刘敏杰的技术笔记
记录大模型应用开发、AI 辅助编程与后端工程实践的个人技术博客。
用 OpenAI 兼容协议统一接入多家大模型
国内外模型厂商越来越多，业务代码如果为每家写一套 SDK，很快就会失控。本文介绍如何用 OpenAI 兼容协议做一层统一网关。
写给后端工程师的提示词工程清单
把提示词当成接口契约来设计：明确输入、约束输出、给出示例、可测试。整理了一份在生产环境里反复验证过的检查清单。
RAG 检索增强生成落地实践：从切片到评估
RAG 的效果大部分取决于检索，而不是生成。本文按数据处理、检索、生成、评估四个环节总结落地经验。
Agent 工具调用的工程化设计
让大模型调用外部工具并不难，难的是让它在生产环境里安全、可控、可追溯。总结工具设计、执行循环和权限控制三方面的经验。
在真实项目里用好 AI 编程助手
AI 编程助手在演示里无所不能，在老项目里却经常“自作主张”。分享让它稳定输出的几个习惯：项目说明文件、小步提交和自动化校验。
大模型应用的成本控制与可观测性
上线之后最先暴露的往往不是效果问题，而是账单和延迟。介绍如何从日志、指标和缓存三方面管住大模型应用。