AI Evals 可以进入 CI 流程，帮助团队在 Prompt、模型或检索变更时发现质量回归。

前端测试不应覆盖所有点击，而应优先验证稳定业务规则、数据契约、关键路径和失败状态。

架构设计应提前考虑日志、指标、Trace、业务事件和告警，让系统上线后能被理解。

好 PR 描述应包含背景、改动摘要、验证证据、风险和截图或接口示例，减少来回追问。

AIGC 内容系统需要把选题、生成、事实校验、人工编辑、版权检查和发布监控串起来。

使用 OpenAPI 生成 SDK 时，要处理 schema 质量、版本兼容、错误类型、测试和发布自动化。

架构评审会议需要明确背景、方案、备选项、风险、开放问题和决策结果，避免只讨论偏好。

AI 辅助重构应先建立行为保护、拆分小步、控制 diff 范围，并用验证命令证明没有回归。

内容站前端需要处理本地 Markdown、后端接口、分类合并、详情渲染和 SEO 之间的边界。

多租户系统要在数据隔离、权限边界、配置模型、计费和运维成本之间做明确取舍。