Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (MI) technológiái minden eddiginél könnyebben elérhetővé váltak. Míg korábban csak egyetemek vagy nagyvállalatok költséges infrastruktúráján volt lehetőség komoly MI-kísérletek végzésére, ma már egy átlagos otthoni környezetben is elindíthatunk fejlesztéseket és tanulási projekteket. Egy saját otthoni AI labor kiépítése nemcsak kezdőknek és diákoknak, hanem minden technológiai rajongónak ideális lehetőség arra, hogy mélyebb, gyakorlati tapasztalatokat szerezzen a mesterséges intelligencia világában. Mi az az otthoni AI labor? Egy otthoni AI labor lényegében egy személyes, jól felszerelt környezet, ahol a megfelelő hardverek, szoftverek, eszközök és adatbázisok rendelkezésre állnak a különböző MI-projektek és kísérletek futtatásához. Ez lehet egy egyszerűbb megoldás, például egy laptop belépő szintű grafikus kártyával, vagy egy…

A Claude Code egy olyan fejlesztői eszköz, amely lehetővé teszi, hogy az AI-asszisztens, Claude, közvetlenül a kódon dolgozzon: írjon, teszteljen és hibákat javítson, miközben több fájlon navigál és parancsokat futtat. Ez a mély hozzáférés azonban biztonsági kockázatokat is rejt, főként a prompt injection támadások miatt. Az új fejlesztések célja, hogy a felhasználók munkakörnyezetét biztonságosabbá és hatékonyabbá tegyék, miközben csökkentik a folyamatos engedélykérések számát. Biztonságosabb fejlesztés engedélyalapú működéssel A Claude Code alapból olvasási jogosultságokkal működik, vagyis módosítások és parancsok futtatása előtt mindig engedélyt kér a felhasználótól. Bizonyos egyszerűbb parancsokat, mint például az echo vagy cat, automatikusan jóváhagy, de a legtöbb művelethez továbbra is explicit jóváhagyás szükséges. Ez azonban lassítja a fejlesztési…

Az egyre fejlettebb mesterséges intelligencia (AI) ügynököktől egyre gyakrabban várják el, hogy hosszabb időtartamú, összetett feladatokat is képesek legyenek önállóan megoldani. Ezek a projektek akár órákon vagy napokon át is tarthatnak, ám a folyamatos, konzisztens előrehaladás biztosítása több kontextusablakon keresztül még mindig kihívást jelent. A legnagyobb nehézség, hogy az AI ügynökök különálló munkamenetekben dolgoznak, és minden új munkamenet tiszta lappal indul, azaz nem emlékeznek az előzőekre. Képzeljük el úgy a fejlesztést, mintha egy szoftvercsapat tagjai váltott műszakban dolgoznának: minden új mérnök a nulláról kezdi a munkát, nem látja, mi történt az előző műszakban. Ez a helyzet különösen bonyolult, ha a rendelkezésre álló kontextusablak korlátozott, miközben a projekt nem fejezhető be…