Wiki Notes

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更新日志 ​

这里记录 Wiki Notes 的结构调整、内容扩充和重要维护动作，便于回顾站点演进，也方便交接时快速了解最近发生了什么。

持续维护中

按版本沉淀文档变化，减少信息散落

无论是 Dispatch 项目文档、站点导航调整，还是 AI Wiki 内容扩充，都建议在本页登记， 让新增内容、调整范围和影响面一眼可见。

当前版本
v1.2.118
最近更新
2026-07-24
维护范围
Dispatch + AI Wiki

最近版本 ​

v1.2.118

新增模型专题总目录与六家厂商目录页，把 2025 年以来的模型路线按“发布时间线、架构、参数、上下文、价格、选型建议”统一梳理

  • 新增 docs/ai-wiki/模型专题/ 目录，包含 GPT、Claude、GLM、DeepSeek、Kimi、Qwen 六个子目录页，并统一补上“发布时间线、架构路线、公开参数、上下文窗口、API 价格、适用场景”的详细说明。
  • 模型专题总目录新增对比方法说明，明确区分 总参数、激活参数、缓存价格、长上下文 与 Agent 适配度，避免继续把模型对比做成只看榜单和单价的平铺列表。
  • 同步更新 docs/.vitepress/config.mts 与 docs/ai-wiki/index.md，把“模型专题”接入 AI Wiki 的主阅读路径、分类导航和左侧多级树菜单，厂商目录可以直接从侧边栏展开访问。
  • 本轮主要参考 2026-07-24 可访问的 OpenAI、Anthropic、Z.AI、DeepSeek、Moonshot / Kimi 与阿里云 / Qwen 官方文档、价格页和发布页。
v1.2.117

新增 Claude 风格的 LLM 与 Agent 案例分析专题，补齐“什么时候只是 LLM 节点、什么时候必须进 Agent loop”的完整示例代码

  • 新增 docs/ai-wiki/AI Agents专题/11-Claude式LLM与Agent案例分析.md，把客服工单分流的结构化 LLM 节点和生产事故分诊 Agent 并排讲清，并分别给出完整 Python 代码骨架。
  • 专题内容重点结合 Anthropic 当前 Messages API、tool_use / tool_result、stop_reason、prompt caching 等官方思路，强调“先做简单节点、再进工具循环、写操作后置审批”的工程判断。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/AI Agents专题/index.md、README.md、08-项目实战与作品集.md 与 VitePress 侧边栏，把案例分析页挂进 AI Agents 主线，避免内容新增后只能靠搜索进入。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 Anthropic 官方文档，包括 Tool use with Claude、Stop reasons and fallback、Prompt caching 与 Extended thinking。
v1.2.116

把 AI Agents 主线里的 Tool、MCP、Skill 三条线继续拆开补齐，并顺手扩写企业权限模型专题的身份传播、ABAC 收口和审批控制

  • 补充 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04-Tools、MCP与外部系统接入.md 总览页，新增对比表和同一事故分诊例子下的三层拆分，避免把 Tool、MCP、Skill 继续混成一句“接了很多能力”。
  • 补充 04A-Tool能力接口与执行边界.md、04B-MCP协议与连接器接入.md、04C-Skill任务封装与复用.md，分别加入“单独看清边界”的例子、最小契约 / 最小接入 / 最小 bundle 模板，让三页可以单独阅读。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/AI Agents专题/index.md 的阅读提示，把 Tool / MCP / Skill 三者的判断句直接挂到总目录里，减少第一次进入主线专题时的理解成本。
  • 继续扩写 docs/ai-wiki/安全治理/企业权限模型专题.md，补充身份传播链、RBAC + ABAC 组合、PEP / PDP、工具参数属性约束、临时提权与审批恢复等更贴近企业上线的权限治理内容。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI Tools / Skills / MCP 文档与 MCP 官方架构资料。
v1.2.115

继续把安全治理主线里的多租户架构专题从风险清单补成隔离与治理手册，补齐检索、工具、缓存、成本和运维控制边界

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/安全治理/多租户架构专题.md，把内容从“串租风险提醒”推进到数据、权限、运行、观测、成本、运维六层隔离对象，以及逻辑隔离 / 资源级隔离 / 混合隔离的演进视角。
  • 补充 retrieval 场景下的 tenant scope、namespace 与 metadata filter 分工、文件与 file search 边界、Agent handoff、工具 tenant-aware contract、缓存 key 设计和 tenant 级 trace / audit / sample 授权策略。
  • 补充 Pinecone、Weaviate 与 OpenAI 官方资料里的多租户工程启发，强调“不是加一个 tenant_id 就结束”，还要把 quota、lane 资格、预算、tenant 级回滚和熔断一起纳入治理。
  • 补充串租测试、工具越界测试、缓存安全测试、tenant 级恢复测试，以及只做 UI 层租户区分、只做数据隔离不做观测隔离等高频反模式。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 Pinecone、Weaviate 与 OpenAI 官方文档。
v1.2.114

继续把平台工程主线里的推理加速与成本优化专题从优化清单补成性能工程手册，补齐请求剖面、TTFT、缓存、lane 与控制面开销

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/平台工程/推理加速与成本优化专题.md，把内容从“降 token、换模型”推进到请求剖面、TTFT / 生成时延 / 端到端时延拆分、控制面成本、实时与后台任务差异化治理的完整视角。
  • 补充 OpenAI 当前 Cost optimization、Latency optimization、Prompt caching、Background mode、Batch、Flex processing、Priority processing、Realtime costs 等文档的工程结论，强调性能优化本质上是上下文、模型、工具、lane 和控制流的联合治理。
  • 补充 Anthropic 的 prompt caching / rate limits / token-efficient tool use，以及 Gemini 的 context caching / batch / long context / structured output 视角，把跨厂商共同模式归纳为长前缀治理、批量化、分 lane 与结构化 contract。
  • 补充最常见的反模式，包括还没测量就换模型、只看平均请求成本、只优化模型不优化检索与控制面、把长任务硬塞同步链路，以及降本动作不配评测等。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI、Anthropic 与 Google Gemini 官方文档。
v1.2.113

继续把平台工程主线里的多模型回退专题从预案说明补成回退运行手册，补齐触发信号、lane 绑定、版本迁移和主路径恢复条件

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/平台工程/多模型回退策略专题.md，把内容从“要准备备模型”推进到任务标签、能力画像、自动切与人工切边界、lane 回退、状态机、观察窗口与回切条件的统一视角。
  • 补充 OpenAI 当前 Production best practices、Rate limits、Latency optimization、Flex processing、Priority processing、Batch、Background mode 的工程结论，强调回退不只是换模型，也可能是换 lane、换 prompt、换 tool surface。
  • 补充 Anthropic 的 choosing-a-model / model deprecations / rate limits 视角，以及 Gemini 的 models / long context / structured output 视角，把供应迁移、版本固定、结构化输出兼容度和高风险动作审批一起纳入回退设计。
  • 补充多模型系统里最常见的反模式，包括只切模型不切 prompt、所有任务共用一套 fallback、只按可用性触发不看质量、没有恢复主路径规则等。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI、Anthropic 与 Google Gemini 官方文档。
v1.2.112

继续把向量数据库主线里的总览专题从概念页补成检索基础设施手册，补齐相似度度量、ANN、过滤、混合检索和多租户边界

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/01-向量数据库详解.md，把内容从“什么是向量库”推进到记录模型、距离度量、exact vs ANN、HNSW / IVFFlat、写路径、新鲜度、删除与失效治理的统一视角。
  • 补充向量数据库在 RAG 体系中的定位，明确它是召回层而不是答案层，并补充 dense / sparse / hybrid / rerank / named vector 的分层心智模型。
  • 补充 metadata、filter、namespace、多租户边界、串租风险、结构化 ID、版本字段与线上典型故障排查顺序，强调“语义相似”不等于“业务正确”。
  • 补充 pgvector、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、OpenSearch / Elasticsearch 的选型差异，并加入评测指标、上线检查项和检索退化排查框架。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 pgvector、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus 与 OpenSearch 官方文档。
v1.2.111

继续把 LLMOps 主线里的成本、延迟与异步运行策略专题从模式说明补成运行 lane 设计手册，补齐 background、batch、flex、priority 与控制面治理

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/04-成本、延迟与异步运行策略.md，把内容从“几个接口怎么选”推进到 realtime / priority / background / batch / cost-saving lane 的整体设计视角，并补充 admission control、backpressure、incident mode、lane 配额和任务级归因。
  • 补充 OpenAI 当前 Cost optimization、Latency optimization、Background mode、Batch、Flex processing、Priority processing、Conversation state、Realtime costs 的工程结论，强调成本与延迟往往由相同结构性因素驱动。
  • 补充 prompt caching 的“前缀资产治理”视角、同步与异步任务分层、轮询与 webhook 的控制面成本、checkpoint / resume、取消语义，以及为什么 batch 先解决的是资源隔离、flex 更适合作为成本兜底 lane。
  • 补充 Anthropic 的 prompt caching / context windows / message batch 视角，以及 Gemini 的 context caching / batch / long context 视角，强调共同模式是长前缀治理、长任务后台化和低价值任务批量化。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI、Anthropic 与 Google Gemini 官方文档。
v1.2.110

继续把 LLM 主线里的 Token 与上下文窗口专题从术语页补成预算治理手册，补齐 token counting、reasoning token、缓存与长上下文误区

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/LLM专题/05-Token、Tokenizer与上下文窗口.md，把内容从基础概念推进到成本、延迟、质量、多轮历史、RAG 注入、工具 schema 与多模态预算的统一视角。
  • 补充 OpenAI 当前 Token counting、Prompt caching、Reasoning best practices 与 Latency optimization 文档中的关键工程结论，明确请求前计数、reasoning token 占用上下文并按输出计费、前缀稳定性决定缓存收益等要点。
  • 补充 Anthropic 的 token counting / prompt caching / context windows，以及 Gemini 的 token counting / context caching / long context 文档视角，强调“长窗口不等于长记忆”“缓存命中靠前缀工程”“本地估算与服务端 usage 要双轨核账”。
  • 补充请求分层预算、工具 schema 隐形成本、多轮历史治理、RAG 证据密度、任务级 token 指标与模型迁移时重测 token 分布等落地方法。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 与 Hugging Face 官方文档。
v1.2.109

继续把 LLM 主线里的协议专题从概念页补成可落地的消息、状态与工具交互手册，补齐 Responses / Interactions / tool loop / structured outputs 的统一视角

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/LLM专题/08-LLM协议、消息与工具交互.md，把内容从“消息数组怎么传”扩到 instruction、message、context、output、tool、state、approval 七层 contract，并把协议对象与运行回路放到同一套工程心智模型里说明。
  • 补充 OpenAI 当前 Responses 协议重点，包括 instructions、typed input/output、previous_response_id、Conversations、function_call、function_call_output、call_id、tool_choice、parallel_tool_calls、Structured Outputs 等字段与控制边界。
  • 补充 Anthropic 的 content blocks、tool_use、tool_result、stop_reason，以及 Gemini Interactions、previous_interaction_id、stateful / stateless、thought signatures、structured output 与 function calling 组合使用的协议差异。
  • 补充审批协议、流式事件、状态摘要、幂等键、回放与评测接线，强调工具回路不是“会不会调”而是“动作闭环”，并梳理 built-in tools、function tools、remote MCP 三类能力的分层边界。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 与 Model Context Protocol 官方文档。
v1.2.108

