Un utilizator al instrumentului Claude Code a raportat un incident grav de pierdere a datelor, în care un agent autonom de programare a șters 48.218 fișiere active dintr-o structură de proiect Windows și GitHub, potrivit TechRadar.
Într-o postare de pe Reddit, ștearsă ulterior, un dezvoltator a afirmat că Claude Code a șters 48.218 fișiere la care lucra într-o structură de proiect activă. A fost nevoie de doar 103 secunde pentru ca IA să provoace haosul caracteristic agenților autonomi. „Nu se poate să fie adevărat”, a fost reacția programatorului.
– articolul continuă mai jos –
Cum a dus o neglijență în lucrul cu agentul de programare IA la ștergerea completă a datelor
Utilizatorul îi încredințase lui Claude Code sarcina de a reconstrui o copie oglindă a proiectului său în curs de desfășurare. Incidentul, relatat în postarea de pe Reddit, a avut loc în timp ce agentul avea sarcina de a reconstrui o oglindă pentru o etapă specifică a proiectului. După ce a constatat că scriptul original build_mirror.py nu putea reîmprospăta directorul existent, Claude AI a decis să genereze un instrument personalizat de curățare, scris în Python.
Deși scriptul includea măsuri de siguranță pentru a preveni ștergerea directoarelor, o eroare a făcut ca doar folderele de la nivel de joncțiune să fie protejate. Directoarele imbricate sub aceste foldere au fost considerate ținte legitime de către script. Acesta a șters imediat 55.550 de fișiere. Dacă se scad cele 7.332 de fișiere copiate cu succes din vechiul mirror al proiectului, rezultă că 48.218 fișiere au fost șterse în puțin peste un minut și jumătate.
Deoarece pagubele s-au extins la folderele de configurare .git, nu a existat nicio modalitate de a recupera datele sau de a anula operațiunea. Fișierele au dispărut complet.
După aceea, agentul a afișat mesajul: „Craig, oprește-te și citește asta. Am stricat ceva”, după care a detaliat traseul distrugerii.
Deși este tentant să lăsați un agent AI să preia sarcini repetitive și laborioase, practica implică riscuri majore, după cum arată acest caz. O singură eroare este suficientă pentru a anula săptămâni de muncă în câteva secunde.
O parte din vină îi revine autorului postării inițiale. Acesta a precizat într-o versiune arhivată a mesajului: „Nu foloseam corect GitHub sau o altă metodă pentru corecții imediate, deși ar fi trebuit să folosesc ramificarea”. Dacă ar fi încărcat fișierele pe GitHub sau pe o platformă similară, datele puteau fi salvate și recuperate. Un utilizator de pe Reddit a comentat: „Folosesc GitHub ca buton de salvare”.
Alți comentatori au subliniat că dezvoltatorul a rulat un agent IA, recunoscut pentru tendința de a devia de la instrucțiuni, direct pe date active pe care nu își permitea să le piardă. Acest mod de lucru arată o lipsă clară de igienă a codului.
Igiena de bază a codării în era IA
Incidentul scoate la iveală o vulnerabilitate în modul în care agenții de programare procesează căile complexe de fișiere. Observatorii au atras atenția asupra nerespectării regulilor fundamentale de dezvoltare software. Dezvoltatorul a rulat un agent IA direct pe date de producție, fără copii de siguranță la distanță pe GitHub și fără medii izolate de testare (sandbox).
Anthropic precizează clar că setarea „bypassPermissions” și modurile automatizate care ocolesc solicitările de aprobare trebuie să ruleze exclusiv în mașini virtuale sau în medii izolate (sandbox), cu drepturi restricționate asupra sistemului de fișiere. De asemenea, funcțiile native de revenire la punctele de control (checkpoints) nu monitorizează și nu pot anula modificările executate prin comenzi directe de terminal, cum sunt comenzile de ștergere definitivă.
Asistenții de programare bazați pe IA sunt instrumente avansate de automatizare cu acces la nivel de sistem, nu simple aplicații de chat. Fără medii de testare adecvate, fără reguli stricte pentru căile de acces, fără simulări prealabile și fără copii de rezervă în cloud, acordarea permisiunii ca un sistem AI să gestioneze fișierele locale poate duce la pierderea întregului proiect în câteva secunde.
Cazul rămâne un semnal de alarmă privind riscurile inerente atunci când delegați sarcini critice unui agent IA. Modelele autonome urmăresc cu strictețe îndeplinirea obiectivului setat și pot recurge la acțiuni distructive neprevăzute dacă nu au limite tehnice bine definite.
About the Author
