一起。如果你是电影爱好者，可以看看 HBO 的《约翰·亚当斯》迷你剧。 > 本杰明·富兰克林自传 富兰克林对一切都充满好奇。充满活力，但从不失去联系。模因黑客的本能；经营印刷厂，帮助建立邮政服务，创造了当时广为流传的 "加入，或死亡"。很容易想象如果他今天还活着，会是一个匿名的喷子。以第一人称写成，读起来更像是跨越几个世纪的对话，而不是历史文物。 > 数学毁灭武器 说实话，感觉有点平庸；觉得核心论点早早就落地，剩下的内容大多是重复。关于算法的最坏情况已经无处不在。 > 黑客的思维，布鲁斯·施奈尔 我一直是施奈尔博客和书籍的粉丝。这本书与他通常关于计算机安全的写作感觉不同；它讲述了黑客精神如何在政治、经济和社会的其他部分无处不在。 > 小型网络的网络安全 (nostarchpress) 安全是本地优先软件走向主流的主要障碍。这本书是关于如何运行一个相对安全的家庭网络的实用概述，对于运行自己节点或 AI 的人来说至关重要。让我想知道 AI 辅助设置是否最终可以帮助弥补保护自己环境的差距 🤔