继续把 LLM 主线里的 Evals 专题从概念总览补成可落地的评测体系手册，补齐 OpenAI 2026 评测产品心智模型、grader 组合与迁移边界

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/LLM专题/04-Evals与评测体系详解.md，把内容从“什么是评测”推进到 dataset、标准、grader、决策门禁四层工程结构，并补齐单轮模型、工作流、单 Agent、多 Agent 四类系统的评测切分方式。
  • 补充 OpenAI 2026 评测产品心智模型，把 Datasets、Evals、Traces 和 Agent evals 放到同一条质量回路里说明，并明确记录 2026-06-03 弃用公告、2026-10-31 只读和 2026-11-30 计划下线两个时间点。
  • 补充 grader 分类与组合方式，包括规则判定、人工评审、模型 grader、Python 执行判定，以及 string_check、text_similarity、score_model 等不同打分器的适用边界与校准方法。
  • 补充 Tool calling、结构化输出、Trace grading、在线与离线闭环、成本与时延联动、发布门禁强度分级，以及常见评测反模式，避免“只有分数没有解释”或“只有离线集没有线上反馈”的伪评测。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI Evals、Evaluation best practices、Graders、Agent evals、Trace grading 与 deprecations 官方文档。
v1.2.107

继续把 AI Agents 主线里的 Tool 专题从概念页补成能力契约与运行时治理手册，补齐 strict mode、tool search 和执行边界

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04A-Tool能力接口与执行边界.md，把内容从概念介绍补到 function tool / custom tool / built-in tool 的分类视角，并补充多步 tool calling 闭环与 call_id 关联字段。
  • 补充 OpenAI 官方 strict mode / Structured Outputs 要求，包括 strict: true、additionalProperties: false、required 字段约束，以及“能用 schema 解决就不要继续堆 prompt”的契约思路。
  • 补充 parallel_tool_calls、tool_choice、tool output 的 raw / sanitized / model-facing 三层结果、结果拒绝传播边界，以及读写工具并发与审批的运行时治理。
  • 补充大工具面下的 tool_search、namespace、defer_loading、hosted / client-executed tool search 区别，以及 Tool 观测、回放和评测字段清单。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI Tools / Function Calling / Structured Outputs / Tool Search / MCP and Connectors 官方文档。
v1.2.106

继续把 AI Agents 主线里的 Skill 专题从概念页补成任务封装与版本治理手册，补齐 SKILL.md、挂载方式和安全边界

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04C-Skill任务封装与复用.md，把内容从概念介绍补到 bundle 视角，新增 SKILL.md 入口、skill bundle、versioned files 和 Agent Skills standard 的工程心智模型。
  • 补充 OpenAI 运行时里 skill 如何被发现和触发，包括 name / description / path 元数据进入上下文、模型读取 SKILL.md、以及显式点名 skill 以获得更 deterministic 行为。
  • 补充 hosted shell 与 local shell 的 skill 挂载差异、skill_reference、default_version / latest_version / skill_reference.version、curated / inline / uploaded skill 三种分发形态。
  • 补充 skill 内容属于 user prompt input 而非 system prompt input 的优先级边界，以及 prompt injection、数据外泄、高风险动作审批和终端用户不应自由挂载 open skills repository 的安全风险。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI Skills / Shell / Tools / MCP and Connectors 官方文档，以及 Agent Skills standard 资料。
v1.2.105

继续把 AI Agents 主线里的 MCP 专题从概念页补成协议层详细解读，补齐 host/client/server、能力协商与运行时治理

  • 重写并扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04B-MCP协议与连接器接入.md，把内容从概念介绍补到协议层视角，新增 host / client / server 分层、有状态 session、初始化与 capability negotiation。
  • 补充 resources 的 list / read / templates / subscribe 心智模型，以及 tool 和 resource 不要互相伪装的工程边界，避免把所有上下文都混成工具自由文本返回。
  • 补充 OpenAI Responses API 里 mcp_list_tools、mcp_call、mcp_approval_request 的真实运行链路，以及 allowed_tools、require_approval、defer_loading 三类运行时治理参数。
  • 补充 transport 与授权差异、stdio 与 Streamable HTTP、Secure MCP Tunnel、官方 server 优先、prompt injection 与 URL 二次传播风险，以及 negotiated capabilities 级别的落地检查清单。
  • 本轮主要参考 2026-07-09 可访问的 OpenAI MCP and Connectors / Tools / Skills，以及 MCP 官方 Architecture / Lifecycle / Resources / Transports / Authorization 文档。
v1.2.104

把 AI Agents 主线里的 MCP、Skill 和 Tool 拆成三篇独立说明，并把目录页与侧边栏一起接上

  • 新增 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04A-Tool能力接口与执行边界.md，单独讲 Tool 作为最小能力接口时的输入输出契约、读写分层、幂等重试、审批和执行边界。
  • 新增 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04B-MCP协议与连接器接入.md，单独讲 MCP 作为协议层时的 tools / resources / prompts、server / connector 分工、认证与信任边界。
  • 新增 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04C-Skill任务封装与复用.md，单独讲 Skill 作为任务封装层时的 instructions、context template、allowed tools、execution policy 和 output contract。
  • 给 04-Tools、MCP与外部系统接入 增加导读，并在 AI Agents专题 的目录页、README 和侧边栏里补上三条独立入口。
  • 本轮内容以 2026-07-09 可访问的 OpenAI Tools / Function Calling / MCP and Connectors / Skills，以及 MCP 官方 Introduction / Architecture 为主要参考口径。
v1.2.103

继续深补平台工程里的结构化输出与函数调用专题，把兼容迁移、阶段暴露和重试边界补到工具契约层

  • 继续扩写 docs/ai-wiki/平台工程/结构化输出与函数调用专题.md，补入三份 schema 拆分、breaking schema 的 alias 与迁移窗口、读写工具分层暴露、清洗层 rejection code、execute 参数显式确认字段、safe retry / manual retry 分类、审批链结构化理由、legacy / current / high-risk 三层迁移评测，以及“先修契约再修 prompt”的反模式说明。
  • 把这页进一步从“结构化输出 + 函数调用可被程序消费”的说明推进到“工具契约怎么演进、哪些结果该阻断传播、哪些重试必须人工确认”的运行约束视角。
  • 同步把资源区和落地检查清单保留在 2026-07-09 的正式资料口径上，确保本页不只讲 schema 和工具名，还覆盖迁移窗口、执行确认和评测分层。
  • 按 2026-07-09 继续对照 OpenAI structured outputs / function calling / tools / responses migration / observability / guardrails / MCP 当前正式资料，把更适合生产工具契约治理落地的兼容性、阶段暴露和重试边界补回正文。
v1.2.102

继续深补平台工程里的结构化输出与函数调用专题，把schema演进、工具契约和清洗分层补到执行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/平台工程/结构化输出与函数调用专题.md，补入面向用户与面向工具的 schema 区分、schema 兼容性等级、高风险函数两阶段调用、工具 schema 版本与别名、raw / sanitized / model-facing 三层结果清洗、拒绝传播判断、并发 / 重试 / 超时契约、审批对象快照、兼容与迁移评测，以及落地检查清单。
  • 把这页从“Structured Outputs 和函数调用是什么”的基础说明推进到“如何让工具契约、结果清洗和高风险执行边界真正可演进、可评测、可审计”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，补入 OpenAI observability 等正式入口，避免结构化输出专题只有 schema 概念、缺少运行时工具链和迁移治理的官方参考。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI structured outputs / function calling / tools / responses migration / guardrails / MCP / observability 当前正式资料，并把更适合函数契约治理落地的兼容性、清洗分层和高风险函数边界心智补回正文。
v1.2.101

继续深补平台工程里的Prompt版本治理专题，把bundle冻结、缓存键和跨模型兼容补到发布层

  • 扩写 docs/ai-wiki/平台工程/Prompt版本治理专题.md，补入 prompt bundle 冻结、文本 diff + eval + trace 指纹、system / developer / tool 三层 owner、跨模型兼容矩阵、发布窗口与 rollback target、prompt optimizer 候选稿治理、prompt_cache_key 版本管理、兼容性结论，以及落地检查清单。
  • 把这页从“Prompt 要做版本号和评测”的说明推进到“如何把提示词组件、证据链、缓存策略和灰度回滚真正接进发布体系”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，补入 OpenAI prompting、prompt optimizer、observability、latest model 正式入口，避免 Prompt 治理专题只有工程原则、缺少提示词实验和缓存治理的官方参考。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI prompting / prompt engineering / prompt optimizer / evals / prompt caching / observability / latest model，以及 Anthropic prompt caching / define tools 当前正式资料，并把更适合 Prompt 资产治理落地的 bundle、缓存键和跨模型兼容心智补回正文。
v1.2.100

继续深补安全治理里的系统回滚策略专题，把副作用补偿、长任务收口和对象级验证补到手册层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/系统回滚策略专题.md，补入 state rollback 与 effect compensation 区分、副作用补偿回滚、租户 / 场景 / 工具 / 知识批次粒度、回滚拍板权与执行权拆分、知识快照与索引联动回退、system recovery 与 business recovery 双验证、technical rollback 与 compensation drill 双演练、in-flight task 收口规则、受影响对象清单，以及 fixed matrix + affected object checklist 双验证结构。
  • 把这页从“回滚对象有哪些”的说明推进到“如何让值班同学在事故里既能止住新风险、又能处理已发生副作用”的执行手册视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，并补上落地检查清单，避免回滚专题只有发布与回切思路、没有副作用补偿和对象级核对的操作项。
  • 按 2026-07-09 复核 Google SRE canary / incident / alerting、Kubernetes rollout / history、Azure staging slots / blue-green、OpenAI production / observability 当前正式资料，并把更适合 AI 回滚治理落地的副作用、长任务和对象级恢复心智补回正文。
v1.2.99

继续深补安全治理里的AI变更管理专题，把变更批次、双轨验证和放量权限补到执行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/AI变更管理专题.md，补入 change bundle 冻结、执行边界检查、offline + runtime 双轨验证、change / observation / rollback 三类窗口、stable / challenger 双基线、知识批次号与抽检集、默认升级的高风险变更、change / rollout / rollback 三类 owner、放量权限拆分、matched cohort 观察，以及事故回流到模板与阈值的闭环。
  • 把这页从“AI 变更要登记和灰度”的流程说明推进到“谁能放量、观察多久、哪类改动必须升级审批、事故后怎样回写门禁和模板”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，补入 OpenAI working with evals、observability、trace grading 正式入口，并补上落地检查清单，避免变更专题只有原则、没有操作核对项。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI evaluation / production / model selection / model optimization / evals / observability / trace grading、Google SRE canary / incident / postmortem、Azure AI Search reliability 与 reindex 当前正式资料，并把更适合 AI 变更治理落地的批次、窗口和放量权限心智补回正文。
v1.2.98

继续深补安全治理里的角色权限矩阵专题，把JIT授权、权限漂移和主体分层补到执行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/角色权限矩阵专题.md，补入 human / service / agent 主体分层、高风险角色 eligible 与 JIT 激活、角色分配权限治理、多租户与数据边界拆分、trace 字段分级脱敏、批量权限单列、失败样例与回放集权限、权限漂移周期复核、条件权限落点、break-glass 角色，以及授权依据与实际执行主体的审计映射。
  • 把这页从“权限矩阵应该包含哪些列”的说明推进到“如何把高风险权限、委派赋权和应急权限真正落到可审计、可回收、可复盘的工程控制点”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，补入 Microsoft Entra role best practices、PIM、delegate role assignments 正式入口，避免矩阵专题只有 RBAC / ABAC 概念、缺少高权限生命周期治理的官方参考。
  • 按 2026-07-09 复核 Microsoft RBAC / ABAC / Entra roles / PIM / delegate role assignments、OpenAI guardrails / safety、NIST AI RMF Govern 当前正式资料，并把更适合企业 AI 权限矩阵落地的 JIT、主体分层和权限漂移心智补回正文。
v1.2.97

