从权限、状态、人工确认、审计和回滚角度，判断 Agent 工作流能否进入生产环境。

分析 AI 应用中成本、延迟和质量之间的取舍，并介绍缓存、模型路由、降级和批处理策略。

用产品目标、用户任务、数据条件和交付成本判断 AI 功能是否值得进入 MVP。

面向独立开发者，拆解 AI SaaS MVP 需要优先搭建的账号、计费、模型调用、日志、评测和反馈闭环。

解释上下文工程如何组织系统规则、用户输入、业务数据、历史状态和工具结果，让大模型输出更稳定。

梳理大模型应用从演示样例走向生产系统时，需要补齐的稳定性、数据、评测和运维能力。

介绍大模型应用上线前如何建立测试集、定义评测维度、做版本回归和失败样本管理。

从任务类型、延迟、成本、上下文、工具调用和供应商风险出发，为 AI 产品选择合适的大模型。

说明大模型应用需要记录哪些日志、Trace 和指标，才能定位输出错误、成本异常和性能问题。

从输入、上下文、工具权限和输出检查角度，梳理大模型应用常见安全风险和防护边界。

说明 Prompt 如何从临时文本变成可版本管理、可评测、可回滚和可发布的工程资产。

从数据准备、切分、索引、检索、重排、生成和反馈闭环拆解 RAG 系统设计要点。