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你使用哪些特定的招聘网站？你是如何找到下一个工作的？

如果大多数人工智能服务器运行在Linux系统上，而人工智能模型又需要高性能的GPU，如NVIDIA显卡，但NVIDIA显卡在Linux上存在问题，组织是如何应对的呢？

有没有其他人对LinkedIn API服务的自动化感兴趣？<p>我在考虑开始构建一个可以与任何常用工具（如n8n）集成的API。目前，我想了解这是否是一个普遍存在的问题？<p>我尝试寻找一个干净的、基于API的解决方案，但没有找到。看起来所有的解决方案都非常昂贵或者使用起来不太愉快。<p>我也知道有很多LinkedIn外展工具，但似乎它们并不提供低级别或手动操作的接口。<p>我还有一个小想法，可以将其转变为MCP服务器，创建一个工具集，比如用于聊天界面的工具。

我注意到越来越多的团队在发布能够调用真实工具（如数据库写入、部署、电子邮件、账单、内部API）的自主系统。我听到的大多数安全模式是提示规则 + 基本验证 + “对于风险较高的操作需要人工干预”。 我的问题是：在真实的生产环境中，你们的执行点是什么，代理无法绕过这一点？ 也就是说，是什么实际保证工具调用不会在未通过政策的情况下执行？ 我对一些具体问题感到好奇： 你们是在每个工具包装内部、在网关/代理处，还是通过集中式政策服务来执行权限控制？ 当代理代表用户行动时，你们如何处理身份和授权？ 你们是否将决策与执行日志分开记录（以便后续能够回答“为什么允许这样做？”）？ 你们如何安全地推出执行（审计模式/影子模式 -> 执行）？ 哪些故障模式对你们影响最大，比如政策错误、代理幻觉、提示注入或工具误用？ 我很想听听大家在实际操作中是如何处理这些问题的（尤其是平台、安全和基础设施团队）。