RAG 效果差的排查路径
RAG 回答不准时不要盲目更换 Embedding、Reranker 或生成模型。本文把数据解析、索引、召回、过滤、排序、上下文组装与生成拆开诊断，给出失败样本记录、分阶段指标、最小变量实验和回归测试方法，帮助开发团队定位第一个出错环节，并用成本更低、结果可复现的顺序完成修复。
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。
RAG Reranker 选型与评测：什么时候值得加一层重排
系统梳理主流 Reranker 方案（Cohere Rerank、BGE-Reranker、Voyage Rerank、LLM 重排）的选型标准、延迟成本与评测方法，判断你的 RAG 系统是否真的需要重排。
Roo Code 国内配置与 Boomerang 模式实战
Roo Code（VSCode 编程代理）的国内中转配置教程，含 Boomerang 子任务、模式切换、API Profile、MCP 与权限管理。
用 AI 编程工具一周写一个 SaaS 的实战记录
用 Cursor + Claude Code + Aider 组合 7 天写一个全功能 SaaS（注册/订阅/前端/后端/部署）的真实流程与踩坑记录。
小模型能接住哪些任务：一个任务适配性判断框架
不做具体模型横评，讲清楚判断一个任务是否适合用小模型（Haiku/mini/Flash 级别）的判断框架：任务特征、常见适配场景与不适配场景。
调用 AI API 要不要开流式？新手选择指南
用生活化例子讲清楚流式（streaming）和非流式输出的区别、各自适合什么场景，帮第一次调用 AI API 的新手快速做出选择，不需要先懂技术原理。
AI API 流式输出（SSE）故障排查与最佳实践
AI API stream=true 在国内中转下的常见问题排查：断流、压缩失败、超时、心跳、断流恢复，含 curl/Python 调试方法。
LLM 结构化输出完全指南（JSON Schema / Function Call）
OpenAI / Claude / Gemini 结构化输出（JSON Schema、Tool Use、Response Format）的完整对比与实战，含 Pydantic / Zod 集成。
SWE-Bench 排行榜深度解读：数字背后的真相
深度解读 SWE-Bench 排行榜的评测机制、常见误读、各模型真实能力差距，帮助开发者做出准确的模型选型判断。
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从零讲清楚 system prompt 是什么、和普通聊天消息有什么区别，附零基础可直接抄的模板，帮你第一次调用 AI API 就把角色设定写对。
temperature 和 top_p 怎么调？零基础也能看懂的入门指南
用生活化比喻讲清楚 temperature 和 top_p 是什么、怎么影响 AI 回答，附零基础也能照抄的调参建议，帮你告别"从来不敢改默认值"的困惑。
LLM Token 计算完整指南：tiktoken / Anthropic / 中文
OpenAI / Anthropic / Gemini 三家模型 token 计算方法对比，中文 token 化特性、客户端预算、tiktoken 实战、Anthropic count_tokens API。