共 8 篇文章
FDE 技术栈清单 v2：52 个工具分 7 层，看你的 AI 交付缺哪一层
《FDE 技术栈清单》第二版把 AI 交付重整为七层 52 个工具：发现与上下文、数据与检索、编排与协议、交付与运行，外加新增的评测、可观测、治理三层。作者说明 v1 被三件事撑破——评测从加分项变成入场券、欧盟 AI 法案把治理压到工程师头上、协议收口后选型转向怎么管住。每层给出通过判据，末尾附每层一件的最小可用栈。核心判断是瓶颈已从模型能力转到授权边界：智能可以规模化，授权不能标准化。
面向产品经理的循环工程（Loop Engineering）
为产品经理引入循环工程理念，主张从写Prompt转向设计可复用的循环系统。一个有效循环包含五个要素：触发器、动作、证据、记忆和停止条件。将判断力固化为可版本管理、可评估的系统，让每次运行都比上一次更好。
LangChain发布 Eval Engineering Skill：迈向评测工程自动化
LangChain 发布 Eval Engineering Skill，让编程智能体从代码仓库与生产轨迹中挖掘上下文，自动构建可执行评测：梳理能力边界、从轨迹复现行为、与用户访谈确认方向、生成 Harbor 任务（指令、Docker 环境、验证器）并迭代。文章强调访谈式迭代远比一次性生成采纳率高，需警惕奖励投机；指出评测即训练数据，容器化让模型与提示词可替换对比，形成学习闭环。
AI PPT全场景、多维度实用测评（打工人实测，早下班有救！）
对千问办公、Workbuddy、WPS灵犀专业版三款办公Agent做AI PPT全场景实测，涵盖套用企业模板生成、图片/PDF转PPT、保留与不带模板美化的效果分档，并测了生成速度、额度消耗与模板丰富度。结果显示三家各有优劣，模板样式保留的瑕疵多因提示词约束不够，辅以可复用Prompt模板，给出了各场景下的使用与进阶建议。
GEO项目怎么验收好？不能只看提及率，我们拆出了三层
讨论GEO项目如何验收，提出三层指标体系：AI可见度绩效（品牌提及率、平均提及排名、Top-N可见度、交易卡片可见度）、内容质量与信源贡献（情感倾向、品牌信息准确度、核心信息命中率、内容引用率）、业务结果与归因能力（交易卡片转化、独立线索统计、官网信源建设绩效）。认为提及率只是第一层，完整验收需三层同时给出可追回证据，避免被一张提及率报表牵着走。