LLM 应用评测篇：如何判断模型回答是否靠谱
没有评测的 LLM 应用很难持续迭代，Prompt、模型和检索策略的每次修改都可能带来隐性回归。
技术文章、实现记录与项目复盘。
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LLM 成本优化篇：如何降低 Token 和模型调用成本
LLM 成本优化不是单纯换便宜模型，而是从上下文、缓存、路由、批处理和评测一起控制。
AI 辅助开发篇：如何用 LLM 提升程序员效率
AI 辅助开发的价值不只是生成代码，更在于解释代码、拆任务、补测试、查问题和降低上下文切换成本。
AI Code Review 篇：让大模型参与代码审查
AI Code Review 可以帮助发现明显缺陷、总结 PR、补充测试建议，但不能替代人类对业务语义和架构取舍的判断。
AI DevOps 篇：用 Agent 辅助排障和运维
运维 Agent 可以汇总日志、解释告警、关联变更和生成排障建议，但执行高风险操作必须有权限和人工确认。
LLM 与 Agent 未来趋势篇：从 Copilot 到自主软件工程师
LLM 与 Agent 正在从问答工具走向能读代码、调工具、跑测试、写文档和协作交付的软件工程助手。