编程语言
容器技术驱动下的代码沙箱实践与思考
本文探讨了容器技术在代码沙箱实践中的应用与思考。作者尝试复刻 OpenAI 的 Canvas 功能，并比较了 Canvas 与 Claude 的 Artifacts 在编程和写作领域的侧重点。文章强调了代码解释器在 AI 生成代码并执行代码中的重要性，并通过 Semantic Kernel 的 Code Interpreter 插件展示了其扩展 LLM 能力边界的潜力。同时，讨论了现有 Code Interpreter 的隔离性问题，并提出了基于容器技术的解决方案，详细描述了创建隔离代码沙箱的过程和遇到的挑战。最后，文章展望了代码沙箱在 AI 编程领域的重要性，并提出了通过 Jupyter 实现代码可视化的想法。
