ImportError: from crewai_tools.security.safe_path import validate_url

用户在使用 CrewAI 框架的 scrape 工具(如 ScrapeWebsiteTool 或 ScrapeElementFromWebsiteTool )时,AI agent 的 LLM 可以通过间接提示注入控制 website_url 参数。攻击者可以利用 HTTP 重定向或 DNS 重新绑定

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用户在使用 LiteLLM Proxy(v1.89.1)并通过 Prometheus 回调或 API 响应获取模型成本信息时触发。具体场景包括:
![[Bug]: reasoning_effort='none' capability gate ignores base_model, returning 400 for Azure custom deployment names (Azure GPT-5)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/31243-4671730e-768x403.jpg)
用户运行 LiteLLM Proxy 或通过 Python SDK 调用 Azure OpenAI 自定义部署名称(如 model: azure/gpt-5.1_2025-11-13_global ,并设置 base_model: azure/gpt-5.1 )。当参数中包含 reasoning_e

用户在维护 Arch Linux 的 AUR(Arch User Repository)软件包时,依赖 Git 标签来追踪 gradio-client 的版本更新。从 1.12.1 版本之后,新发布的版本(如 1.13.* 、 1.14.* )未创建对应的 Git 标签,导致无法通过源码构建方式更新

用户通过 llama-server 加载 InternVL3-14B-UD-Q4_K_XL.gguf 及对应的 mmproj-InternVL3-14B-BF16.gguf 视觉项目文件,处理一张含有文字的图片并给出描述。输出结果与原始图片内容严重不符(看不清文字、丢失细节),而在 OpenRout

使用 transformers v5 的 AutoTokenizer.from_pretrained() 加载任何 tokenizer_config.json 中设置了 "tokenizer_class": "LlamaTokenizerFast" 或 "LlamaTokenizer" 的模型。已确

用户在 Apple M4 Max(64 GB 统一内存)macOS 系统上,使用 Ollama v0.30.8 运行 MLX 模型 qwen3.6:35b-mlx (上下文窗口 262144)。通过 bench.py 脚本按递增 prompt 长度(1024, 4096, 8192, 16384,

用户在 Kohya SS(版本 v21.8.3 及多个其他版本)中运行 BLIP captioning 功能时,设置 num_beams 大于 1(如 12)并启用 --beam_search ,导致脚本崩溃并返回 ModuleNotFoundError: No module named 'tqdm

使用 Langfuse Python SDK(v4.9.0)的 BasePromptClient._get_langchain_prompt_string() 方法处理字符串时触发。常见于自定义提示模板中需要描述 JSON 字段可选为字典(如 can be empty {} )的场景,调用方通常为
![[Bug]: prisma cannot install in isolated environment](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/07/4915-76b08ba2-768x403.jpg)
用户在 Docker 容器中运行 LiteLLM(litellm:v1.42.3-stable),容器没有互联网访问权限,且与 postgres:16.3 数据库容器配合使用。问题在 v1.42.0-stable 及更高版本中出现,v1.41.2-stable 版本不受影响。