超越实习期的实习项目 - Trail of Bits博客
实习期结束项目依然存活
Aidan Kwok
2025年8月28日
实习期结束的那天，往往也是项目被遗弃的日子。我曾亲身经历过这种情况，但Trail of Bits却与众不同。今年夏天，作为Dan Guido和Sam Sharps领导下的业务运营实习生，我使用Claude（Anthropic的AI模型）构建了两个自动化工具：每年节省1250小时的播客工作流，以及让员工通过单一查询即可找到关键公司知识的Slack导出器。这两个工具在我实习结束后仍将在整个组织内持续使用。
播客工作流
Trail of Bits在各个业务领域（应用安全、AI/ML、区块链和密码学）都拥有专家团队，其中不少是博士级专家。公司希望扩大在志同道合播客中的嘉宾参与度，分享我们在网络安全领域推动边界的所有方式（并鼓励他人效仿）。为了最好地贡献社区，他们专注于填补极少有人能解决的超特定知识空白。但手动扫描播客中的这些关键词需要每周数百小时的收听和研究。
为了确保我们能大海捞针（并实现规模化操作），我们需要一个自动化工作流。具体流程如下：
图1：播客工作流流程图
用户可以手动运行或按特定日期和时间调度该流程。在检查剧集是否包含正确关键词后，Claude会生成各种关键信息：剧集摘要、演讲者观点、带时间戳的引用、外发邮件草稿等。Replit前端会显示所有这些输出。
在构建工作流时，我注意到Claude存在局限性。例如，在确定哪位Trail of Bits员工应该出现在特定播客上时，它会虚构员工信息。为解决这个问题，用户需要在Replit前端上传Excel文件，将Trail of Bits员工与其专业关键词进行映射。Claude还无法获取主持人的联系信息，但能提取主持人的姓名和网站，外部API可利用这些信息获取联系方式。以下是Claude和其他补充工具（如Excel文件）生成的洞察示例：
图2：播客工作流输出示例
该工具监控超过50个每周更新的播客，相当于每年2500个剧集！保守估计每个剧集时长30分钟，此工作流每年可节省1250小时的收听时间。这还不包括获取主持人联系信息、将Trail of Bits专家映射到相关播客以及撰写外发邮件所需的时间。
Slack导出器
由于数百个Slack频道包含数百甚至数千条消息，搜索和分析历史信息非常耗时。因此，Trail of Bits在终端中实现了Slack导出器，将频道导出为JSON和/或Markdown格式。用户随后将频道上传到Claude以获得摘要和洞察。
然而，这种实现存在两个主要限制。首先，所有员工都需要Slack导出器，但由于其终端实现，只有工程师可以访问。其次，用户必须知道哪些Slack频道包含必要信息，因为所选频道是聊天机器人唯一可用的上下文。
为解决第一个挑战，我分发了一个Slack导出器Electron应用程序。用户启动应用程序即可开始导出，无需终端命令，任何人都可以使用。
与在终端实现中手动阅读每个频道不同，用户现在拥有一个更高效的UI，可以搜索甚至一次性选择所有频道：
图3：Slack导出器Electron应用实现中的频道搜索
用户选择一个或多个频道后，会获得以下导出选项：
图4：Slack导出器Electron应用实现中的导出选项
为解决终端导出器的第二个限制，我使用Claude的MCP（模型上下文协议）将我们的Slack工作区暴露给Claude。现在，通过Claude桌面应用和/或Claude代码，用户可以搜索所有公共频道和已加入的私人频道，而无需导出。
需要了解每个公司项目的进度？我的改进实现只需一次查询即可完成。需要入职新员工，但所有团队成员都很忙？同样，一次查询即可解决。由于该工具的广泛应用，我们的团队可以专注于推动网络安全的前沿，而不是在Slack频道中筛选信息。
从下图可以看出，应用场景是无限的：
图5：Claude MCP桌面Slack输出
激发热情
每个人都在谈论应用AI，但在聊天机器人中复制粘贴只是冰山一角。这些项目展示了AI应用可以走得多远。然而，要构建这些应用，你需要理解用户的问题并让他们参与循环。我的测试过程是这样的：发现错误，现场紧急修复，获得功能请求，然后在当天晚些时候测试该功能。
与实习生离开后即消亡的刻板实习项目不同，我的工具得以存活，因为通过测试，人们将这些工具应用于自己的挑战，体验了生产力提升，然后将它们整合到日常工作中。同样重要的是，他们与其他员工分享兴奋之情，使这些工具成为公司范围内的工具。
通过这些项目，Dan、Sam和我希望激发这样的热情：AI不会取代员工，而是增强他们的能力。每个团队都有等待发现的AI用例。在Trail of Bits，我们正在寻找并实现它们，每个人都在贡献，包括实习生。
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