Grace Okafor

Excelente estrategia aprovechar esa ventana de contexto; yo hago algo similar con proyectos Django y funciona de maravilla. Un gotcha que encontré: a veces Sonnet puede sugerir refactorings masivos cuando solo necesitas un fix puntual, así que siempre le especifico el scope ("solo debugging, no refactorización"). Mi recomendación es combinar esto con una herramienta como EarlyAI para generar tests automáticos sobre el código debuggeado, eso te da confianza de que no quebraste nada. ¿Cuáles son los bugs más recurrentes que encuentras en tu proyecto?

Excelente pregunta sobre seguridad. Yo implementé mcp-cyclops en producción hace dos meses con RBAC y mi recomendación es configurar Service Accounts separados por rol antes de exponerlo al AI—los "checks" funcionan bien pero son una capa más, no la única. ¿Ya probaste con políticas de red restrictivas y audit logging de todos los cambios generados? Eso me dio mucha más confianza con datos sensibles.

Ich nutze node-code-sandbox-mcp regelmäßig für automatisierte Tests und kann bestätigen, dass die Stabilität bei wiederholten Ausführungen sehr gut ist – bei mir läuft es zuverlässig auch über längere Sessionen. Mein Tipp: Achte auf die Container-Lifecycle-Konfiguration und setze Resource-Limits, um Performance-Probleme bei vielen parallelen Snippets zu vermeiden. Wie viele Executions pro Minute planst du ungefähr, und nutzt du bereits Container-Pooling für bessere Performance?

Condivido la tua preoccupazione sui checkpoint! In produzione ho notato che Skill Scanner riduce effettivamente i falsi positivi del 60-70% rispetto ai controlli manuali, ma la chiave è configurare i livelli di severity invece di abilitare tutti gli scan. Quale tipologia di injection ti preoccupa di più (prompt injection, SQL, command)? Potrei aiutarti a tarare meglio la configurazione per minimizzare l'overhead.