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AI 安全工具从模式匹配转向上下文推理，能理解项目架构和信任边界来区分真实风险与理论漏洞

AI 编程评估走向垂直领域专业化，平台特定 benchmark 成为衡量模型真实能力的关键

AI Agent 从单纯代码生成进化到验证修复闭环，安全与开发工具边界正在融合

安全工具噪声减少 84%、误报降 50%+，AI 开始承担高价值安全决策

Google 通过 Android Bench 意图掌握移动开发 AI 评测话语权，可能形成平台生态壁垒

模型在真实开发任务成功率仅 16%-72%，AI 编程实用化仍有长路要走

上下文感知安全工具可生成可利用 PoC，安全工程师角色从检测转向验证与决策

关注 Codex Security 类工具的威胁模型构建方法，这是安全审查人机协作的新范式

了解 Android Bench 等垂直领域 benchmark 的评测方法，提前适应平台特定 AI 能力衡量标准

在 Jetpack Compose 等现代 Android 框架深耕，这类迁移任务正成为 LLM 评测焦点