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用 cURL 和 Python 完成第一次模型调用，理解鉴权、请求格式和返回结构。
把模型调用、工程、人力和合规成本拆开，做一份能过财务评审的 AI 预算。
在写第一行代码之前，先用价值、数据、效果、成本和风险五个维度判断一个 AI 想法是否值得投入。
从请求设计、缓存、限额到对账，建立一套可执行的 token 成本管理体系。
从字段盘点、分级规则到权限落地，一份可以直接用于启动会的数据分类清单。
切分粒度、元数据、混合检索与重排：一套可复用的 RAG 知识库搭建方法。
区分可重试与不可重试错误，设计幂等、退避和降级，避免重试放大故障。
在把数据送进模型之前，如何识别、替换和还原个人信息，并避免脱敏失效。
把提示词当作代码管理：版本控制、回归评测、灰度发布和回滚机制。
按任务、成本和健康状态路由请求，设计可切换、可回滚的多模型架构。
日志留什么、留多久、怎么防篡改，以及如何在满足合规的同时保护个人信息。
不是所有任务都需要最强模型。用任务复杂度、调用量、延迟和容错率做分层选型。
完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性：一套能落地到看板的数据质量指标。
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