继续深补评测运营里的AI产品指标体系专题，把matched cohort、SLO心智和指标债补到治理层

  • 扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/AI产品指标体系专题.md，补入关键用户旅程绑定北极星、leading / lagging 指标拆分、matched cohort 版本对比、关键指标 6 个元字段、SLO / burn rate 心智、指标 owner 与降级权限、metric debt review，以及 release scorecard 门禁页。
  • 把这页从“AI 产品该看哪些指标”的分类说明推进到“如何把指标变成版本放量、异常处置和组织协同依据”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，补入 OpenAI observability、trace grading、working with evals 正式入口，避免指标体系专题只有评测和 SRE 概念、缺少运行时证据和版本对比的官方参考。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI evaluation best practices / agent evals / observability / trace grading / production best practices 与 Google SRE SLO / alerting 当前正式资料，并把更适合 AI 产品指标治理落地的 cohort、阈值和指标债心智补回正文。
v1.2.96

继续深补评测运营里的业务指标回放专题，把门禁口径、无副作用重放和样本治理补到决策层

  • 扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/业务指标回放专题.md，补入 join key 与副作用引用、观察窗口冻结、distribution / risk 双权重切片、可回放变更与必须补人审的门禁分层、trace 四层拆解、challenger set、无副作用重放与幂等保护、分母口径固定，以及 baseline / canary / rollback 三类回放集。
  • 把这页从“把历史请求重跑一遍”的概念说明推进到“如何让业务回放真正支撑灰度、审批、人审容量和回滚决策”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，补入 OpenAI observability、results and state、working with evals 正式入口，避免回放专题只有评测概念、缺少运行时证据和状态管理的官方参考。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI agent evals / evaluation best practices / trace grading / observability / production / results 当前正式资料，并把更适合业务回放落地的样本治理、指标口径和副作用控制心智补回正文。
v1.2.95

继续深补评测运营里的任务级成本归因专题，把账单对账、计费单位和预算门禁补到可执行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/任务级成本归因专题.md，补入 token / 调用 / 会话 / 存储四类计费单位、provider 账单视图与内部任务视图对账、prompt_cache_key 版本治理、Batch / Flex 成本泳道、trace 回放驱动的高成本桶治理、conversation state 续写成本、版本绑定字段、多租户责任中心，以及软硬预算门禁。
  • 把这页从“总账拆成任务”的概念说明推进到“如何把官方 Costs API、Pricing 和运行时 trace 对齐成可分摊、可对账、可门禁的任务级成本体系”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，补入 OpenAI API pricing 与 Costs API 正式入口，避免成本专题只有优化建议、缺少账单口径和分组能力的正式参考。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI cost optimization / prompt caching / batch / flex / conversation state / agent evals / costs 当前正式资料，并把更适合成本归因落地的计费单位、状态链路和预算治理心智补回正文。
v1.2.94

继续深补安全治理里的企业AI组织协作专题，把治理节奏、知识运营 SLA 和共享指标补到运行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/企业AI组织协作专题.md，补入 AI Council / steering committee、发布节奏与冻结窗口、协作文档分层、原始证据对齐、知识运营 SLA、知识变更纳入发布、值班与人工接管前置，以及最小治理节奏与共享指标。
  • 把这页从“企业 AI 需要跨团队协作”的角色说明推进到“谁拍高风险例外、谁维护知识新鲜度、谁看共享指标、谁对发布和值班负责”的运行机制视角。
  • 同步清理 docs/ai-wiki/安全治理/多阶段审批链专题.md 上一轮残留的重复段落，避免相同小节在审批拓扑、结构化结果、超时策略、阶段轨迹、快照重放和容量治理处重复出现。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI production / safety / guardrails / observability、NIST AI RMF Govern 与 Microsoft AI governance & security 当前正式资料，并把更适合企业组织协作落地的治理节奏和责任分层补回正文。
v1.2.93

继续深补安全治理里的多阶段审批链专题，把审批拓扑、冻结快照和容量治理补到执行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/多阶段审批链专题.md，补入串行 / 并行 / 会签拓扑、放行理由与风险接受理由分离、一票否决字段、超时过期与阻塞分流、阶段轨迹留存、审批快照重放，以及按风险分桶的审批容量治理。
  • 把这页从“多加几个审批节点”的流程说明推进到“高风险 AI 工作流里的审批系统如何做结构化判断、冻结快照、重放验证与 SLA 管理”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，保留脚本访问可能受限但浏览器入口可正常访问的说明，避免资源说明落后于正文。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI guardrails / human review / agent safety / production best practices、Anthropic human confirmation 与 NIST AI RMF 当前正式资料，并把更适合多阶段审批链设计的结构化、冻结和容量心智补回正文。
v1.2.92

继续深补安全治理里的多阶段审批链专题，把审批拓扑、冻结快照和容量治理补到执行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/多阶段审批链专题.md，补入串行 / 并行 / 会签拓扑、放行理由与风险接受理由分离、一票否决字段、超时过期与阻塞分流、阶段轨迹留存、审批快照重放，以及按风险分桶的审批容量治理。
  • 把这页从“多加几个审批节点”的流程说明推进到“高风险 AI 工作流里的审批系统如何做结构化判断、快照冻结、重放验证与 SLA 管理”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，保留脚本访问可能受限但浏览器入口可正常访问的说明，避免资源说明落后于正文。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI guardrails / human review / agent safety / production best practices、Anthropic human confirmation 与 NIST AI RMF 当前正式资料，并把更适合多阶段审批链设计的结构化、冻结和容量心智补回正文。
v1.2.91

继续深补安全治理里的故障演练与预案专题，把 blast radius、回滚验证和证据分层补到演练手册层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/故障演练与预案专题.md，补入演练前的 blast radius 与 kill switch、按请求/轨迹/版本/决策/动作五层采证、回滚后的止血成功与行为恢复双重验证、沟通时效与证据完整率指标，以及将 shadow / canary 异常沉淀为标准演练剧本的做法。
  • 把这页从“故障演练有哪些类型”的概念说明推进到“AI 团队怎么把演练做成可终止、可采证、可回写发布机制的手册化流程”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，保留脚本访问可能受限但浏览器入口可正常访问的说明，避免资源说明落后于正文。
  • 按 2026-07-09 复核 Google SRE incident response / canarying releases / on-call / alerting on SLOs 与 OpenAI production / agent safety / guardrails current docs，并把更适合 AI 演练场景的停止条件、采证分层和回滚验证心智补回正文。
v1.2.90

继续深补安全治理里的企业 SLA 与值班体系专题，把 error budget、burn rate 与 incident command 补到运行治理层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/企业SLA与值班体系专题.md，补入 error budget 与发布冻结、burn rate 告警、page / ticket / dashboard 三层信号、runbook 的止血与根因分层、人工接管压力信号，以及 incident command 角色分工。
  • 把这页从“SLA / SLO / on-call 的概念说明”推进到“AI 系统如何把可用性、质量、风险、人工兜底与发布节奏接进同一套运行治理机制”的执行视角。
  • 同步把资源区更新时间推进到 2026-07-09，保留脚本访问可能受限但浏览器入口可正常访问的说明，避免资源说明落后于正文。
  • 按 2026-07-09 复核 Google SRE on-call / SLO / incident response 与 OpenAI production / safety best practices 当前正式资料，并把更适合 AI on-call、告警分层和值班指挥的关键心智补回正文。
v1.2.89

继续深补评测基准与基线管理专题，把上线判断、grader 基线和 shadow 对照补到发布治理层

  • 扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/评测基准与基线管理专题.md，补入基线对象的冻结口径与生效范围、比较策略、上线通过矩阵、pairwise 基线、grader baseline、不可退让 rubric、按故障来源补样本、shadow 同口径镜像对比，以及 trace 正常轨迹上限。
  • 把这页从“基准和基线的概念说明”推进到“模型、Prompt、grader、样本集都在变化时，团队怎么把基线真正接进放量、灰度和发布决策”的执行视角。
  • 同步把资源区更新为按 2026-07-09 复核的正式入口，并保留脚本探测可能受限但浏览器可正常访问的说明，避免资源区只停留在旧版本入口。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI evaluation best practices / agent evals / trace grading / production best practices 与 Google SRE SLO 资料，并把更适合基线冻结、shadow 对照和 trace 基线治理的关键心智补回正文。
v1.2.88

继续深补多模态专题里的实时语音架构页，把 session、sideband、VAD 和留存分层补到运行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/多模态专题/03-实时语音、转写与语音助手架构.md，补入服务端 sideband 控制面、VAD 产品化参数、session 生命周期、转写时间戳与低置信信息、听觉产物与阅读产物分离、坏样本评测集，以及原音频 / 转写文本 / 事件流 / 工具日志的分层留存策略。
  • 把这页从“转写、实时对话、语音助手的分类说明”推进到“实时语音系统如何按连接、状态、输出、评测和合规做运行治理”的执行视角。
  • 同步补入 Google Gemini Live API capabilities 正式入口，让资源区覆盖实时音视频流场景，而不只停留在 OpenAI Realtime 一侧。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI audio / speech-to-text / text-to-speech / realtime / realtime-transcription / voice-agents / realtime-costs 与 Google Live API capabilities 当前官方资料，并把适合实时语音工程的关键心智补回正文。
v1.2.87

继续深补多模态专题里的视频理解与时间轴设计页，把离线理解、实时流和生成编排补到视频工程层

  • 扩写 docs/ai-wiki/多模态专题/04-视频理解、生成与时间轴设计.md，补入离线视频理解与实时视频流的差异、视频 token 预算与抽样策略、媒体资产对象建模、批量渲染 lane、时间轴五层对象、片段对象与组合对象、三类队列拆分、坏样本评测集，以及原始素材 / 中间资产 / 最终成片的分层留存策略。
  • 把这页从“视频理解和生成的概念说明”推进到“视频系统如何按时间轴、资产对象、队列和交付成功率来做工程治理”的执行视角。
  • 同步补入 Google Gemini Live API capabilities 与 OpenAI Batch 等正式入口，让资源区能覆盖实时视频流与批量渲染这两类此前缺失的主线。
  • 按 2026-07-09 复核 Google Gemini video understanding / live、OpenAI video generation with Sora / batch / file inputs / your-data 当前官方资料，并把适合视频理解、生成与时间轴治理的关键心智补回正文。
v1.2.86

继续深补多模态专题里的图像理解与文档解析页，把视觉文档工程补到结构恢复和可复核层

  • 扩写 docs/ai-wiki/多模态专题/02-图像理解、文档解析与视觉工作流.md，补入原生 PDF / 扫描件 / 手机拍文档三种输入差异、layout parser 的结构恢复职责、页面与区域路由、OCR / layout / 字段抽取 / 语义归一化四层拆分、bounding box 与页码产物留存、UI 坐标可执行性，以及脏页评测集设计。
  • 把这页从“视觉理解和文档抽取的概念说明”推进到“文档视觉链路该怎样做分流、怎么保留中间产物、怎么支撑人工复核和局部重试”的执行视角。
  • 同步补入 OpenAI Structured outputs、Anthropic PDF support、Azure Document Intelligence、Google Cloud Document AI Layout Parser 等正式入口，让资源区不再只停留在 OpenAI vision 与 Anthropic vision 两个入口。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI images vision / file inputs / structured outputs、Anthropic vision / PDF support、Azure Document Intelligence、Google Cloud Document AI 当前官方资料，并把更适合视觉文档工程的结构化、页级、坐标级心智补回正文。
v1.2.85

