分析OpenClaw等自治型代理面临的间接提示词注入隐患。由于推理层难以隔离外部不可信数据与系统级指令，攻击者可利用隐蔽文本诱导代理越权调用执行工具或污染持久化状态。防御策略需脱离单一的模型对齐，在架构层面重构信任边界。系统应综合部署输入数据封装、高危操作人工验证、容器化环境隔离、最小化细粒度权限分配与强制记录审计日志，以此限制控制流失陷后的基础破坏域。

本社团课程专为零基础新生设计，旨在揭开大模型的神秘面纱。我们将从核心原理出发，让你理解AI并非无所不能的“神”，而是一个有“脾气”的强大工具。课程将系统教授上下文管理、提示词工程（R-T-F-E公式）等实用技巧，并展示AI在编码、创意领域的应用。最终，你将学会如何根据任务需求，在众多开源与闭源模型中做出明智选择，成为一名高效、理性的AI使用者，真正将AI融入学习与工作流。

A waterfall model Agent simulation implementation based on LLM Agent, where different roles are played by LLM Agent respectively, and tasks are divided according to the stages of the waterfall model.

一种基于LLM Agent的瀑布模型Agent模拟实现方案，通过LLM Agent分别扮演不同角色，并按照瀑布模型的阶段划分任务

本文记录了一些自己常用的大模型提示词。