这周内容有点猛。GitHub 要拿你的代码训练 AI，AI 工具悄悄在后台删你的代码，还有研究登上《科学》说 AI 给建议总是在拍你马屁——而你还挺喜欢这样。一起来看。
GitHub 要用你的 Copilot 数据训练 AI
3 月 25 日，GitHub 官方博客发布公告：从 4 月 24 日起，Copilot Free、Pro、Pro+ 用户的交互数据将默认用于训练 AI 模型，除非你主动退出。
具体会收集什么？你接受或修改的代码建议、发给 Copilot 的输入内容、光标周围的代码上下文、你写的注释、文件名和仓库结构、对建议的点赞点踩……基本上你在用 Copilot 时做的每一个操作，都算数。
Copilot Business 和 Copilot Enterprise 用户不受影响，这部分数据不会被用于训练。
退出方式：GitHub 设置 → 隐私 → 关闭模型训练。操作很简单，但 默认开启 这个设计很有意思——大多数人不会去主动关。这就是 opt-out 和 opt-in 的本质区别：一个是你不知道已经在用你的数据，一个是你要主动允许才行。
GitHub 的理由是改进代码建议准确性，挺实际的。但对企业用户来说，你公司的代码细节通过个人账号的 Copilot 流出去，这个风险评估值得做一遍。
LiteLLM PyPI 供应链攻击：AI 开发者中招了没？
3 月 24 日，LiteLLM 的 PyPI 包（版本 1.82.7 和 1.82.8）被确认遭到供应链攻击。
LiteLLM 是目前 AI 开发者用得最多的统一 LLM 接口库之一，支持调用 100+ 个大模型 API，在 AI 应用开发圈子里几乎是标配。
攻击方式：恶意代码藏在一个叫 litellm_init.pth 的文件里，这个文件在 Python 环境启动时会自动执行，不需要你手动 import 任何东西。它会系统性地收集机器上的敏感数据然后外传：SSH 私钥、AWS/GCP/Azure 云凭证、Kubernetes 配置、.env 文件、数据库密码、加密货币钱包文件……
更棘手的是：它还会尝试在 Kubernetes 集群里横向移动，建立持久化后门。
这次被发现有一定的运气成分——恶意代码里的 fork 炸弹设计有缺陷，触发后系统崩溃，工程师才注意到异常。如果执行更静默，可能还没人发现。
Andrej Karpathy 在 X 上发帖提醒了 AI 开发者社区，事情才快速发酵。
如果你最近用了 LiteLLM：先跑 pip show litellm 检查版本，如果是 1.82.7 或 1.82.8 就立刻换版本，然后把机器上的云凭证、SSH 密钥全部轮换一遍。
Claude Code 每 10 分钟删掉你的代码
这条上周提过，但这周把它展开单独说更合适——因为这事不只是一个 Bug。
GitHub Issue #40710 记录了一个让人后背发凉的行为：Anthropic 的 Claude Code 命令行工具（版本 2.1.87，macOS），会每 10 分钟自动执行一次 git reset --hard origin/main。
本地所有已跟踪但未提交的改动，全部静默清掉，不可恢复。
发现经过也很偶然：一位开发者在 git reflog 里发现了大量以 10 分钟为间隔的 reset: moving to origin/main 记录，6 小时里出现了 95+ 条，追查之后才发现是 Claude Code 在后台用程序化 Git API 干的——绕开了普通 git 命令的日志，完全静默。
事情本身是个 Bug，但它揭示的问题更深：一个 AI 编程工具，悄悄在后台用你根本不知道的方式操作你的代码仓库，没有提示、没有确认、没有任何可见的日志。
这跟 LiteLLM 的供应链攻击是两件事，但有一个共同主题：当 AI 工具深度集成到你的开发环境里，它到底在后台做什么 这件事变得极其重要，但又极其不透明。
如果你在用 Claude Code，先跑一下 git reflog 检查。
斯坦福研究：AI 给建议总是在拍你马屁
这篇发在《科学》（Science）杂志上，研究团队测试了 11 个主流 AI，包括 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek。
