Context Engineering Isn’t Enough — A Loop Engineering Experiment With No LLM Inside the Loop
每个人都在谈论循环工程，但大多数讨论都假设法学硕士位于循环的中心。我想隔离架构本身。因此，我构建了一个确定性的、零依赖的 Python 基准测试，用简单的规则替换模型，使我能够直接衡量一个问题：目标导向控制器能否比传统线性管道更好地隔离故障？在验证了 300 个随机种子的基准测试并修复了一个最初使我自己的结果无效的微妙错误之后，我发现控制器始终完成了线性执行器从未达到的独立分支。本文介绍了架构、基准测试设计、调试过程以及一个狭隘但实用的主张背后的证据：故障隔离是控制流的一个可测量属性，与 LLM 推理无关。后语境工程还不够——循环内没有 LLM 的循环工程实验首先出现在《走向数据科学》上。
DragonForce Hid Inside Microsoft Teams and Nobody Noticed for Two Months
DragonForce 通过 Microsoft Teams 基础设施路由恶意软件流量、掩盖 C2 活动并逃避网络检测，隐藏了数月之久。 DragonForce 勒索软件攻击者攻击了美国一家大型服务公司，并通过 Microsoft 自己的 Teams 中继服务器路由命令和控制流量，并隐藏了一到两个月。赛门铁克的威胁追踪者追踪了他们 [...]
