人工智能
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AI API 上线评审不能只看请求是否成功，还要画清输入、平台短期状态、回调结果和删除动作。本文用一个后台响应场景拆解客户数据与短期保留的边界，给出可落地的合规核对清单。115 收藏
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AI 图片里出现多余文字，通常不是把否定词堆得更多就能解决。本文从画面目的、文字约束、分步修改和交付验收四个环节，给出一套可复用的排查方法。113 收藏
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RAG 知识库更新后仍返回旧答案，通常不是模型突然失忆，而是旧分片仍能被召回。本文用文档版本、元数据过滤和固定问题集建立一条可验收的更新流程，覆盖发布、回滚和灰度边界。104 收藏
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MCP 客户端拿到 resources/read 的空结果时，问题通常不在模型，而在 URI 没有按原值传递、内容类型判断错误或把资源列表缓存成了永久数据。本文按一次可复现的排查顺序，拆开 URI、contents、文本与二进制资源，以及缓存失效边界。104 收藏
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MCP Elicitation 让服务器可以在工具调用过程中向用户请求缺失信息，但客户端必须处理接受、拒绝和取消三种结果。本文用一个日期范围查询示例，说明如何设计请求、校验结构化数据并安全收口。103 收藏
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接入多个大模型后，真正难处理的不是把请求转发出去，而是主模型超时、限流或返回异常时如何在有限时间内切换备用模型。本文用一个可落地的网关流程说明超时预算、降级条件和结果标记应该怎样设计。102 收藏