继续深补向量数据库专题里的混合检索、重排与评测页，把 staged ranking 和多家向量库打法补到工程层

  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/04-混合检索、重排与评测.md，补入 Pinecone、Qdrant、Milvus 的 hybrid / rerank 官方打法，以及 Weaviate 的融合权重与可解释分数，让这页不再只停留在 OpenAI / Azure / Weaviate 三家视角。
  • 新增候选池深度拆分、filter -> retrieve -> fuse -> rerank -> assemble 固定顺序、分数解释进评测、坏样本评测集、线上复盘证据与版本留痕等内容，把这页从“概念说明”推进到“怎么做 staged ranking 治理”的执行视角。
  • 把资源区扩到 OpenAI、Azure AI Search、Weaviate、Pinecone、Qdrant、Milvus 当前正式入口，并补充脚本访问可能受限但浏览器可正常打开的说明，避免资源区只覆盖少数供应商。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI retrieval / file search、Azure hybrid / RRF / semantic ranker、Weaviate hybrid / rerank、Pinecone hybrid / rerank、Qdrant hybrid queries、Milvus reranking / multi-vector search 等当前官方资料，并把适合混合检索与评测治理的关键心智补回正文。
v1.2.84

继续深补 LLMOps 的缓存、Batch、Flex 与后台编排页，把运行细节补到上线治理层

  • 扩写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/06-缓存、Batch、Flex与后台任务编排.md，补入 prompt_cache_key、缓存保留时长、热点溢出率、background + webhook + stream cursor 组合、Batch 输入契约与错误回收、Flex fallback ladder、Priority ramp rate 与 conversation state 持久化差异。
  • 把这页从“知道有同步、后台、批处理、低优先级 lane”推进到“每种 lane 要记录哪些状态、哪些参数必须稳定、哪些 failure mode 要提前设计恢复路径”的生产治理视角。
  • 同步补入 OpenAI Webhooks 与 Responses 迁移资料，把后台完成通知、previous_response_id / conversation / store=false 三类状态延续方式拆开说明，避免把会话状态和后台恢复混成一层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI prompt caching、background、batch、flex、priority、conversation state、webhooks 与 production best practices 当前正式入口，并把适合 LLMOps 运行编排的关键约束补回正文。
v1.2.83

继续深补 AI Agents 的 Tools/MCP 接入页，把 MCP、Skill、Tool 三层边界单独拆开说明

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04-Tools、MCP与外部系统接入.md，新增 6.3 到 6.6，把 Tool、MCP、Skill 拆成执行单元、协议暴露层与场景封装层三种不同抽象。
  • 补入“Skill 不是 MCP 原语，也不等于一段 prompt”的解释，明确它更接近工程层的可复用能力包，通常由 instructions、context、allowed tools、policy 和 output contract 共同组成。
  • 新增事故分诊场景下的三层对应示例、owner 划分和项目/面试讲法，避免把“接了 MCP”“做了 skill”“挂了很多 tool”混成一句没有分层的信息。
  • 同步把练习区扩成 6 题，增加按同一场景分别设计 tool 清单、MCP 暴露边界和 skill 契约的拆解练习，让这页从概念辨析进一步落到可执行训练。
v1.2.82

继续深补 AI Agents 12 周学习路线图，把阶段目标、MCP/Skill/Tool 边界和里程碑验收补到可执行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/07-12周学习路线图.md，补入四阶段学习视角、第四周的 Tool / Skill / MCP 区分、第 12 周的 demo asset pack 要求，以及双周里程碑验收单。
  • 把路线图从“按周读什么、做什么”的学习清单推进到“每一阶段要沉淀什么资产、什么时候该补 MCP/Skill/Tool 边界、什么时候该开始准备展示材料”的执行视角。
  • 同步修正资源区到当前正式入口，补入 OpenAI MCP and Connectors 与 agents observability 等资料，让路线图和前面补深的 Tools/MCP、状态、评测、项目实战页保持一致。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI、LangGraph 与 Anthropic 当前资料，并把适合 12 周学习路线和阶段验收的正式入口补回正文。
v1.2.81

继续深补 AI Agents 项目实战与作品集，把里程碑、交付物包和展示话术补到作品层

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/08-项目实战与作品集.md，补入项目里程碑、demo asset pack、项目资产对象、5 分钟项目讲法、求职导向展示对象，以及从作品升级到可交付方案的判断方式。
  • 把这页从“做哪几类 Agent 项目”的项目清单推进到“怎么把项目做成可解释、可评估、可展示的工程作品”的交付视角，同时补入 README 验证段、基线对比和 release/eval 资产沉淀思路。
  • 新增 MCP / Skill / Tool 的单独说明，把工具单元、可复用能力包和协议接入层拆开讲清楚，补上各自最适合在项目与作品集中展示的对象和讲法，避免把三者混成一句“我接了很多能力”。
  • 同步修正资源区到当前正式入口，保留 OpenAI building agents / evals / observability / safety / MCP、LangGraph quickstart / persistence 与 Anthropic building effective agents 等项目实践最常用资料。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI、LangGraph 与 Anthropic 当前资料，并把适合 Agent 项目落地、展示和作品集构建的正式入口补回正文。
v1.2.80

继续深补 AI Agents Tools 与 MCP 接入，把能力注册表、授权边界、异步工具与产物层补到平台接入视角

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04-Tools、MCP与外部系统接入.md，补入 capability registry、user / agent / task 三层授权范围、remote MCP 的连接与租户边界、异步工具三段式建模、artifact 对象分层，以及工具接入后的 contract test。
  • 把这页从“schema 怎么写、MCP 是什么”的概念层推进到“企业工具面如何收缩、谁能代表谁调工具、长作业如何恢复、产物与模型摘要如何分层”的接入治理视角。
  • 同步保留并复核 OpenAI tools / connectors / shell / computer use、Anthropic tool use、MCP architecture / authorization / security 等当前正式入口，让资源区覆盖 Tools/MCP 真正需要的协议、授权和执行层资料。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI tools 与 MCP、Anthropic tool use、MCP 安全与远端连接资料，并把适合企业 Agent 接入层设计的正式入口补回正文。
v1.2.79

继续深补 AI Agents 评测、可观测性与安全，把离线/在线评测、审批中断和发布资产补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/06-评测、可观测性与安全.md，补入离线 / 在线 / 发布前三层评测、trace grading 的作用、可观测数据留存与脱敏边界、审批作为显式 interruption 的运行时含义，以及样例资产与发布资产打通的思路。
  • 把这一页从“要不要接 trace、要不要做安全检测”的概念层推进到“哪些失败要进离线 eval、哪些审批要成为可恢复对象、哪些 trace 字段能进公共观测面、发布门禁如何与样例资产绑定”的工程视角。
  • 同步保留并复核 OpenAI agent evals / trace grading / guardrails / safety、OpenTelemetry traces / observability primer 等当前正式入口，让资源区覆盖 Agent 生产闭环最关键的评测、观测和治理资料。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI evals / observability / guardrails / safety 与 OpenTelemetry 当前资料，并把适合 Agent 评测、审批、审计与事故复盘的正式入口补回正文。
v1.2.78

继续深补 AI Agents 状态、记忆与上下文工程，把 session 边界、记忆分槽和压缩/缓存边界补细

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/05-状态、记忆与上下文工程.md，补入 run / session / memory store 的边界、长期记忆三槽模型、长期记忆写入流水线、prompt caching 与状态治理的区别，以及运行时上下文的脱敏与投影。
  • 把状态与上下文这一页从“要不要存、要不要压缩”的概念层推进到“什么该留在 run、什么该留在 session、什么才能进入长期记忆、上下文压缩如何服务下一步决策”的运行时视角。
  • 同步补充 OpenAI conversation state compaction、Agents SDK results 等入口，让资源区覆盖状态续接、压缩、session、guardrails 与长期记忆边界的当前正式资料。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI conversation state / Responses / Agents SDK、LangGraph persistence / memory、Anthropic context windows / prompt caching 的当前资料，并把适合状态、记忆与上下文工程的正式入口补回正文。
v1.2.77

继续深补 AI Agents 架构模式与技术选型，把控制面、执行层和模式升级路线补到生产视角

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/03-架构模式与技术选型.md，补入六维选型卡、execution workspace 路线、三层控制面拆解、Reviewer 不一定要独立成 agent 的判断边界，以及更贴近真实系统的升级顺序。
  • 把架构选型从“单 Agent / Router / Planner / Multi-Agent 这些名词怎么背”推进到“复杂度到底长在 orchestration、approval 还是 execution plane”的工程视角，同时补入工具很多不等于必须多 Agent、MCP 不是架构模式本身等常见误区。
  • 同步修正资源区到当前正式入口，补入 OpenAI tools / observability、LangGraph interrupts、MCP architecture 等资料，让这页不再只停留在模式枚举和框架名词层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Agents / orchestration / running / guardrails / sandbox、LangGraph workflows / persistence / interrupts、MCP 与 Anthropic 当前官方资料，并把适合架构选型的正式入口补回正文。
v1.2.76

继续深补 AI Agents 核心循环与核心组件，把结果面、记忆写回、并行调用和 trace 骨架补到运行时层

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/02-核心循环与核心组件.md，补入输出契约与结果面、长期记忆写回策略、并行工具调用边界、结构化 trace 与可恢复 runtime skeleton，让核心循环不再只停留在 Goal - Plan - Act - Observe 的概念层。
  • 把 Agent loop 从“多想一步、多调一次工具”推进到“run 何时暂停、何时恢复、哪些结果给用户看、哪些状态供系统恢复、哪些结论允许写成长记忆”的运行时视角。
  • 同步补入 OpenAI results and state、observability、evaluate agent workflows，以及 LangGraph interrupts、Anthropic tools for agents 等当前正式入口，让资源区覆盖 Agent loop 真正需要的状态、恢复、trace 和工具契约资料。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Agents / conversation state / orchestration / evals、LangGraph persistence / interrupts、Anthropic building effective agents 与 tools for agents 的当前资料，并把适合核心循环设计的关键入口补回正文。
v1.2.75

继续深补 AI Agents 基础与边界，把运行时上下文、工具契约、多 Agent 分工和 MCP 边界补齐

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/01-基础与边界.md，补入 Agent 四层拆法、model context 与 runtime / local context 的区别、工具契约设计、停止条件与升级条件，以及第一版 runtime skeleton 的最小组成。
  • 把 AI Agents 基础页从“该不该上 Agent”的判断，推进到“Agent 真正难点在运行时、状态、审批、工具设计和责任切换”的系统视角，同时补入 agents as tools 与 handoffs 的使用边界。
  • 同步补充 MCP 与连接协议的定位，强调 MCP 是能力接入层，不等于 Agent 本体，避免把函数调用、连接器、MCP 和自治系统混成一层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Agents / tools / orchestration / guardrails、MCP、LangGraph 与 Anthropic 当前官方资料，并把适合 Agent 基础认知和工程边界判断的正式入口补回资源区。
v1.2.74

继续深补知识冷启动与向量数据库选型，把首发门禁和主流生态位补到可落地层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识冷启动建设专题.md，补入最小发布面、冷启动能力包、缺失知识桶、启动观测字段、启动门禁与扩域前检查项，让冷启动不再只是“先导一批文档”的概念解释。
  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/05-主流方案、架构形态与选型清单.md，新增 Zilliz Cloud、Gemini Enterprise Agent Platform Vector Search、Azure Cosmos DB、ScyllaDB、Turso / libSQL、Tiger Data 等生态位，并把场景建议补到能直接做 shortlist 的粒度。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md、docs/ai-wiki/向量数据库专题/README.md 和 docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md，让索引页、总览页与专题正文对齐，不再只保留旧的厂商范围。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI、Google Cloud、Azure、Zilliz、ScyllaDB、Turso、Tiger Data 等当前官方资料，并把适合冷启动治理和向量数据库选型的最新入口补回资源区。
v1.2.73

