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输入分布漂移监控：指标没变但效果在变

输入分布在悄悄变化，导致效果变化却找不到原因。本文给出该监控的四类分布、怎么判定「变了」（基线/分位数/阈值）、发现漂移后的四步处理与三个反模式。

上线前的 AI 安全检查：20 项清单

把检查做成清单能挡掉绝大多数低级风险。本文给出 20 项上线前安全检查（输入侧/权限与动作/数据与合规/输出与滥用四组）、让清单被执行的四个做法与三个反模式。

把检索范围交给用户：透明的范围控制

检索范围不透明，用户就无法解释为什么没查到。本文给出三个层次的范围控制（显示/筛选/指定）、显示该怎么写（三要三不要）、筛选与权限冲突的处理与该观测的四个指标。

AI 功能的并发控制：同一用户重复提交怎么办

重复提交在 AI 功能里意味着真的多花钱。本文给出三层防护（前端/幂等键/配额）、幂等键怎么定、多设备冲突处理、该观测的四个指标与三个反模式。

把评测结论写进发布说明

发布说明常写无法验证的话。本文给出一条发布说明该有的六项（重点是评测结论）、评测结论的三条写法（带基线/带不确定/带失败类型变化）与三个反模式。

把提示词当接口来设计：输入输出契约

提示词是接口，不是一段文本。本文给出输入契约（变量表）、输出契约（格式与必含字段）、版本与兼容性规则、接口化的三个好处与一份最小契约文档。

把生成与校验分开部署：为什么不该互相影响

生成与校验耦合会互相拖累。本文给出分开之后的四个好处（重点：可重放只重跑校验）、推荐的四段分段与独立重试、接口怎么定与三个常见反模式。

把踩过的坑固化成边界用例库

结论要变成可执行的检查。本文给出一条用例该有的五样东西（含「曾经的错误行为」）、用例的四个来源、让它不腐烂的四个做法与三个反模式。

把上下文当缓存来管：前缀稳定与命中率

前缀缓存能把成本与延迟显著降下来。本文给出前缀缓存的基本规律、四个落地技巧、该观测的三个指标、三个常见坑与一份检查清单。

AI 项目的团队分工：谁负责提示词、谁负责评测

责任真空是 AI 项目的常见病。本文给出四个角色与职责边界、三样必须有唯一负责人的东西、三个协作固定动作、三个反模式与小团队最小配置。

把检索质量接到业务指标：从答案质量到业务结果

检索质量是中间指标，业务结果才是最终指标。本文给出四层指标链（检索/答案/使用/业务）、把层间假设写下来的做法、验证方法与两个常见误判。

把模型输出接进报表：结构化数据的流转

模型输出要变成结构化数据才能进报表。本文给出四步流转（抽取/校验/落库/展现）、schema 设计的三条纪律、三个常见坑与该观测的四个指标。

AI 功能的可用性测试：五个任务怎么做

可用性测试比指标更接近真实体验。本文给出任务该怎么写成目的语、五个任务怎么选、该观察什么（不要引导）、五个人样本够不够与测完该做什么。

把检索日志用起来：从查询分布发现内容缺口

查询日志是内容缺口的地图。本文给出该记录的查询信息、四类信号与对应动作（重点：命中高却被拒答常是阈值问题）、把缺口变成待办的五步闭环与三个反模式。

把评测口径写下来：指标定义与计算方式

口径不清的指标等于没有指标。本文给出每个指标要写清的五件事（重点：排除项）、常见指标的推荐口径、口径变更的留痕做法与三个反模式。

AI 输出的可读性：结构、长度与重点

同样的信息量，可读性差别很大。本文给出四段式结构（先结论后细节）、按场景设默认长度、用格式而非形容词突出重点、四类该避免的写法与五秒测试验证法。

把提示词库做成可复用资产：目录与命名

提示词散落是团队的隐性负债。本文给出按用途组织的目录结构（含 shared 共享片段）、命名规范、元数据必有的五项（重点：目标评测集）与复用机制。

AI 功能的季度体检：八项检查与一份短文档

AI 系统会缓慢退化，周指标看不出来。本文给出八项季度检查（质量/成本/延迟/评测集/文档/依赖/护栏/合规）、三个必看变化、体检产出的四项与两个反模式。