問題很少出在模型,多半出在系統跟系統的接縫。這些就是我被找去修的。
碰到不知道的,就直接掰一個給你。
你問「那個延誤了嗎?」,它已經忘了你在講哪一件。
API 掛了,它不停下來,自己瞎掰繞過去。
超出範圍的事,它會給你一個很有自信的錯答案。
一個重試迴圈、一個惡意使用者,就把 token 預算燒光。
狀態撐不過重新部署,每更新一次就爛一點。
旅客開口講就好:查航班、找登機門、處理沒趕上的轉機。講英文和土耳其文,用的是即時航班資料;有護欄,沒有的航班號不會編。
客戶每天接幾百則訊息。意圖分類把真問題跟雜訊分開,長期記憶記得每個客人,信心不夠的就轉真人。
西班牙語客服 bot:把客人私訊導進同一個 Crisp 收件匣,雙向同步,團隊的回覆會回到 Telegram。
BSC 主網上的點對點履約協議:Solidity 約 2,000 行,測試 68/68 全過,獨立審計的 8 項發現,上線前全解掉。
報價之前,先把真正的失效模式找出來。
價格、時程講清楚。沒做過的,直接說沒做過。
第一天就照著那些壞法去設計。
程式碼有文件、附操作手冊,你的團隊自己跑得動。
那健檢就會直說,那份診斷還是你的。有時候答案就是該換一套架構。
健檢通常幾天就好,修法從那裡開始談。
都可以。小修走固定價,大案走計時或分階段。
Claude 和 GPT API、RAG、MCP、多 agent 協作、語音 agent、Python 和 FastAPI、Next.js、向量資料庫,還有把這些全部串起來的 webhook 跟整合管線。
會。可靠度那套標準,新舊案子都一樣。
我交的 AI 是真的在正式環境跑的,接的是真實客人、真實交易。你會拿到有文件的程式碼、一份操作手冊,和誠實的範圍界定。