继续深补知识变更审核流专题，把审核证据包、例外放行和观察窗口补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识变更审核流专题.md 的后半段结构，补入审核证据包、可机器读取的审核结论字段、exception release 例外路径、冻结窗口与变更节流、发布后观察窗口，以及审核流自己的观测字段。
  • 把知识变更审核流从“内容审批 + 技术审核”推进到“发布控制面”的治理视角，同时补入高风险知识的 freeze window、追认审核、post-release watch、回滚就绪、以及为什么这些能力往往比多一层表单审批更有效。
  • 同步把资源区复核到当前官方入口，并保留与 Azure AI Search indexer / deleted blobs、Pinecone update / delete / freshness、OpenAI file search / eval best practices 对应的审核流工程口径。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI、Azure AI Search 与 Pinecone 的当前资料，并把适合知识变更准入、索引放行、例外发布和审计观测的关键口径补回正文。
v1.2.72

继续深补引用冲突消解专题，把冲突留证、失败分级和治理动作补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/引用冲突消解专题.md 的后半段结构，补入 conflict packet、冲突分级与服务动作、冲突观测字段，以及高风险冲突接入 release gate 和人工审核的思路。
  • 把冲突消解从“识别冲突并提示用户”推进到“怎么留证、怎么区分低中高风险冲突、怎么把冲突闭环进知识治理、版本发布和回归评测”的治理视角，同时补入自动裁决边界与高风险拒答 / 转人工路径。
  • 同步扩充资源区，加入 Azure AI Search semantic answers，并把 Weaviate rerank 链接改到当前正式入口，让专题不再只停留在版本冲突与权威层级概念层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Retrieval / File search / eval、Azure AI Search semantic / hybrid、Pinecone freshness / update / delete、Weaviate filters / hybrid / rerank 的当前资料，并把适合冲突留证、自动裁决边界、观测指标和高风险门禁的关键口径补回正文。
v1.2.71

继续深补检索查询改写专题，把 rewrite contract、trace 和灰度门禁补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/检索查询改写专题.md 的后半段结构，补入 rewrite contract、query 路由表、同义词映射与 generative rewrite 的边界、original / rewritten 并排评测、改写链路 trace 字段，以及高风险 query 桶的 fallback 与 release blocker 门禁。
  • 把查询改写从“把用户问题改得更像搜索词”推进到“保留什么、能推断什么、如何回放、如何按桶灰度”的治理视角，同时补入多 query 展开噪音放大、filter / rerank 被误判成 rewrite 问题、以及稳定术语更适合用 synonym map 的工程判断。
  • 同步扩充资源区，加入 Azure AI Search semantic ranking、synonyms 与 relevance overview 的当前官方入口，让专题不再只停留在 query rewrite preview 一页和概念解释层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Retrieval / File search、Azure AI Search query rewrite / semantic / hybrid / synonyms、Anthropic Contextual Retrieval 的当前资料，并把适合生产查询改写和回放治理的关键口径补回正文。
v1.2.70

继续深补 RAG 失败复盘专题，把 replay、trace 和 release blocker 补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/RAG失败复盘专题.md 的后半段结构，补入失败回放包、可直接重跑的 replay packet、RAG trace 关键字段、失败分级、与失败类型一一对应的修复动作，以及高风险失败进入 release blocker 的门禁思路。
  • 把 RAG 失败复盘从“怎么排查”推进到“怎么保留证据、怎么回放 old / new strategy、怎么做高风险失败降风险和发布阻断”的治理视角，同时补入 query 桶指标、重放成功率和 blocker 命中数等更像生产系统的观测维度。
  • 同步扩充资源区，加入 OpenAI Agents observability / tracing 的当前入口，让复盘专题不再只停留在 top-k、rerank 和 eval best practices 层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI File search / Retrieval / eval / observability、Anthropic Contextual Retrieval、Pinecone freshness、Azure AI Search hybrid / semantic、Weaviate filters / rerank 的当前资料，并把适合 RAG replay、trace 和复盘治理的关键口径补回正文。
v1.2.69

继续深补企业知识对账专题，把映射 contract、隔离动作和发布前对账补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/企业知识对账专题.md 的后半段结构，补入源对象到服务对象的一致性映射 contract、允许延迟窗口、异常隔离动作链、可复盘的对账观测字段，以及发布前对账门禁。
  • 把知识对账从“源系统和索引做静态比较”推进到“动作闭环 + 效果回放联动”的治理视角，同时补入权限越界、tenant 路由错误、旧版仍主命中、以及备份恢复后的 inactive / offloaded tenant 一致性检查。
  • 同步扩充资源区，加入 OpenAI Retrieval、Azure AI Search schedule indexers / errors and warnings、Pinecone data modeling、Weaviate multi-tenancy operations 与 backups 等当前官方入口，让专题不再只停留在 fetch / reindex 层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI File search / Retrieval / eval、Azure AI Search indexer / schedule / reindex / errors、Pinecone fetch / freshness / multitenancy、Weaviate multi-tenancy / monitoring / replication / backups 的当前资料，并把适合企业知识对账与异常处置的关键口径补回正文。
v1.2.68

继续深补混合检索优化专题，把过滤时机、查询计划和灰度观测补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/混合检索优化专题.md 的后半段结构，补入 pre-filter / post-filter / strictPostFilter 的差异、按 query 桶设计查询计划、结果去重与多样性、rerank 前后候选分布，以及用于复盘混合检索计划的 trace 字段。
  • 把混合检索从“语义 + 关键词 + 调权重”推进到“按 query 桶灰度、按高风险知识域发布门禁、按桶观察退化”的生产治理视角，同时补入过滤时机、版本时效、旧知识残留和上下文污染之间的关系。
  • 同步扩充资源区，加入 Azure AI Search vector filter modes、Qdrant hybrid queries、OpenSearch hybrid search 与 explain 等当前官方入口，让专题不再只停留在 RRF 和 alpha 权重层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Retrieval / File search、Azure AI Search hybrid / ranking / filter modes、Weaviate hybrid / rerank / filters、Qdrant hybrid queries、OpenSearch hybrid search 与 Anthropic contextual retrieval 的当前资料，并把适合混合检索调优与复盘的关键口径补回正文。
v1.2.67

继续深补知识失效检测专题，把失效状态流、隔离区和发布门禁补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识失效检测专题.md 的后半段结构，补入 suspected_stale / quarantined / purged 这类最小状态流、事件驱动触发器、服务层降风险策略，以及从结果观测字段直接判断“这次是不是在用旧知识”的方法。
  • 把知识失效检测从“发现过期文档”推进到“接入 filter / serving contract、回放字段、专项评测桶和发布门禁”，同时补入隔离区、观察窗口、metadata 变化触发失效、以及旧知识重新进入主路径时的追踪视角。
  • 同步扩充资源区，加入 Azure AI Search semantic ranking request、indexer overview，以及当前 Weaviate rerank / search concepts 入口，让失效检测专题不再只停留在 freshness 和旧版引用率。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Retrieval / File search / eval、Pinecone freshness / update / delete、Azure AI Search semantic / hybrid / indexer、Weaviate filters / rerank / search concepts 的当前资料，并把适合失效治理与降风险的关键口径补回正文。
v1.2.66

继续深补结构化引用设计专题，把 annotation、展示分层和引用门禁补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/结构化引用设计专题.md 的后半段结构，补入前台展示对象与后台证据对象分层、answer span / annotation span 绑定、quote / snippet / highlight 区分，以及引用展示的权限与脱敏 contract。
  • 把结构化引用从“有来源列表”推进到“能回放到检索现场、能做专项失败分型、能进入发布门禁与评测闭环”，同时补入引用绑定错误、过期证据暴露、权限误展示和冲突隐藏等更像生产系统的问题切面。
  • 同步扩充资源区，加入 OpenAI Citation formatting、Responses / Web search 中的 annotations 相关入口，以及 Azure semantic answers、搜索结果布局和 Weaviate metadata 相关资料。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI File search / Retrieval / Citation formatting / Responses、Azure AI Search semantic ranking / answers、Anthropic Contextual Retrieval 与 Weaviate filters / rerank / metadata 的当前资料，并把适合引用设计与回放治理的关键口径补回正文。
v1.2.65

继续深补 AI 知识版本化专题，把发布契约、别名切换和回滚包补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/AI知识版本化专题.md 的后半段结构，补入 release contract、可检索可见门禁、版本前置审批、alias / pointer 切换模型、旧版本清理顺序，以及知识回滚包应包含哪些关键材料。
  • 把知识版本化从“文档有版本号”推进到“回答、trace、replay 和 purge 事件都能追到 content / pipeline / index / serving 版本”，同时补入双版本对读、旧索引观察窗口和回滚前后权限过滤确认等生产细节。
  • 同步扩充资源区，加入 Azure AI Search index alias、Weaviate collection aliases 与 backups 等当前官方入口，让专题不再停留在增量更新与重建二选一的概念层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Retrieval / File search、Pinecone freshness 与 data lifecycle、Azure AI Search alias / reindex / indexer、Weaviate alias / backup / monitoring 的当前资料，并把适合知识发布与回滚治理的关键口径补回正文。
v1.2.64

继续深补向量数据库专题，把主流方案分层到生态位与系统边界

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md 的选型部分，不再只平铺产品名，而是按 Postgres、搜索引擎、专用向量底座、本地 / 嵌入式、数据平台 / 实时系统五条路线来解释系统边界。
  • 补入 pgvector、Supabase、Neon、Milvus、Qdrant、Elasticsearch、OpenSearch、Vespa、MongoDB、Redis、LanceDB 等方案更适合解决什么问题，帮助把“向量数据库”从产品池视角拉回到工程选型语境。
  • 同步扩充资源区，补入 Elastic、OpenSearch、MongoDB、Redis、Vespa 与 LanceDB 当前官方入口，让专题从“知道名字”提升到“知道应该沿哪条架构路线选”。
  • 按 2026-07-09 复核 Pinecone、Azure AI Search、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector、Elastic、OpenSearch、MongoDB、Redis 与 Vespa 的当前官方资料，并把适合生产检索选型的关键口径补回正文。
v1.2.63

继续深补检索缓存策略专题，把失效、并发放大和缓存观测补到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/检索缓存策略专题.md 的后半段结构，补入事件驱动失效、stale-while-revalidate、negative cache、soft / hard TTL、cache stampede、防止语义近似误复用，以及缓存变更进入发布门禁的治理视角。
  • 补入更像生产系统的缓存观测字段、缓存质量评测、权限与知识删除的主动清理流程，并把 query rewrite、tenant / permission、kb version、rewrite version 和 stale 命中状态一起放回检索缓存应有的建模位置。
  • 同步扩充资源区，加入 OpenAI latency optimization、Pinecone freshness 和 Redis cache-aside 相关入口，让检索缓存专题不再只停留在 Prompt caching 对比和 TTL 概念层。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI、Pinecone 与 Redis 的当前官方入口，并把适合生产 RAG 的 freshness、失效、并发保护和缓存分层口径补回正文。
v1.2.62

