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2026年，AI生成代码的速度日益加快，但代码审查却愈发不足。AI不仅补全代码，还能修改配置、安装依赖、生成测试，甚至以Agent形式规划任务。然而，最危险的风险往往潜藏于语法正确、测试通过的“正常”代码中，可能引发数据泄露、权限过度开放或资产损失，如Moonwell cbETH预言机配置错误导致超170万美元损失。 为系统化应对此类风险，北京大学Narwhal-Lab开源了“Narwhal AI Code Risks”项目。该项目整理了分散的案例与线索，将材料分为三层：已证实的真实事件（cases/）、待观察的早期信号（inferred/）以及典型的风险场景（scenarios/）。风险被归纳为七大类：供应链风险、代码级漏洞、云与基础设施配置、Agent风险、垂直领域风险、知识产权与合规风险以及人为因素。 该项目旨在将零散的风险信息转化为可复用的公共知识库，帮助开发者提前识别隐患，为安全研究提供样本，并为工具开发提供基准。在AI深度融入软件工程的当下，这份“航行日志”致力于记录每一次偏航，让后续团队能避免重蹈覆辙，更安全地航行于AI应用元年。

做了九年投资，IOSG创始人Jocy复盘发现，成功创始人各有精彩，但失败者却惊人相似。基于上百个项目经验，他总结出六类应避开的创始人画像： **创始人特质类：** 1. **情绪不稳定型**：压力下陷入情绪对抗，而非解决问题。 2. **缺乏饥饿感/有退路型**：身后有安全网，在至暗时刻难以全情投入、做出最优选择。 3. **失控的Ego型**：包括“精装修执行机器”（擅长已知最优解但缺乏应变）和“教授型创始人”（技术深但商业弱或不听建议），或有严重路径依赖。 **项目结构类：** 4. **Token优先，而非产品优先**：将代币仅视为融资工具，与核心业务价值脱离。 5. **没有清晰的资本退出策略**：融资时说不清未来里程碑与投资人回报路径。 **此外，还有一项关键定价因素：** 6. **未经历完整周期型**：未亲历完整牛熊的创始人容易低估市场压力，对其投资需谨慎并控制额度。 反过来，他们青睐的创始人具备：对问题的深度痴迷；二次创业经历与非共识远见；善于沟通且有受控的野心；坚韧的意志力与贝叶斯更新思维；以及全球化视角、主动破局能力和卓越判断力。 文章最后给出三条给创业者的保命建议：**现金流重于叙事**；**谨慎发币，因其是百万美元级的沉重负债**；**敬畏市场流动性，懂得择时**。投资机构的核心纪律是：可投可不投，就不投。穿越周期的秘密不在于神判断，而在于一次次果断按下“不投”的按钮。