xiyu(@ohxiyu):clodcard官方强调“使用 Kimi K3、Claude Fable、Codex 5.6 等最新模型事后也未测出该漏洞” ，意在说明 AI 的局限，也试图找角度撇开自己的责任但这在逻辑上其实存在深刻的悖论： 1.时间与事后审查悖论：拿当下的 AI 去测试过去早已发布的固件代码，本身就是时间倒错。事后怎么审查，也无法修复或改变过去已经发布并造成风险的既成事实。 2.生成与审查的悖论：当年编写代码时根本没有如今这么强大的 AI。倘若当年在开发源头就能用上现在的顶级 AI 进行全栈协同与生成，凭借其对整体架构和子模块边界条件的严密梳理，从一开始大概率根本不会写出这种子模块交互失误。用“现在的 AI 没查出过去的旧代码漏洞”来否定 AI，忽略了 AI 从“源头规范生成”与“事后静态审查”的本质区别。

2026.08.05 02:52

clodcard官方强调“使用 Kimi K3、Claude Fable、Codex 5.6 等最新模型事后也未测出该漏洞” ，意在说明 AI 的局限，也试图找角度撇开自己的责任但这在逻辑上其实存在深刻的悖论： 1.时间与事后审查悖论：拿当下的 AI 去测试过去早已发布的固件代码，本身就是时间倒错。事后怎么审查，也无法修复或改变过去已经发布并造成风险的既成事实。 2.生成与审查的悖论：当年编写代码时根本没有如今这么强大的 AI。倘若当年在开发源头就能用上现在的顶级 AI 进行全栈协同与生成，凭借其对整体架构和子模块边界条件的严密梳理，从一开始大概率根本不会写出这种子模块交互失误。用“现在的 AI 没查出过去的旧代码漏洞”来否定 AI，忽略了 AI 从“源头规范生成”与“事后静态审查”的本质区别。