AI 应用开发（RAG/Agent）

搭站第二天：1天手搓的 VSCode AI 注释插件，正式介绍一下

开站第一篇说了这个站要写什么，今天进入正题。第一期写自己手搓的小工具——ai-comment-gen，一个 VSCode 插件：选中代码 → 右键 → AI 自动生成注释。掘金上发过开发记录，这篇是站在博客视角的完整版介绍。 ...

RAG 父页面召回？这 3 种场景不值得做

做 RAG 最容易被盲抄的一个功能是父页面召回（Parent Document Retrieval）。我研究了 2 天，结论：我不做，而且很多人一开始就做错了。 30 秒拿走一份判断清单，下面是完整论证版。 ...

AI 写代码自称做完？断言 4 步拆穿假完成

晚上 11 点半，AI 丢下一句「测试全过 ✅」，你关了电脑睡觉；早上打开页面，新加的按钮根本没反应。这种「假完成」我上周遇到三次——AI 一口气报 5 次「全过」，3 次是假的，全是旧数据被覆盖这类无声坑。它是真觉得自己完成了，因为它的测试压根抓不住。问题不出在测试数量，出在断言设计。 ...

AI 写代码跑偏？5 步驯服 Coding Agent

让 AI 写代码最爽的一刻是 prompt 下去、代码出来的那 30 秒；最崩的一刻是打开页面发现它「做完了」但根本不是你要的。我上周把 Vibe Coding 第一课（莫欣）的讲义啃完，加了 5 道代码题实操，把 SpecDD + TDD 这套流程整理成 5 步。核心就一句话：AI 只能「应试」，不能「自证」——它写没写完、写对没写对，必须有一个先于代码存在的客观检查说了算。 ...

RAG 改写没头绪？6 规则配 6 类型直接抄

上一篇拆了 Query 改写的链路：四步+两道短路。这篇补核心对照——六条规则对应六种问法，一类问题开一剂药。为什么先分类再改写病症不同，药不同。不分类一刀切地「请改写用户问题」，模型容易改错方向：把该放行的独立问题改花，把对比句「归纳」掉一个实体。我的做法是把六规则和六类型全部写进 system prompt，模型每步输出 JSON {type, rewritten}——先判型，再按规则改。 ...

RAG 怕问得含糊？Query 改写四步直接抄

用户不会替你斟酌提问。多轮对话里「那第二步呢」「申请要怎么做?」这种句子，索引里没有任何指代对应物，原话直接进检索只能捞垃圾。我给自己的企业知识库（Nuxt3 my-nuxt-app）加了 Query 改写环节，实测同一个问题改写后 BM25 命中从 0 条到 11 条。这篇讲链路和设计，代码真实在跑。 ...

RAG 检索总跑偏？混合检索四步直接抄

RAG 效果差，九成不是大模型的锅，是检索没捞对料。模型只负责说好话，检索决定它能看到什么。这篇拆我自己项目（Nuxt3 企业知识库，Nitro + TiDB + Chroma）里跑着的混合检索：BM25 怎么打分、RRF 的 k 为什么是 60、有向量召回了为什么还要精排。代码全部真实在跑，参数直接抄。 ...

RAG 效果差怎么调试？面试官要听的排查思路

「RAG 效果差」是个笼统病，直接开药都是瞎蒙。面试官爱听的不是你换过几个模型，而是会不会分层定位：答案质量差，可能死在入库、检索、融合、精排、生成任何一层。 ...