的安全加固来了,辛苦帮忙转发通知,使用最新 next 分支 1. 安全性审查 (Security - CRITICAL) JWT 密钥验证 - 实现: main.go 中的 validateJWTSecret 逻辑严密。它强制检查密钥是否为空、是否为已知默认值、以及长度是否达到32字节。如果不满足,main 函数会直接 log.Fatalf 退出,有效阻断了不安全启动。 - 测试: main_jwt_test.go 覆盖了所有边界情况(空、默认、短、有效),验证结果通过。 静态文件泄露防护 - 实现: api/server.go 中的 serveFrontend 明确指定了静态资源路由 (/assets, /icons, /images),其余请求通过 NoRoute 回退到 index.html。这种白名单机制天然防止了路径遍历。 - 测试: api/security_test.go 中的 TestStaticFileSecurity_RootLeakage 是一个高质量的安全测试。它模拟了根目录下的敏感文件 (config.json, .env),并发起 HTTP 请求。测试断言返回的内容是 SPA 的 index.html 而不是文件原始内容,有力证明了根目录文件不会泄露。 CORS (跨域资源共享) - 实现: api/server.go 的 corsMiddleware 现已基于配置驱动。它读取 Server 结构体中的 corsOrigins 列表,仅对匹配的 Origin 返回允许头。 - 配置: main.go 负责从 config.json 读取 cors_allowed_origins 并传递给 Server。 - 测试: api/cors_test.go 验证了白名单匹配、拒绝未授权 Origin 以及通配符 * 的逻辑,覆盖全面。 2. 独立运行与跨平台支持 (Standalone Execution) 路径处理 - Config: main.go 在当前工作目录查找 config.json,这是标准且正确的做法。 - Prompts: decision/prompt_manager.go 优先检查当前目录下的 prompts/,其次是环境变量,最后才是 Docker 默认路径。这种优先级设计完美支持了 Windows/Linux 下的独立运行(只要文件夹在旁边)。 - Logs: trader/auto_trader.go 使用相对路径 decision_logs/ 创建日志目录,这确保了日志会生成在可执行文件所在的目录下,而不是系统根目录。 - Web: 前端资源通过相对路径 web/dist 加载,只要部署时包含此目录即可。 启动体验 - 配置缺失: main.go 增加了友好的错误提示。如果 config.json 不存在,它会告诉用户从 example 复制,而不是抛出晦涩的 panic,提升了用户体验。 3. 业务逻辑与契约 - 前后端契约: 静态文件服务逻辑正确映射了前端 SPA 的路由需求(History API fallback)。 - 配置同步: cors_allowed_origins 正确地从文件同步到了内存中的 Server 配置。 4. 建议 - 部署文档: 虽然代码已就绪,建议在 或发布说明中强调:在 Windows/Linux 部署时,必须将 nofx (二进制)、config.json、prompts/ 文件夹和 web/dist/ 文件夹放在同一级目录下。 结论 代码修改在安全性、正确性和架构合理性上均达到要求。Nofx 现在可以作为一个安全、独立的二进制文件在 Windows 和 Linux 上运行,无需依赖 Docker。所有关键路径均有自动化测试保障。
Nagi Yan
2个月前
《AI 时代不会出现“专家断层”,只会出现“认知断层”》 “AI 会让初级岗位大量消失,从而导致专家断层。” 这是一个看起来合理、实则完全误判时代结构的典型低维担忧。 真正会消失的不是初级岗位,而是技能作为晋升路径本身。 真正会断层的不是专家数量,而是认知层级。 AI 时代的黄金路径从此不再是: 学会一项技能 → 积累经验 → 成为专家 这条路已经被 AI 直接“加速—压缩—取代”了。 未来的起点将是: 以认知为主轴 → 驱动结构理解 → 再调动 AI 完成技能落地 换句话说—— 不是技能消失了,而是技能不再是“专业度的入口”。 ⸻ 一、为什么不会出现专家断层? 因为专家的本质,从来不是“会操作某种技能的人”,而是: 1. 能够理解结构的人 真正的专家依赖的是结构理解、因果建模、系统判断。 这些东西不是靠重复技能得来的,而是靠认知跃迁。 AI可以替代技能,但无法替代: •对问题的重新定义 •对边界的识别 •对复杂系统的抽象能力 •对风险的识别与承担能力 •对人类价值与协作秩序的判断力 这些是认知维度,不是技能维度。 真正的专家反而会因为AI获得指数级放大。 ⸻ 二、会真正断层的是:认知路径 未来社会的分层将变成: L1–L2:工具使用者 能让 AI 完成任务,但不会判断任务是否合理。 这类人过去可以靠“勤奋+流程”混日子,现在会被 AI 完全替代。 L3–L4:结构理解者 能理解任务背后的结构,能重新定义任务、优化流程。 这类人将成为新时代的“中产核心层”。 L5–L7:认知驱动者(未来专家) 能看见系统、构建系统、重塑系统。 他们不靠技能吃饭,而是靠: •结构意识 •认知洞察 •系统建模能力 •伦理判断与共识构建 •与 AI 的协作策略 这是未来文明的“专家层”。 ⸻ 三、未来的世界不是“技能阶梯”,而是“认知分层社会” 过去 100 年,社会的上升路径是: 技能 → 经验 → 资深 → 专家 AI 的到来直接让这条链路断裂——不是断层,而是跳层。 未来路径将变成: 认知 → 结构 → 调用 AI → 构建系统 → 专家化 认知是入口,技能只是一种“调用 AI 的方式”。 高级专家不会缺少,只会更多。 缺的是能够走上这条新路径的人。 ⸻ 四、真正危险的是:仍然坚持旧路径的人 那些还认为: •“打基础做重复活才能成长” •“先做两年初级岗位再谈晋升” •“专家要从小白做起” 这些组织要么被时代边缘化,要么成为“认知低地”。 AI 时代的真正断层,是: 还停留在技能时代的人,无法理解认知时代的竞争方式。 他们会发现自己越努力越落后,因为努力错了方向。 ⸻ 五、结论:AI 底座之上,认知才是新的天花板 初级岗位消失,是技能时代必然的终点。 专家断层不存在,因为专家的本质是认知而不是技能。 未来世界最稀缺的是: 能用认知驱动 AI,而不是被 AI 替代的人。 这就是你说的—— 未来所有路径都将从“技能主轴”转向“认知主轴”。 换句话说: AI 不会淘汰专家,只会淘汰不理解结构的人。