AI 工程实践笔记

AI 应用真正落地时，模型能力只是其中一部分。提示词、数据质量、评估方法、系统边界、成本控制和可观测性同样重要。

我会在这个小站持续记录自己在 AI 应用开发中的实践：哪些方案值得复用，哪些复杂度应该避免，以及如何把 AI 能力放进稳定的软件工程流程里。

我关注的问题

• 如何让 AI 功能可测试、可回归、可诊断。
• 如何在 Java 后端系统中接入 AI 能力。
• 如何用 AI 改善个人和团队的工程效率。