Prompt Injection 防护,不是再补一句“忽略恶意输入”
很多人搜 prompt injection defense,是因为系统开始接用户文本、网页内容或知识库之后,已经意识到靠 prompt 提醒不够。DepthPilot 关心的是 trust boundary、动作确认和真正能止损的 guardrails。
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Prompt Engineering Course
Prompt Engineering 课程,不该只教你写更长的 prompt
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LLM limitations,不只是“模型会幻觉”,而是你要学会什么时候不能让它硬答
Structured Outputs Guide
Structured Outputs 指南,不是让模型“像 JSON”,而是让结果真的可验证
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Retrieval 与 Grounding 指南,不是把文档全塞进去就算做了 RAG
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AI Workflow 课程,目标不是会聊,而是会搭可交付流程
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Agent Workflow Design,不是让模型自己猜下一步
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Context Architecture,不是把更多字塞进 prompt
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AI Eval Loop,决定你是在优化系统还是在凭感觉试错
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Context Engineering vs Prompt Engineering,到底差在哪里
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AI Workflow Automation 课程,重点不是自动化按钮,而是可维护系统
OpenClaw Tutorial
OpenClaw 教程,不只是装起来,而是跑通、排错、沉淀成 skills
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Supabase Auth 教程,不止是做个登录页
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Creem Billing 教程,真正关键的是 webhook 和 entitlement
AI Eval Checklist
AI Eval Checklist,用来判断你的系统是不是真的变好了
LLM Observability Guide
LLM Observability 指南,不是多记日志,而是让失败真正可重放
Prompt Injection Defense
Prompt Injection 防护,不是再补一句“忽略恶意输入”
LLM Model Routing Guide
LLM 模型路由指南,别再让所有请求都走同一条回答链
LLM Latency and Cost Guide
LLM 延迟与成本指南,先消灭浪费,再谈模型价格
Human in the Loop AI
Human in the loop 不是兜底口号,而是升级路径、review queue 和 handoff packet 设计
RAG Freshness Governance
RAG 不是检索到就算 grounded,真正关键是 freshness governance
LLM Evaluation Rubric
LLM evaluation rubric,不是打分表花架子,而是修复顺序和上线判断
这条路径能建立什么
为什么这个主题重要
为什么 prompt injection 不是单点技巧问题
它不是一句“请安全”能解决的问题,而是信任层设计问题。只要不可信文本能进入高权重位置,系统就可能被内容反向指挥。
为什么这个主题重要
真正要防的是什么
真正要防的是不可信内容越过边界,触发工具调用、泄露内部信息、覆盖系统协议或制造虚假确定性。
为什么这个主题重要
DepthPilot 怎么把它教成实战能力
我们会让用户给自己的 workflow 画 trust boundary,做 prompt injection 审计,并拿一份 checklist 去检查输入隔离、动作确认和输出降级。
接下来去哪
用户通常会问什么
只要把系统 prompt 写得更强硬就够了吗?
不够。没有 trust boundary、动作确认和权限控制,再强硬的提示词也可能被绕过。
哪些系统最该重视这件事?
任何会读外部文本、会调工具、会接知识库、会接触敏感数据的 AI workflow 都该重视。