安全

将 Microsoft Learn 负责任 AI 与无障碍修复整理为清单：核查生成式输出（图像/代码/UI）对视障等群体的刻板描绘、审计 dataset metadata、记录人在回路修复，并对齐人对 AI 结果负责的原则。

将 OWASP GenAI 项目组维护的《大型语言模型应用 Top 10》公开分类（社区页面当前称为 v1.1，自 LLM01 提示注入延伸至 LLM10 模型窃取）转写为可逐项打勾的工程设计清单，覆盖 RAG、工具调用链、插件宿主、持续学习与托管推理等架构。每个风险域的叙述与缓解方向与 genai.owasp.org／项目维基对「提示操控、未验证输出、语料或训练投毒、滥用算力型 DoS、依赖与模型供应链、敏感信息回声、特权工具设计、代理自主性失控、对模型结论的过度信赖、专有模型与权重被外部复制」等条目描述保持一致，并强调将策略控制、观测与安全左移结合，而非仅依赖单次渗透测试结论。

审查 AI 生成的代码是否存在注入风险、凭证泄露、依赖漏洞和访问控制缺陷——捕捉智能体在优化功能而非安全性时容易遗漏的问题。