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AI审合同的正确用法：它最擅长找「缺失」，而不是判断「风险」
用AI审合同三个月后的实战总结：哪些条款AI能可靠覆盖、哪些必须人工、以及一套「清单式提示词」的具体写法。附常见误判类型。
2026/4/26让AI写Excel公式：从一句话到可维护表格的完整流程
把需求直接丢给AI生成公式，往往得到一堆难懂还容易错的长公式。本文给出四步流程：先用自然语言对齐口径、再分步生成、加上校验列、最后规范化命名，让AI产出的表格别人也能接手。
2026/4/26AI生成的PPT为什么一股塑料味：七个具体改法，从排版到叙事
把大纲丢给AI生成整套PPT，出来的东西总能一眼识别。本文从模板选择、信息密度、图表表达、叙事结构四个层面拆解原因，给出七个可以直接落地的修改步骤。
2026/4/26本地大模型跑起来之后：硬件之外还有五件事没人告诉你
很多人看完教程就下单显卡，装机之后才发现真正难的是模型量化选择、并发调度、上下文与显存的关系、服务化、以及长期更新的运维成本。
2026/4/26给AI的提示词越写越长，效果反而变差：上下文预算该怎么分配
很多人把提示词写到几千字，加了各种规则和例子，结果模型开始漏看指令。本文解释「指令稀释」的原理，给出上下文预算的分配比例和精简方法。
2026/4/26Agent 可观测性入门：没有 trace 的 Agent 等于不可运维
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2026/4/26自己写一个 MCP Server：工具设计比协议难十倍
MCP 的 SDK 已封装好握手和传输，真正的难点是工具粒度、参数设计、错误信息怎么写。本文按开发顺序走一遍，附三个上线后才暴露的设计错误。
2026/4/26RAG 召回够多还是不准？问题多半出在重排这一层
向量召回只解决「找得到」，重排才决定「排得准」。拆解 reranker 选型、top-k 策略与成本权衡，以及什么时候可以先不上重排。
2026/4/26结构化输出为什么总失败：五个最常见的原因和修法
开了 JSON mode 和 schema 校验，模型还是吐坏 JSON。从 schema 设计、字段顺序、长文本陷阱到重试策略，逐条给出修复方案。
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