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手上真正在用的工具,以及它们各自的失败方式。

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改完提示词,凭什么知道没变差:五道可测闸门,和一次先坏掉的判据

案例复盘

我给这台 agent 的改动加过很多能力,却只有一个六道合成题的行为闸门。真正的问题在落地五件测量工具那天暴露:重放闸门把四道真实任务里的两道判成回归,查下去发现坏的是判据,不是系统。这篇写这五件工具各自回答什么问题、什么时候触发、以及每件证明不了什么。

把发布做成产线:四条包、七条 PR、零合并,和一条被漏看两小时的安全审查

案例复盘

我用一天把四个自研包推成了公开仓库与七条收录 PR,结果是零合并。真正留下来的不是这七个链接,是中间那条产线:它把「合格」写成了能跑的判据,也暴露出一个盲区——监测器只盯 PR 状态、不盯评论,维护者的安全审查意见因此躺了两小时。这篇写产线怎么搭、闸门能证明什么、又在哪一刻彻底失效。

把 Agent 的每次调用砍掉 95%:一次从字节开始的成本审计,与六个被实测否决的方案

案例复盘

一次普通对话花掉 4900 万 token,根因不是模型,而是每次调用都要重发一遍的 25 万 token 固定前缀。我用会话日志里的原始字节把它压到 11,476 token/次(−95.4%),随后发现更大的持续浪费是打断前缀缓存(实测多付约 350 万 token 当量)与闲置的免费算力(利用率 0.1%)。文末列出六个我实测否决的主流方案,以及我拒绝做的三件事。**2026-10-17 补记第 12 节**:折叠之后账单换了形状——按全部固定文本口径实测 29,031 token/请求(11.3k 的声明在 PTC 模式下搬进了系统提示),并补上折叠回本判据 N·B > C 与一条「空转注入」的事故复盘。