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长结果的呈现：分层、截断与续写

长结果一次全倒出来有三个问题。本文给出四层呈现（摘要/要点/正文/来源）、三种截断策略、三个体验细节与和 token 上限的关系。

数据质量前置检查：脏数据不要进模型

模型会放大输入的毛病。本文给出六项前置检查（完整性/类型/一致性/去重/单位/时序）、三级处置（自动修正/需确认/不可用）、接进链路的方式与该观测的四个指标。

输入示例库：好的提问长什么样

好提问与坏提问的结果差距巨大。本文给出示例库该有的四项（重点是「为什么这样问更好」）、示例该从哪来（必须真实）、三个呈现位置、维护做法与三个反模式。

改 A 坏了 B：横向回归怎么发现

回归是最难发现的退化。本文给出要同时看的三类指标（目标/守卫/全局）、评测集的横向覆盖做法、三个实操建议与三个反模式。

用表单代替自由文本：引导式输入设计

空白输入框最省开发也最贵。本文给出什么时候该用表单、表单设计的四条、与自由文本配合的方式、该观测的四个指标与三个反模式。

让 AI 逻辑可单测：把可测的部分拆出来

「AI 没法测」是借口，大部分逻辑可测。本文给出四类可拆分的部分与测法、三个具体做法（注入假客户端/提示词快照/真实输出夹具）、快照测试的注意点与判断标准。

把模型选择交给用户：快与准的取舍

模型选择是取舍。本文给出自动路由的三条规则（重点是校验失败自动升级）、给用户的两档与三种覆盖方式、该观测的四个指标与三个反模式。

把检索结果做成可对话的：追问与下钻

一次问答只回答 80% 的情况很常见。本文给出四种下钻入口、实现上的三个要点（带上结果结构与片段 id、默认不重新全量检索、保留引用链）、界面细节与三个反模式。

界面文案：把技术词翻译成人话

技术词直接摆到界面，用户不知道怎么办。本文给出常见技术词的人话对照、三处最该翻译的位置、什么时候可以保留技术词与三个反模式。

把成本上限做成产品能力：让用户自己设

成本控制只做在后台，用户要么不敢用要么花超。本文给出三种用户可设上限、到上限时的三种行为、界面实时可见的要求、与后台配额的三层关系与两个反模式。

批量任务设计：排队、进度与失败重跑

批量任务是独立产品形态。本文给出四个必备能力（排队限流/进度可见/失败可重跑/成本透明）、结果的组织方式与三个反模式。

把事故复盘连到评测：四步与三类事故

复盘结论停在文档里，同类事故还会再来。本文给出四步连接法（重点：缩减到最小复现输入）、三类事故各自的用例形式（体验类也要连）、让连接成为流程的做法与三个反模式。

输入校验分级：硬拦、软提示与仅记录

校验不该只有通过/报错。本文给出三级分类与判据、软提示的写法（说清风险+给选择+默认安全）、仅记录这一级的价值与三个反模式。

给文档库打质量分：五个维度与三档动作

RAG 的上限由资料质量决定。本文给出五个可自动计算的维度（最关键是「能否被真实问法命中」）、简单打分法、分数对应的三档动作（低分不修就移出检索范围）与三个反模

AI 功能的发布节奏：多久发一次比较好

太快与太慢都伤，节奏应由风险与批次大小决定。本文给出按改动类型的节奏建议、四条纪律、合并与拆分的判断标准与该观测的四个指标。

错误预算：允许错多少、超了怎么办

没有可接受的错误水平，每次出问题都在争「算不算严重」。本文给出定预算的三条依据、预算的两种用法、与发布门禁的分工与三个反模式。

降级链要有层次：五级递进与每级的四个问题

真实故障是渐进的，降级不该只有开/关两档。本文给出五级降级（重试/换路/缩量/兜底/不可用）、每级要回答的四个问题、对外如实标注的要求与该观测的四个指标。

把多轮改写做顺：只改该改的，别丢已改的

真实使用是多轮微调。本文给出四个体验要点（增量理解/保留修改/只改指定部分/可回退）、实现上的三个关键（以当前版本为基线、明确指令、版本链）与该观测的四个指标。