AI 实验室

聚焦大模型、智能代理与开发辅助工具的工程化落地，探索“能提效、可复用、可评估”的最佳实践。

目标与原则

• 明确可衡量目标：代码效率提升、质量改进、认知负担降低、交付周期缩短
• 工程化优先：接口抽象、可复用组件、可测试与可观测
• 安全与合规：数据脱敏、权限隔离、落地合规清单
• 迭代试错：小步快跑、可回滚、记录实验数据

能力地图

• 模型与提供方：OpenAI、Anthropic、Google、阿里/百度/字节等本地化选择
• 推理与调用：REST/SDK、流式输出、函数调用（tool calling）、JSON 模式
• 向量与记忆：Embedding、检索增强（RAG）、索引策略与更新流程
• 智能代理：单体代理、团队代理、工作流编排（任务拆解/协作/同步）

工程实践

• 前端集成：组件化对话框、内容生成、智能搜索、上下文注入
• 文档站点：内容生成辅助、自动摘要、跨页检索与高亮
• 工作流与脚本：自动化检查、代码重构建议、提交信息生成与审阅
• 插件化扩展：工具抽象层、能力注入、可插拔策略（如鉴权、日志、缓存）

评测与监控

• 评测维度：准确率、幻觉率、可读性、稳定性、响应时间、成本
• 数据采集：用户反馈、A/B 实验、trace 与日志、指标面板（如 Cloudflare/51LA）
• 回归集：典型任务构造、基准数据更新、自动化评估脚本

隐私与合规

• 数据分类与脱敏：输入/输出拦截与审计
• 权限控制：API Key 管理、按环境/角色隔离
• 合规清单：跨境数据、第三方条款、开源许可证依赖

路线图（Roadmap）

• v0：页面级对话与生成组件、导航与文档检索增强（RAG）
• v1：智能工作流（脚本/任务编排）、提交审阅助手、站内问答
• v2：多代理协作、结构化生成（表格/图谱）、长上下文记忆
• vX：成本优化、模型路由、离线与本地化模型支持