AI 与工程效率
大模型在实际开发中的正确用法：提示结构、结果校验、本地与云端的取舍，以及 RAG 与上下文的边界。
本主题文章
Jev 是什么：不写字的 AI 决策模型
Jev 不生成文字，只把「判断」变成软件能直接用的结构化结果。用大白话讲清它是什么、为什么会出现、能拿来做什么，以及哪些场景不该用它。
本地大模型 vs 云端 API：隐私、成本与能力的取舍
没有普遍最优解，只有与场景匹配的解。按隐私、能力、成本、运维四个维度对比，并给出混合方案的落地路径。
RAG 与上下文窗口：让模型只看见需要的知识
模型不知道你的内部文档，也不了解最近发生的事。讲清检索增强的最小流程、上下文窗口的取舍与五个常见坑。
结构化提示与输出约束：让模型输出可直接被程序消费
同一句话换个模型结果就变？问题往往出在需求没有被约束。讲清角色、任务、上下文、约束、输出格式五模块与少样本技巧。
AI 幻觉与结果校验：六步清单挡住「看似正确的错误」
幻觉无法被提示词彻底消除。讲清四类高发场景与六步校验清单，让模型负责候选、让工具与人负责确认。
AI 编程助手的正确用法：把它当结对伙伴，而不是答案机器
复制粘贴就算用上 AI 了？讲清把大模型变成结对伙伴的四步流程：给足上下文、拆解任务、要求依据、逐条验证。
用大模型做代码评审的清单
让评审有用而不是凑数：给足上下文、限定输出格式、区分确定的问题与猜测，以及私有代码的隐私边界。
提示注入：把模型输出当不可信输入来防
当模型会读取网页、邮件、文档，攻击者就能在内容里下指令。直接注入与间接注入的区别，以及工程上的防御清单。