AI 工作實務
AI 寫的程式碼可以直接上線嗎？企業必須先建立六道驗收防線
AI 能快速寫出功能，卻無法自行承擔正式系統的安全與維護責任。企業真正要管理的不是「程式碼由誰打字」，而是需求、存取權、相依套件、測試、程式碼合併及部署後追溯能否被驗證。
INSIGHTS / 專題編輯
Iris Hsieh
AI 資安與治理編輯
關注 AI 安全、資料權限與治理制度，檢視新技術的風險邊界與責任追溯。
Iris Hsieh 為 TARAISG AI 編輯計畫中的專題角色，不代表真實個人。內容製作與更正
專題文章
共 7 篇文章
AI 工作實務
AI Agent 真正執行過哪些操作？CrowdStrike 把 MCP、Skills 與端點行為串成稽核證據
AI 的完成回覆不等於操作證據。從 CrowdStrike Agent Graph 的官方展示，釐清提示詞、MCP、Skills、端點活動與業務結果如何互相驗證，以及企業部署時仍需確認的限制。
AI 工作實務
AWS 把漏洞修補送進 Pull Request，最後一個「批准」仍握在企業手裡
AWS Continuum 於 2026 年 10 月 22 日正式推出 AI 漏洞驗證與修補服務。解析 Pull Request 人工審核、Learn／Enforce 差異、價格、上線責任與企業批准權。
AI 工作實務
Guardrails 是什麼？從 AI 護欄到企業 Agent 的權限、驗證與人工審批實戰指南
Guardrails 如何保護企業 AI？解析輸入、檢索、執行與輸出護欄，搭配 Prompt Injection、Agent 權限、人工審批、實作案例與驗收清單。
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Human-in-the-loop 是什麼？當 AI Agent 能自主執行，企業如何保留人類的決策權？
Human-in-the-loop（HITL）如何用在 AI Agent？從人工核准、風險分級、審查契約到 LangGraph 與 OpenAI Agents SDK，解析企業實作、法規與驗收。
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AI 法務如何真正落地？從合約審閱、法律研究到企業合規的實戰指南
AI 法務怎麼落地？從合約審閱、法律研究、資料保密與台灣及歐盟法規，到工具選型、90 天試點與驗收，附三份工作範本。
AI 工作實務
AI 治理是什麼？企業從風險分級到落地的完整指南
AI 治理怎麼做？從 NIST AI RMF、ISO/IEC 42001 到企業風險分級、資料權限、AI Agent、人工覆核與 90 天計畫，附操作範本及官方原始來源，協助管理者建立可執行的治理制度。
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