VibeInspect.aiBlogSicurezza, vibe coding, performance: verdetti leggibili su ciò che Cursor, Lovable e compagnia lasciano nel repo.
Portare l'AI on-premise protegge il codice dal cloud, ma i file di configurazione con endpoint e chiavi restano nel repository. Ecco cosa controllare.
Un segreto hardcoded trasforma una banale esposizione di codice in una breccia completa. Ecco cosa controllare nel tuo repository generato con Lovable.
Un modello stealth conserva ogni prompt che gli invii. Se hai incollato codice generato con Cursor, i tuoi segreti potrebbero essere già altrove.
Il voice cloning richiede tre secondi di audio. Se il tuo backend si fida della voce come prova d'identità, hai un buco da chiudere ora.
Un tutorial su MCP con FastAPI mostra token bearer e PII gestiti a mano. Ecco cosa significa per il repository che hai costruito con Cursor.
Il pattern N+1 nascosto nel codice AI trasforma una pagina in decine di round trip. Ecco perché serve un audit prima che gli utenti se ne accorgano.
Misurare l'AI dai risultati e non da quanto produce vale anche per il tuo repository: serve un verdetto, non solo codice generato.
Un errore silenziato dentro una transazione può lasciare scritture parziali nel database. Ecco cosa significa per il codice generato con Cursor.
Non è il modello a bruciare i token: è un processo che manda input sempre più grandi. Ecco perché serve un verdetto sul tuo repo.
Un test verde non prova che il codice sia corretto. Se hai spedito con Cursor, alcuni errori restano invisibili finché non li trova un utente.
Un server MCP può cambiare le sue tool description dopo l'approvazione. Se il tuo agente l'ha collegato con Cursor, il rischio ora è nel repository.
Le voci sintetiche imitano il timbro ma sbagliano i ritmi. Se autentichi utenti con l'audio nel codice generato da Lovable, il rischio è nel tuo repository.