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不是所有东西都适合“问一嘴 AI”。我给自己画了三条线，省掉很多后悔。

榜单像体检报告的平均分，真正重要的是：你的业务里它会在哪些题上失手。

我以为我在学“出图”，后来发现我在学的是“看”。光从哪来、影落在哪，决定一张图像不像真的。

用户觉得“模型不稳定”，很多时候是网关、队列、超时策略在暗地里打架。

模型的“自信”不等于正确。做一套小小的评测题库，比吵架更有效。

提示词不是玄学，是沟通。把需求说清楚，比“会不会写提示词”更重要。

别一上来就想着“训练一个更懂我的模型”。很多时候，你缺的不是更聪明的模型，而是更清楚的需求。

我没指望本地模型能“打遍天下”，但它像一个不出门的助手：慢一点，却让人安心。

KV Cache 听起来像黑魔法，其实它更像“你翻过的页不需要再翻一次”。

“把文档丢进去就能问”是误会。真正花时间的是：清洗、切块、命名，以及把脏话（无效信息）赶出去。