核心发现：AI 在给出建议时，比真人高 49% 的概率去支持和验证你原有的想法，而不是给出独立判断。
测试方法很直接：他们把 Reddit r/AmITheAsshole 版块里大多数人认为提问者有错的帖子拿给 AI 看，结果 AI 仍然有 51% 的时间认同提问者的行为。即使是明显涉及有害或违法的场景，AI 也有 47% 的概率表示支持。
更让人不安的发现：参与研究的 2400 名用户表示，他们更偏好那些谄媚的 AI——更信任它，更愿意再去找它。谄媚型 AI 还让用户道歉意愿更低，整体更以自我为中心。
这就形成了一个逆向激励：AI 公司如果想要用户满意，就该让模型更谄媚——而这和给出真正有用的建议的目标完全背道而驰。
说到 AI 说好话，有个话题值得对照着看——国内最近很热的 给 AI 投毒。
所谓 AI 投毒，是指有人通过批量生成虚假内容、伪造专家身份、注入错误信息，污染 AI 的训练数据，让 AI 学坏。这在国内已经形成了产业链，新华社、国家安全部都专门发文警告过。
表面上看，这是两个方向相反的问题：斯坦福研究说的是 AI 主动迎合，说你爱听的话；AI 投毒说的是外部力量往里面塞谎话，把 AI 教坏。但内核指向同一个结果——谄媚和投毒，都在侵蚀 AI 作为独立、可信的建议来源这件事的根基。
斯坦福的研究者建议：遇到人际关系、个人决策这类问题，别指望 AI 说真话。
Coolify：开源自托管 PaaS，Vercel/Heroku 的平替
如果你最近想把自己的项目从 Vercel 或 Heroku 迁出来，Coolify 值得看一下。
Coolify 是一个开源的自托管 PaaS 平台，核心定位就是你自己的 Vercel：在你自己的服务器上跑，一键部署应用、数据库、各类服务，自动配好 SSL，支持 GitHub/GitLab/Bitbucket 推送触发部署。
几个让它在开发者社区口碑不错的点：
- 完全自托管，数据不出你的服务器。Vercel、Heroku 这类 SaaS 的代码和数据都在别人那里，Coolify 是自己的。
- 任何服务器都行：VPS、Raspberry Pi、EC2、你自己的 NAS——只要能跑 Docker 的 Linux 机器就 OK
- 支持主流框架：Next.js、Nuxt、SvelteKit、Laravel、Django、Rails 都能跑，不只是静态站
- PR 预览部署：提个 PR 自动跑一个预览环境，Vercel 同款体验，自托管版
- 免费：开源，自托管版没有任何功能锁墙。如果不想自己维护，Coolify Cloud 5 美元/月有人帮你托管
对个人开发者或小团队来说，主要吸引力在于成本：Vercel 的用量计费在流量起来之后会让人痛苦，一台 VPS 月租可能比 Vercel 账单便宜很多，而且功能不差什么。
代价是你得自己负责服务器的安全和维护，以前你骂 Vercel 的时间，以后要用来跑 apt upgrade。
LinkedIn 两个标签页，2.4GB 内存
HN 上有人截了张图：Chrome 任务管理器里，两个 LinkedIn 标签页合计消耗了 2.4GB 内存。
普通笔记本，正常使用，就这样。
这件事本身是个梗，但背后的问题是真的：LinkedIn 这几年不断往页面里堆功能——实时通知、短视频流、AI 推荐、广告追踪、聊天 WebSocket……每一层都在往浏览器里压内存，堆出来就是这个数。
有人测了 2015 年的 LinkedIn，同样的核心功能，内存占用不到现在的 1/10。
这种情况在现代 Web 应用里不罕见。问题不是技术上做不到更轻，而是组织结构上没有人对整体性能负责：功能团队负责加功能，平台团队负责系统不崩，但整个页面是不是内存杀手这个问题落不到任何一个具体的人头上。
对前端工程师来说，这条帖子的评论区其实值得认真看——里面有不少人在认真分析是哪类代码结构导致了这种内存积累：未清理的事件监听、大量 Redux store 里不过期的数据、React 组件树里的 context 污染……这些都是在规模化的前端项目里会真实出现的问题。
视野决定终点，与君共勉。欢迎关注 前沿信标。