继续深补 AI 红队测试专题，把 campaign、误放误拦和灰度联动补到治理层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/AI红队测试专题.md 的后半段结构，补入 campaign charter、false allow / false block、reproducibility packet、以及与 shadow / canary 联动的发布路径，让红队测试不再只是一次性演习。
  • 补入把红队结果直接映射到 policy / route table、将高风险桶接入门禁、以及整改 owner 与 SLA 的治理要求，明确红队如何反过来塑造运行时控制面和上线判断。
  • 同步把旧的 OpenAI / guardrails 资源入口改到当前官方地址，并把 Anthropic、NIST AI RMF、OWASP GenAI 的当前资料放回资源区，保证专题既有工程化结构，也有最新资料出口。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI、Anthropic、NIST 与 OWASP 的当前官方资料入口，并把适合生产红队、发布门禁和风险路由联动的关键口径补回正文。
v1.2.61

继续深补安全回归测试专题，把 baseline、suite contract 和 release blocker 讲到门禁层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/安全回归测试专题.md 的后半段结构，补入 false allow / false block 区分、blocking / observing 分层、suite contract、baseline freeze 和 incident backfill，让安全回归真正能接进发布治理。
  • 补入线上告警、trace、审批事件回灌回归集的做法，以及哪些情况必须直接 block release、哪些更适合观察灰度，避免继续把所有安全样例都混成同一种处理方式。
  • 把高风险 suite、版本冻结、release blocker、runbook / changelog 回写、以及历史事故样例的淘汰与升级机制串成完整闭环，让“修过的问题不能回来”从理念变成工程契约。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI 的 red teaming / safety / approvals 资料，以及 NIST AI RMF 与 OWASP GenAI 的当前入口，并把适合生产安全回归和发布门禁的关键口径补回正文。
v1.2.60

继续深补质量门禁策略专题，把放量阶梯、特批机制和 gate contract 讲到发布层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/质量门禁策略专题.md 的后半段结构，把门禁从“阈值判断”升级为完整发布机制，补入 offline -> shadow -> canary -> rollout 放量阶梯、promotion criteria、rollback gate 和 release readiness。
  • 补入 gate profile、release owner / gate owner / risk owner 三类角色、特批留痕与过期时间、以及一个最小可机器读取的 gate contract 示例，让门禁不再只停在会议纪要和人工拍板层。
  • 把质量、安全、副作用、审批积压、人工接管、回滚准备度和知识批次撤回能力一起拉进门禁视角，并把高风险桶、长尾桶、shadow / canary 证据明确接回放量判断。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI 的 eval / agent evals / production / approvals 资料、NIST AI RMF Playbook 与 Google SRE canary 资料，并把适合生产发布治理的关键口径补回正文。
v1.2.59

继续深补 AI 系统事故响应专题，把分级、桥接角色和恢复出闸条件补到值班层

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI系统事故响应专题.md 的后半段结构，把事故响应从泛化原则升级为可执行的值班机制，补入前 15 分钟检查单、用户影响 + 风险副作用的分级矩阵，以及不同事故桶的第一优先动作。
  • 补入 IC / CL / OL 事故桥接角色、固定沟通节奏、incident evidence packet 字段、Agent / RAG 事故附加证据，以及恢复出闸清单、kill switch 和演练建议，让事故处理不再只停在“先止血再复盘”的口号层。
  • 把 OpenAI 当前 Integrations and observability / Evaluate agent workflows / Guardrails and human review / Production best practices 与 Google SRE 的 incident management / postmortem 资料重新串回正文，强调 trace grading、审批与 guardrails 分层、环境隔离和成本阈值在事故响应中的正确位置。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI 与 Google SRE 的当前官方资料入口，并把适合生产 on-call、恢复验收与长期治理的关键结论补回正文。
v1.2.58

继续扩容向量数据库专题，把常被漏掉的搜索引擎、云原生引擎和实时路线补进选型地图

  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/05-主流方案、架构形态与选型清单.md，新增 Meilisearch、Apache Solr、Vald、KDB.AI 四条路线，并把它们放回开发者友好搜索 API、经典企业搜索平台、Kubernetes 原生向量引擎和实时 / 时序向量数据库四种不同生态位里比较。
  • 补齐 Meilisearch 的 hybrid / semanticRatio / tenant tokens / task webhooks，Apache Solr 的 Dense Vector Search / knn_text_to_vector / re-ranking，Vald 的云原生架构与备份恢复，以及 KDB.AI 的 filters、多索引和时序 / 实时检索定位。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md 与向量数据库专题索引页，让总览层不再只覆盖少数几家常见产品，而是能直接看见更完整的架构谱系。
  • 按 2026-07-09 复核 Meilisearch、Apache Solr、Vald、KDB.AI 的当前官方资料入口，并把适合生产选型的能力边界和资源链接补回正文。
v1.2.57

继续深补多模型协同编排专题，把 handoff、artifact 和 gate 讲到生产编排层

  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/多模型协同编排专题.md，把多模型协同从“多加几个模型”升级为“先定义角色，再定义 artifact、gate 和状态机”的工程心智，补入 router / manager / specialist / checker / executor 五类角色。
  • 补入 handoff 与 agents-as-tools 的区别、顺序 / 并行 / 评审三种拓扑、manager 模式与 graph / state machine 模式的取舍，以及背景任务、批处理、fan-out、merge 和最小必要上下文传递的设计边界。
  • 扩写 artifact contract、质量门禁、审批门禁、回退门禁、trace / resume / approval 节点，并把 Anthropic 的 capability / speed / cost 与 OpenAI 的 orchestration / handoffs / sessions / guardrails 口径一起放回多模型协同的正确位置。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Agents / Orchestration and handoffs / Agents SDK Agent orchestration / Reasoning best practices / Building agents 与 Anthropic Choosing the right model / Tool use overview 的当前官方入口，并把适合生产实现的职责、状态和回退约束补回正文。
v1.2.56

继续深补视觉模型专题，把输入策略、PDF 细节和图像编辑约束补到生产层

  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/视觉模型专题.md，把图像理解、OCR/文档解析、多图对比、图像生成和图像编辑拆成五类任务，补成真正可落地的视觉工程主线。
  • 补入 URL / Base64 / file_id 三种输入路线、detail 的 low / high / original / auto 语义、gpt-5.5 下 auto 的默认高保真行为、patch / 尺寸预算，以及多图成本与角色标注方法。
  • 补齐 PDF parsing 同时带文本和页面图像、PDF detail、非 PDF 嵌入图表不会自动进入上下文、mask 同尺寸 / alpha 约束、size / quality / background 配置边界，以及 gpt-image-2 在透明背景与输入保真度上的当前限制。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Images and vision / File inputs / Image generation 的当前官方入口，并把适合生产实现的输入、预算、编辑和交付约束补回正文。
v1.2.55

继续深补语音模型专题，把 realtime session、连接方式和延迟治理补到生产层

  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/语音模型专题.md，把 request-based、realtime session 与“给现有聊天加音频”三条路线拆开，补入 voice-agent / translation / transcription 三种 session 心智，避免继续把所有语音场景混成一类。
  • 补入 WebRTC / WebSocket / SIP 连接方式、/v1/realtime/client_secrets 短期凭证、safety identifier、GA 事件模型变化、gpt-realtime-whisper 的延迟-质量拨盘，以及 voice agent 默认从低 reasoning.effort 起步的当前官方实践。
  • 扩写 speech-to-text、text-to-speech、speech-to-speech、speech translation 四类任务，以及 turn detection、interruption、session state、工具保守执行、发布门禁、运营指标和事件对象，让语音专题不再只停在 ASR / TTS 概览。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Audio and speech / Realtime and audio 与 Gemini Live API、Azure Speech 的当前官方入口，并把适合生产实现的边界、约束和指标补回正文。
v1.2.54

继续深补 Prompt 工程案例专题，把模型差异、缓存和会话状态补到平台治理层

  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/Prompt工程案例专题.md，把 Prompt 从“写模板”提升到“任务 contract + schema + tools + eval + 版本治理”的控制面视角，补入 Prompt 资产包、五层 Prompt 栈和六类问题归因。
  • 补入 GPT-5.5 outcome-first、reasoning 模型简单直给、tool-heavy Responses 工作流里的 phase / replay / previous_response_id、Prompt caching 与 prompt_cache_key、Prompt optimizer / generation 等当前官方实践，把 Prompt 工程讲到模型迁移和高流量运行层。
  • 扩写结构化抽取、RAG 问答、客服分诊、工具调用、多轮会话和审批助手六类案例，并把 citation、tool contract、审批边界、缓存稳定前缀和发布对象版本化放回各自正确位置。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Prompt engineering / Prompt guidance / Prompt generation / Prompt optimizer / Reasoning best practices / Structured outputs / Prompt caching / Evaluation best practices / Working with evals / Conversation state / Citation formatting 的当前官方入口，并把相关约束补回正文。
v1.2.53

继续深补多模态评测案例专题，把 contract、媒体证据对象和发布门禁讲到治理层

  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/多模态评测案例专题.md，补入五层评测拆分、任务 contract、样本对象、脏样本设计与媒体证据对象，避免多模态评测继续停留在“看起来好不好”的泛化表述。
  • 补入图像问答、文档视觉理解、语音助手、视频理解、图像生成与多模态实时交互六类案例，把自动 grader、人工 rubric、时间轴误差桶、打断恢复指标和返工桶拆开讲清楚。
  • 补齐发布门禁、线上监控、失败回流和评测对象版本化，明确样本集、grader prompt、schema、工具定义和阈值都需要随版本治理，而不是只记录模型名。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Working with evals / Evaluation best practices / Images and vision / Audio and speech / Realtime / Video generation 的当前官方入口，并把适合多模态评测的契约与指标口径补回正文。
v1.2.52

继续深补视频模型专题，把时间轴、异步任务和留存边界补到生产工作流层

  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/视频模型专题.md，补入 Gemini 的 File API / inline data 边界、1 FPS 默认采样、长视频上下文预算与 MM:SS 时间锚点心智。
  • 补入 OpenAI 视频生成里的 input_reference、characters、extensions、edits、batch 分工，并把视频生成解释成显式的异步 job / webhook / 下载归档流程，而不是“同步聊天顺手出视频”。
  • 补齐下载有效期、/v1/videos 处理期与监控留存、删除审计、thumbnail / spritesheet、资产谱系和视频评测分桶，让视频专题不再只讲概念和场景。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Video generation / Sora 2 Prompting Guide / Data controls 与 Google Gemini Video understanding 的当前官方资料入口，并把与生产实现直接相关的约束补回正文。
v1.2.51

继续深补向量数据库生产治理专题，并把 Agent 评测收尾结构整理到可运营层

  • 新增 docs/ai-wiki/向量数据库专题/06-部署形态、容量规划与成本治理.md，把部署形态、容量规划、租户分层、重嵌入、snapshot / restore、热冷数据、成本拆账和容量指标补成独立专题，避免向量数据库资料只停在原理和产品名单。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md、docs/ai-wiki/向量数据库专题/README.md、docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md 与 docs/.vitepress/config.mts，把新专题接入索引页、知识库入口和左侧专题树。
  • 整理 docs/ai-wiki/AI Agents专题/06-评测、可观测性与安全.md，补入版本观测、span 基数设计、risk matrix、trace / eval / 审批资产闭环，并清理尾部重复章节，保证 Agent 生产治理专题结构收口一致。
  • 按 2026-07-09 复核 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、Azure AI Search、pgvector、Neon、Databricks、Snowflake、Cloudflare 与 Turbopuffer 的当前官方资料入口，并把与运维治理直接相关的资源补入新专题。
v1.2.50

继续深补 Agent 架构模式专题，把 manager、执行工作区和发布边界讲到选型层

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/03-架构模式与技术选型.md，补入 manager 作为编排器、specialists 作为受控子能力的模式，增加失败归因视角、六维选型矩阵、Router 纠偏、Planner 中止条件、graph 的 checkpoint / resume / 人工节点价值，以及 execution layer 与发布边界对架构选型的影响。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/AI Agents专题/index.md 与 docs/ai-wiki/AI Agents专题/README.md 的版本口径，保持 Agents 主线入口与架构模式专题一致。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI building agents / orchestration / running agents / guardrails / sandbox agents、LangGraph workflows / thinking / persistence，以及 Anthropic building effective agents 的当前资料入口，并补回专题引用。
v1.2.49

