LLM

OpenClaw 的 SecretRef 机制通过引用分离实现了配置文件级别的凭据保护，但运行时内存中仍存在明文凭据。本文从凭据视角完整分析 SecretRef 的安全边界与实际风险。

提示链（Prompt Chaining）将复杂任务分解为多个串行步骤，每个步骤用独立提示词处理。适合场景明确、流程固定的任务，如翻译、摘要生成等。开发者预先定义流程，模型执行每一步

AI Agent 的本质是 LLM 推理 + 环境上下文 + Skills/MCP 执行。本文厘清凭据安全的核心矛盾——LLM 能看到运行时的一切，以及本质解法：执行层隔离。同时澄清凭据与 Skills 的概念边界，提出凭据安全的三个判断维度。

我们正从原子的土地迁往比特的虚空。 在这趟迁徙中，有两处风景最为显眼：比特币矿场里永不止息的哈希竞赛，与GPU集群中昼夜轰鸣的矩阵运算。 它们都基于一套物理现实——通过巨量的电力消耗吐出纯粹的数字产物。 ...