LLM 代码补全质量基准：主流模型横向测评
系统对比 Claude、GPT-4o、Gemini Pro 等主流 LLM 在代码补全任务上的质量表现，涵盖准确率、上下文感知、多语言支持与延迟指标。
Gemini 使用指南
从入门到进阶，系统学习 Gemini 的对话、提示词与多模态能力。
LLM 应用的冷启动与预热策略：第一个请求为什么总是慢
从连接池、Prompt Cache 到函数计算冷启动，拆解 LLM 应用里"第一个请求特别慢"的几种成因，给出可落地的预热方案。
LLM 编程能力中文场景基准
从中文开发者视角评估主流 LLM 的编程能力，包括中文注释、国内 API 对接、中文错误排查等场景的实测对比。
LLM 上下文工程方法论
系统梳理 LLM 上下文工程的核心概念与实战技巧，涵盖上下文窗口管理、信息压缩、RAG 整合与 Agent 记忆设计。
超长会话的上下文淘汰策略：借鉴缓存算法管理 Agent 对话历史
用 FIFO/LRU/优先级淘汰等缓存算法思路，设计超长 Agent 会话的上下文淘汰策略，区分淘汰、压缩与归档三种手段的适用场景。
LLM 上下文预热（Context Priming）技巧实战
详解上下文预热的核心技巧：角色预热、示例预热、检索预热与记忆预热，帮助 Agent 在对话或任务开始时快速进入正确状态，降低试错成本。
LLM 上下文窗口实用指南：选型与成本控制
横比 2026 年主流 LLM 上下文窗口大小、定价与实际表现，帮你在长上下文与 RAG 方案之间做出正确选择。
LLM 对话轨迹存储与查询设计实践
从数据模型、索引策略到检索场景，讲解如何设计 LLM 对话轨迹（trace）的存储方案，兼顾调试、审计与成本分析的查询需求。
LLM 成本异常检测
从请求级成本事件、动态基线、分层检测到告警归因，系统讲解 LLM 成本异常检测的落地方法，帮助团队发现重试风暴、上下文膨胀和租户突发用量。
LLM 成本优化 30 条 checklist
覆盖模型选择、Prompt 设计、缓存策略、批处理、监控告警的 LLM 成本优化完整清单，帮助团队系统性降低 AI API 费用。
LLM API 错误重试策略设计
覆盖 429、500、502、timeout 等 LLM API 常见错误，系统讲解指数退避、抖动、熔断器与幂等设计，附 Python 生产可用代码。
把模型评测接进 CI 流水线
从数据集管理、评测触发时机到 CI 门禁设计，讲清楚如何把 LLM 评测嵌入日常 CI 流水线，让 prompt 和模型改动不再靠肉眼回归。