很多做后端与智能体架构的朋友想把这套规范落地到团队代码里, 替大家把想风手册里最核心的提问五律与避坑速查整理如下:
第一部分 决定成败的五条提问金科玉律:
第一律 一个问题只问一件事。不要让它直接给整个代码补丁打综合分, 拆成测试覆盖率、文档完备度和语法规范度三个 score 分别打分, 在代码里做加权。
第二律 明确描述边界, 坚决不贴空洞标签。在提示条件里写明有阻塞且无替代方案, 远比写一个抽象的高字信息量大得多。
第三律 输入状态严格做脱水。由于底层完全按照输入 Token 计费, 塞进多余的脏日志既花冤枉钱又严重干扰判断质量。
第四律 始终问输入里说了什么, 绝对不问你得出了什么推论。前者是它擅长的事实比对, 后者属于深度推理, 强行让它推理必定翻车。
第五律 牢记分类绝不等于业务授权。能识别出客户在申请退款是一回事, 系统给不给退取决于账户真实状态与规则, 它只做检查点, 不做大法官。
第二部分 生产级双阈值决策卡位:
当选中项概率高且置信度高时, 属于板上钉钉, 可以直接触发自动化。
当选中项概率高但置信度低时, 说明几个候选分支咬得极紧, 绝不盲目放行, 必须转入人工扫一眼或调用大模型复审。
当选中项概率本身偏低时, 无论置信度如何, 一律走驳回或降级分支。
第三部分 最新事实同步:
官方目前已经取消了早期的排队审核机制, 直接开放控制台, 注册即送 5 美元体验金, 换算下来大约可以跑 1.2 亿 Token。建议在生产配置文件中锁死稳定版本号 jev-1.13.0, 避免默认标签漂移带来未预料的输出变化。
做智能体不是为了追求全自动化, 搭建一套能接住错误、知道什么时候该停下来的流水线才是真正的内行。