继续深补 Agent 工具与 MCP 接入专题，把授权边界、工具收缩和执行记录讲到接入层

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/04-Tools、MCP与外部系统接入.md，补入 built-in tools / shell / code interpreter / tool search 的定位差异、resources 与 tools 区分、remote MCP 的 OAuth / 信任边界、工具面收缩策略、审批后参数绑定、tool result 净化、工作区型工具治理，以及 idempotency / execution record / compensation 相关契约。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/AI Agents专题/index.md 与 docs/ai-wiki/AI Agents专题/README.md 的版本口径，保持 Agents 主线入口与工具接入专题一致。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI tools / tool search / shell / local shell / code interpreter / computer use / MCP、Anthropic tool use，以及 MCP 官方 architecture / authorization / security / remote server 文档入口，并补回专题引用。
v1.2.48

继续深补 Agent 状态与记忆专题，把 checkpoint、execution record 和记忆失效讲到可恢复层

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/05-状态、记忆与上下文工程.md，补入状态四层拆分、durable session state、上下文装配顺序、checkpoint 最小恢复集、长期记忆写入流水线与失效机制、本地上下文与 execution record 分离，以及新的常见失败模式。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/AI Agents专题/index.md 与 docs/ai-wiki/AI Agents专题/README.md 的版本口径，保持 Agents 主线入口与正文一致。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Conversation state / Agents SDK context / sessions / guardrails、LangGraph persistence / memory，以及 Anthropic context windows / prompt caching 的当前资料入口，并回填到专题引用。
v1.2.47

继续深补向量数据库多租户与版本治理，把 filter 时机、tenant state 和删除验收讲到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/03-多租户、过滤与版本治理.md，补入 vector filter mode 的前置 / 后置过滤心智、边界字段与运营字段拆分、group 化权限模型、serving_version 与写入版本分离、逻辑删除与物理删除分阶段、删除验收三层确认、tenant state 冷热分层、payload-based multitenancy、snapshot / rollback，以及四层过滤链和治理事件日志。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md 与 docs/ai-wiki/向量数据库专题/README.md 对 03 专题的导读口径，把它从“权限和版本基础介绍”升级为“filter 执行时机、删除验收和租户生命周期治理”的入口。
  • 按 2026-07-09 复核 Pinecone / Weaviate / Qdrant / Azure AI Search 的多租户、过滤、tenant states、snapshot 与 vector filter 官方资料入口，并补回专题引用。
v1.2.46

继续扩充向量数据库专题，把托管 PostgreSQL 路线和数据云内检索补进主流生态位

  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/05-主流方案、架构形态与选型清单.md，新增托管 PostgreSQL / 兼容 Postgres AI 数据库路线与数据云内搜索服务生态位，补充 AlloyDB AI / Azure Database for PostgreSQL / Neon / Snowflake Cortex Search 的适用场景、边界、速查表和按场景建议。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md、docs/ai-wiki/向量数据库专题/README.md 与 docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md 的生态位综述、推荐阅读口径和资源清单，避免向量数据库被误解成只剩几家独立向量库可选。
  • 按 2026-07-09 复核 AlloyDB AI / Azure Database for PostgreSQL / Neon / Snowflake Cortex Search 的当前官方资料入口，并把它们补进专题引用。
v1.2.45

继续深补安全审批策略案例专题，把证据包、恢复执行和升级路径讲到工作流层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/安全审批策略案例专题.md，补入审批作为可追责暂停的状态机视角、建议 / 审批 / 执行三层拆分、退款 / 外发 / 导出 / 高风险工具 / 发布治理的补充控制、approval profile、审批结果有效期与作用范围、结构化审批证据包、恢复执行前 recheck、resume token、拒绝原因结构化，以及升级审批与最小可见证据原则。
  • 把“批准结果不能脱离参数和范围”“审批人选择本身要建模”“审批机制自身不能成为新的越权面”这些更贴近真实人机协同和多租户系统的审批共识补回安全治理主线。
  • 按 2026-07-09 复核 OpenAI Guardrails and human review / Safety in building agents / Production best practices / Agents / Computer use / Results and state，以及 Anthropic Computer use 的当前官方资料入口，并同步回填到专题与更新日志口径中。
v1.2.44

继续深补多模态评测、成本与治理专题，把账本、降级和媒体生命周期讲到运营层

  • 扩写 docs/ai-wiki/多模态专题/05-多模态评测、成本与治理.md，补入硬校验 / 体验校验 grader 分层、多模态评测资产结构、多模态账本、按 route 设计成本治理、降级层级、Batch / async lane、原始媒体与派生物分层生命周期、按媒体阶段进入审核策略，以及带媒体谱系的 trace 设计。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/多模态专题/index.md 对该专题的导读描述，把它从“成本与治理概览”升级为“grader、账本、降级、审核和运营面板”的入口口径。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Evaluation best practices / Graders / Realtime and audio / Audio and speech / Pricing / Batch API / Data controls / Moderation / Trace grading 的当前官方资料入口，并同步回填到专题与更新日志口径中。
v1.2.43

继续补强影子发布与灰度评估专题，把差异证据和风险放量机制讲到可执行层

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/影子发布与灰度评估专题.md，补入影子链路的无副作用隔离、silent write check、结构化差异记分卡、差异集中桶分析、成功率之外的风险半径判断、按变更类型拆分 gate profile、风险加权放量、影子退出条件，以及技术 / 业务双拍板人的治理设计。
  • 把“影子发布不是复制流量”“灰度比例不只等于总流量比例”“高风险写动作需要 dry-run 或审批前断开”这些更贴近 Agent / 工具调用系统的发布共识补回安全治理主线。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Evaluation best practices / Production best practices / Safety in building agents、Google SRE Canarying releases / Alerting on SLOs，以及 Anthropic computer use 关于真实世界后果与人工确认的当前官方资料入口，并同步回填到专题与更新日志口径中。
v1.2.42

继续深补 ANN 索引与召回权衡，把过滤、量化和调参流程讲到生产层

  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/02-ANN索引与召回权衡.md，补入 filter-aware ANN、量化压缩路线、exact baseline 分桶、pgvector 的 m / ef_construction / ef_search / lists / probes 心智、Weaviate 的 dynamic / flat-search cutoff、Qdrant 的 payload index / quantization、Milvus 的压缩索引家族，以及 Azure AI Search 的 preFilter / postFilter / strictPostFilter 与 exhaustive 对照路径。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md 与 README.md 中对 ANN 专题的导读描述，把这一页从“索引名词解释”升级为“参数、过滤、量化和排障指南”的入口口径。
  • 按 2026-07-08 复核 pgvector README、Weaviate filtering / vector quantization、Milvus index / IVF_SQ8 / HNSW_PQ、Qdrant indexing / quantization，以及 Azure AI Search vector filters / hybrid / ranking 的当前官方资料入口，并同步回填到专题与更新日志口径中。
v1.2.41

继续补强向量数据库生态位，并补齐 Prompt Injection 安全专题

  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/05-主流方案、架构形态与选型清单.md，新增 Databricks AI Search、Cloudflare Vectorize、Turbopuffer、Oracle AI Vector Search、Typesense 等生态位，并补上 lakehouse / 数据平台内检索、边缘向量数据库、对象存储原生 serverless 检索、企业数据库内置向量能力、搜索 API 路线这些新的选型视角。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md、README.md 与 docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md，把新增形态回填到索引页、知识检索总专题与官方资源列表；同时补强 docs/ai-wiki/AI安全专题/02-Prompt Injection、越狱与提示词泄露.md，加入低信任内容通道、structured outputs、浏览器 / OCR / MCP 注入面、prompt leak 减伤与隔离层设计。
  • 按 2026-07-08 复核 Databricks AI Search、Cloudflare Vectorize、Turbopuffer、Oracle AI Vector Search、Typesense，以及 OpenAI / Anthropic 关于 prompt injection、guardrails、computer use 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.40

继续补强 LLMOps 成本与异步运行专题，把 lane、checkpoint 和缓存治理讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/04-成本、延迟与异步运行策略.md，补充运行 lane 视角、prompt caching 作为前缀资产治理、按 route / tenant / task bucket 观察缓存命中、background job 状态机、checkpoint / resume point、Batch lane 隔离、Flex 作为成本兜底 lane、Priority lane 配额与资格门槛，以及状态分层和 lane 绑定这些更贴近生产优化的设计框架。
  • 继续补入高风险异步与低价值异步分层、lane 治理指标、checkpoint 缺失和 lane 配额不足等反模式，让成本、延迟和异步治理不再停留在“换模型/调参数”层面。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Cost optimization / Latency optimization / Prompt caching / Background mode / Batch / Flex processing / Priority processing / Conversation state / Realtime costs 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.39

继续补强 LLMOps 任务编排专题，把 lane、checkpoint 和优先级边界讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/06-缓存、Batch、Flex与后台任务编排.md，补充运行 lane 视角、prompt caching 的前缀资产治理、按 route / tenant / task bucket 看缓存命中、background job 状态机、checkpoint / resume point、Batch lane 隔离、Flex 作为成本兜底 lane、Priority lane 的资格门槛，以及状态分层和 lane 一起设计这些更贴近生产编排的判断框架。
  • 继续补入高风险异步与低价值异步分层、lane 治理指标、checkpoint 缺失和 lane 配额不足这类反模式，以及 incident 场景下 lane 改道的观测口径，让任务编排不再停留在“同步还是异步”层面。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Prompt caching / Background mode / Batch / Flex processing / Priority processing / Conversation state / Production best practices / Rate limits 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.38

继续补强 LLMOps 发布治理专题，把 release bundle、incident mode 和分层回滚讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/02-发布、灰度与回滚治理.md，补充发布作为风险半径控制、release bundle 的版本化与分层分组、灰度样本与门禁桶对齐、shadow 与 canary 分工、按租户 / 任务桶 / 时段组合控制灰度，以及发布对象完整性门禁等更贴近生产发布控制的设计框架。
  • 继续补入分层回滚半径、incident mode、谁有权暂停什么、人工兜底三种模式、steady-state watch、wave rollout，以及发布观察面板里的路由与状态指标，让发布不再停留在“上线动作”层面。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI API deployment checklist / Production best practices / Safety best practices / Conversation state / Batch / Background mode / Flex processing / Priority processing 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.37

继续补强 LLMOps 评测门禁专题，把 baseline bundle、gate profile 和发布证据讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/03-评测门禁、回放与版本基线.md，补充 baseline bundle、多基线分桶、静态回放与环境回放、失败样例 root cause / fix status、阻断桶与观察桶、grader 分层、gate profile 版本化，以及状态恢复门禁这些更贴近生产发布控制的设计框架。
  • 继续补入发布回放、训练样本池与门禁样本池拆分、route bundle / lane / gating policy 变更时重建基线，以及 release evidence bundle 里应保留的基线版本、门禁版本、灰度摘要和回滚入口，让评测不再停留在“跑个分数”层面。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Evaluation best practices / Getting started with datasets / Prompt optimizer / Working with evals / Evaluate agent workflows / Evaluate external models 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.36

