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综合运用提示词、结构化输出、校验和离线测试，构建一个只读的 AI 代码审查命令行工具。
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2026-09-24 09:02:17
综合运用提示词、结构化输出、校验、评估与日志，构建一个可运行的中文客服意图分类命令行工具。
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2026-09-23 09:02:21
综合运用 API 调用、重试、输出校验、日志和简单评估，构建一个可运行的 Markdown 摘要命令行工具。
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2026-09-22 09:02:23
用一个不依赖 Web 框架的 Python 示例，理解 AI 应用部署时的配置、健康检查、进程和优雅退出等基本边界。
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2026-09-20 09:02:19
用 Python 标准库实现一个可运行的异步缓存与并发控制示例，理解如何减少重复调用、提高吞吐并估算成本。
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2026-09-19 09:02:34
从信任边界出发，用 Python 最小示例理解 Prompt Injection、敏感信息泄露，以及为什么模型输出不能直接获得执行权限。
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2026-09-18 09:02:19
从可重复的测试集、检查规则和通过率开始，构建一个不依赖真实模型调用的 AI 应用评估最小闭环。
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2026-09-17 09:02:21
用 Python 标准库为一次模型调用建立请求级日志和 Trace，掌握 AI 应用排错所需的最小可观测性。
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2026-09-16 09:02:17
用纯 Python 为 Agent 增加风险分级、人工审批和拒绝默认机制，理解高风险工具为什么不能由模型直接执行。
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