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从理解一个概念，到完成一次交付。开放阅读，带着问题学，带着作品走。

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大模型根据上下文生成后续内容。它可以组织语言和识别模式，但表达确信不能证明事实正确，训练知识也不等于最新业务资料。

长提示词并不天然更可靠。清晰任务契约应说明输入是什么、输出给谁使用、允许哪些推断，以及怎样处理缺失信息。

RAG 把检索到的资料放进模型上下文，帮助回答企业特定问题。效果取决于资料质量、检索与引用，而不仅是向量数据库。

只看最终答案会隐藏问题位置。检索未找对资料和模型误读资料，需要完全不同的修正策略。

文档能被系统读取，不代表每个用户都有权看到。把全公司文件直接混在一个知识库里会扩大访问范围。

步骤固定的任务通常更适合工作流；步骤需要根据环境调整的任务才可能需要Agent。自主性越高，观测和控制成本也越高。

工具接口是模型进入业务系统的边界。读数据与退款、发信、修改订单的风险不同，不能使用同一种授权方式。

统一工具连接协议可以减少集成重复工作，但不会自动解决身份、权限和数据可信度。工具返回内容也可能包含不可信指令。

可复用技能应包含触发条件、输入、流程和验收，而不只是一段提示词。技能过宽会让调用者无法判断是否适合。

AI 生成代码可以缩短搭建时间，却不能替代对数据流和错误处理的理解。可运行原型与可维护系统之间还有测试、权限和部署。

上线不是部署命令成功，而是用户能完成任务，错误能被发现并由负责人处理。缺少日志的系统很难区分模型、数据和接口问题。