标签 · 工程实践
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多Agent协作的边界：从理论到实践的深度剖析
深入分析多Agent协作的边界在哪，给出工程实践建议和可操作方案。
用户数据喂给模型前的准备工作：从清洗到特征工程的全流程解析
深入分析用户数据喂给模型前要做什么，给出工程实践建议和可操作方案。
可观测性在AI系统中的实践：从理论到实现
深入分析可观测性在AI系统里怎么做，给出工程实践建议和可操作方案。
AI输出：草稿还是答案？如何选择最优路径
深入分析AI输出当草稿还是当答案，给出工程实践建议和可操作方案。
提升向量检索召回率的实用策略与技巧
深入分析向量检索的召回率怎么提升，给出工程实践建议和可操作方案。
长上下文窗口的代价：如何在性能与效果之间找到平衡
深入分析长上下文窗口的代价，给出工程实践建议和可操作方案。
AI幻觉怎么检测：揭示模型的不可靠性
深入分析AI幻觉怎么检测，给出工程实践建议和可操作方案。
如何在提示词中有效地提供示例：实用指南
深入分析提示词里的示例怎么给最有效，给出工程实践建议和可操作方案。
把重试与降级的日志串起来：一次失败的全貌
故障排查难在把链路串起来。本文给出要串起来的六个事件（重点是最终返回）、三条实现要求、四条一次查询能回答的问题与三个反模式。
代码库问答的四个难点与四项对策
把 RAG 用在代码上有特有难点。本文给出四个难点（切分单位/跨文件引用/版本分支/分布差异）、四项按性价比排序的对策、必须注意的安全问题与该观测的四个指标。
AI 功能的运维手册：凌晨三点该看什么
值班最怕不知道该看什么。本文给出按症状组织的手册结构（五个常见症状与三分钟定位）、每页的固定五段（重点：先止损再找根因）、四条纪律与三个反模式。
缓存、索引与库的版本一致：三份真相别打架
AI 系统里缓存、索引、库会不一致。本文给出三种典型不一致与原因、四条约定（缓存键含数据版本/索引按版本切换/写操触发失效/留旁路）、一致性验证与三个反模式。
把评审做轻：异步评审怎么做
评审都开成会就会成为瓶颈。本文给出异步与开会的分工判据、异步评审要带的四件东西、三条纪律与三个反模式。
AI 功能的可访问性：键盘与屏幕阅读器能用吗
AI 功能的可访问性常被忽略。本文给出六个最常见问题（重点：流式输出的播报节流）、五条可查可测的基本要求、不用专业工具也能做的四种验证与三个反模式。
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。
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。
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。
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。