继续补强平台工程里的模型路由专题，把 route bundle、lane 和 override 讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/平台工程/模型路由与策略引擎专题.md，补充模型路由作为运行控制面的视角、route bundle 版本化、按 lane 选路、shadow route、route drift、决策证据留存，以及 reasoning effort、service lane、approval / cache / tool 暴露联动这些更贴近生产平台的设计框架。
  • 继续补入 entry / escalation / fallback / override 条件分离、force_route / disable_route / freeze_bundle_version / incident_mode 这些事故控制字段，以及 route bundle 专项回归集、风险兜底与质量兜底拆分等更适合长期治理和灰度回退的机制。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Model selection / Reasoning best practices / Cost optimization / Latency optimization / Prompt caching / Rate limits / Production best practices / Flex processing / Priority processing / Batch / Models and providers / Evaluate external models / Using GPT-5.5 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.35

继续补强 AI 安全执行层，把工具能力边界、审批对象一致性和冻结手柄讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI安全专题/03-工具权限、审批与执行安全.md，补充 capability 化工具拆分、工具命名边界、按会话 / 阶段 / run 动态收缩权限、参数三层校验、审批对象摘要比对，以及结构化动作卡片审批等更贴近生产执行面的设计框架。
  • 继续补入 draft -> review -> commit 双阶段执行、第三方 MCP / connector 边界、短时窄域凭证、执行后验证、紧急冻结开关、执行凭证绑定 actor / tenant 身份上下文，以及人工接管和恢复节点这些更适合进入运行控制面的机制。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Safety in building agents / Guardrails and human review / Agents SDK / Integrations and observability / Results and state，以及 OWASP Agentic Applications / Agentic AI Threats and Mitigations 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.34

继续补强 LLMOps 可观测性专题，把 trace 结构、分桶和发布证据讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/05-可观测性、Tracing与Trace Grading.md，补充 trace 与 metrics / logs 的职责分界、状态与中断层、安全与治理层、run / span 对齐结构、采样保留分层，以及 custom spans、release evidence bundle、事故证据包这些更贴近生产系统的判断框架。
  • 继续把 trace grading 从“最终好坏打分”扩到结果层 / 路径层 / 资源层三层标签，并补入线上 trace 分桶、关联键字段、incident / eval / release 串联方式，让可观测性更容易直接进入门禁、回放和复盘流程。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Agents SDK / Integrations and observability / Evaluate agent workflows / Trace grading / Results and state / Production best practices，以及 OpenTelemetry traces / semantic conventions / GenAI semantic attributes 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.33

继续补强 AI 安全专题，把数据保留边界、红队样例与事故证据包讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI安全专题/04-数据、日志、红队与事故响应.md，补充 abuse monitoring logs 与 application state 的区别、store=false 不是万能兜底、第三方 MCP / connector / 托管容器也属于实际数据面，以及安全证据仓与普通运行日志物理分层这几类更贴近生产的判断框架。
  • 继续补入安全标识 safety_identifier、红队样例 root cause / closure code、局部止血手柄、平台侧安全信号联查、Agent / MCP 边界证据与事故证据包这些更适合进入长期治理和复盘流程的字段与机制。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Data controls / Safety best practices / Safety checks / Safety in building agents、Anthropic Mitigate jailbreaks / Reduce prompt leak、OWASP GenAI Security Project、NIST Generative AI Profile 相关官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.32

继续补强 LLM 总入口与向量数据库版图，把生产选型讲得更完整

  • 扩写 docs/ai-wiki/LLM专题/index.md 与 README.md，继续把 LLM 与生产化合并入口补到能直接指导 Responses / streaming / reasoning / built-in tools / function calling / MCP 分层理解的导读层级。
  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/05-主流方案、架构形态与选型清单.md、docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md / README.md，以及 docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md，把 Chroma、Astra DB、ClickHouse、SingleStore、TiDB、Couchbase、Supabase 等补进统一架构视图，并补充 local-first、API 原生 serverless、SQL / HTAP、文档数据库搜索服务、托管 Postgres AI 平台这些生态位判断。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Responses / Streaming / Reasoning / Function Calling / Reinforcement Fine-Tuning，以及 Chroma、Astra DB、ClickHouse、SingleStore、TiDB、Couchbase、Supabase 的当前官方资料入口，并同步回填到对应专题与更新日志口径中。
v1.2.31

继续补强知识库与检索入口页，把权限、新鲜度和回流闭环讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/知识库与检索/index.md，补充检索前权限、数据新鲜度可见性、agentic retrieval 与 classic RAG 的复杂度分界，以及线上失败 query 回流、top-k 留存和版本追溯这几类更贴近企业知识系统的判断框架。
  • 继续把知识库与检索入口页从“专题列表”补到“能指导对象建模和运行治理”的导读层级，并新增新鲜度可见时延、权限过滤命中率和按 query 类型分桶等更可操作的观测指标。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Retrieval / File search / Embeddings，Azure AI Search RAG / agentic retrieval / document-level access control，Pinecone data freshness / metadata filtering，以及 Weaviate filters / search and pre-filtering 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.30

继续补强 AI Agents 总入口，把状态、审批和执行边界讲清楚

  • 重写并扩展 docs/ai-wiki/AI Agents专题/index.md 与 README.md，补充 focused agent 拆分标准、本地上下文与模型上下文边界、run / session / memory 策略、approval checkpoint、trace / artifact / eval bundle，以及 sandbox / workspace 这几类更贴近生产的控制对象。
  • 继续把 AI Agents 总目录从“合并说明页”提升到可指导选型和落地的导读层级，补入什么时候不该上多 Agent、什么时候该切到工作流、什么时候需要独立执行层和托管式基础设施等关键判断。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Agents / Agent definitions / Running agents / Sandboxes / Orchestration / Guardrails / MCP and Connectors / agent evals，以及 Anthropic Managed Agents、MCP、A2A、AG-UI、LangGraph 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.29

继续补强多模态专题入口页，把会话状态、VAD 和文件分界讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/多模态专题/index.md 与 README.md，补充 realtime session / conversation state、VAD 与成本控制、WebRTC / WebSocket / SIP 接入分界，以及 PDF / Office / 表格输入差异，让多模态导读从“能力列表”提升到“实现边界判断”。
  • 继续补入多模态系统里最容易漏掉的控制对象，包括原始媒体、session / turn、派生结果、成本与留存资产，并把常见误区扩展到服务端控制、文件解析和实时治理层面。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Images and vision / File inputs / Realtime conversations / VAD / WebRTC / WebSocket / SIP / server controls / Conversation state / Sora，以及 Gemini Video understanding、Anthropic Vision / PDF support 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.28

继续补强评测运营入口页，把门禁、告警和回放闭环讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/index.md，补充阻断 / 观察 / 诊断三层指标、主集 / 挑战集 / 线上回流集、release bundle 冻结、低流量 SLO 告警、在线抽样评测，以及 trace / dataset / release 互相追溯这几类更贴近生产的判断框架。
  • 继续把这类“目录型入口页”从专题列表补到能指导评测运营设计取舍的导读层级，避免评测停留在一次性验收，而是把发布门禁、值班告警、回放归因和样例回流串成闭环。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Evaluation best practices / datasets / evals / graders / agent evals / trace grading / observability / cost optimization，以及 Google SRE Workbook 与 LangSmith online evaluations 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.27

继续补强向量数据库选型页，补齐搜索、文档、缓存和图数据库生态位

  • 扩写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/05-主流方案、架构形态与选型清单.md，新增 Elasticsearch / OpenSearch / Vespa、MongoDB Atlas Vector Search、Redis、Neo4j、LanceDB 等常见方案的定位、适用场景、取舍边界和选型建议。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md、README.md 与 docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md，把“向量能力不只存在于专门向量库里”的架构视角补回到索引页和总专题页。
  • 按 2026-07-08 复核 Elastic / OpenSearch / MongoDB Atlas / Redis / Neo4j / Vespa / LanceDB，以及 Pinecone / Weaviate / Qdrant / Milvus / Azure AI Search / pgvector / FAISS 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.26

继续补强平台工程入口页，把平台控制面对象讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/平台工程/index.md，补充平台真正要统一的控制面对象，以及 prompt_cache_key、trace context propagation、运行 lane、release bundle 等更贴近生产工程的判断标准。
  • 继续补入请求契约、运行模式、trace 关联和发布单元这几类最容易漏掉的平台控制对象，让平台工程入口页从“专题分组”提升到“能指导平台设计取舍”的导读层级。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Production best practices、API deployment checklist、Structured outputs、Cost / Latency optimization、Prompt caching、Batch、Background / Flex / Priority processing、Conversation state、Integrations and observability，以及 OpenTelemetry、LangSmith 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.25

继续补强 AI 安全入口页，把控制层级和信任边界讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI安全专题/index.md 与 README.md，补充 moderation、safety checks、guardrails、approval 的控制层级，以及检索文本、工具结果、远端 MCP 返回值等低信任内容边界，让 AI 安全入口页更像判断框架而不是风险清单。
  • 继续补入 system / developer instructions、retrieved context、tool results、memory / trace / audit snapshots 四类上下文资产的分层保护，以及红队 / 回归 / 门禁按攻击类型分桶的思路，把安全入口页从“概念索引”补到“可落地分层”。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Safety best practices、Safety checks、Red teaming、Guardrails and human review、Safety in building agents、MCP and Connectors、Data controls、Moderation，以及 Anthropic prompt leak / jailbreak、OWASP GenAI / Agentic 风险框架的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.24

继续补强多模态与语音入口页，把链路边界和控制对象讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/多模态与语音/index.md，补充 file inputs、request-based audio、realtime transcription、realtime conversation、voice agents、VAD 之间的链路边界，让入口页不再只列场景，而能直接指导实现路径判断。
  • 继续补入视觉理解 / 文档解析 / 图像生成三条产品路径，以及输入规格、交互状态、介质留存、失败回退这几类多模态系统里最容易漏掉的控制对象，让多模态导读更接近真实工程约束。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Images and vision、File inputs、Audio and speech、Speech to text、Text to speech、Realtime、Realtime conversations、Realtime transcription、Realtime translation、VAD、Voice agents、Data controls，以及 Gemini Video understanding、Anthropic Vision / PDF support 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.23

继续补强安全治理入口页，把控制层级和治理对象讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/安全治理/index.md，补充 moderation、safety checks、guardrails、human review 的控制边界，以及发布对象、审计证据对象、领先指标对象、第三方能力对象这几类最容易漏掉的治理对象。
  • 把 NIST AI RMF / Playbook、OpenAI Data controls、Anthropic computer use human confirmation 等一手资料中的治理启发补进入口页，让安全治理目录页更像“判断框架”而不是“专题列表”。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Safety best practices、Safety checks、Red teaming、Guardrails and human review、Safety in building agents、Data controls、Moderation，以及 NIST AI RMF、Anthropic computer use 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.22

继续补强 Agent 与工作流入口页，补齐执行与恢复边界

  • 扩写 docs/ai-wiki/Agent与工作流/index.md，补充 tools、agents-as-tools、handoff、workflow 的控制边界，以及审批中断、幂等补偿、记忆 / 状态 / 执行历史拆分等更贴近工程落地的判断标准。
  • 新增 Agent 工程落地入口页里的系统形态读法与官方资源区，把工具型单 Agent、workflow + Agent、高风险写操作、长任务协作这几类系统分别接到更合适的专题链路。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Agents SDK、Running agents、Orchestration and handoffs、Guardrails and human review、MCP and Connectors、Conversation state，以及 LangGraph、Temporal 的官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.21

继续补强 LLMOps 入口页，把运行 lane 与发布单元讲清楚

  • 扩写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/index.md 与 README.md，补充同步 / background / batch / flex / priority 这几种运行 lane 的边界，让入口页不再只是提术语，而能直接指导线上任务分流判断。
  • 继续补入 prompt caching 的前缀稳定性、release bundle 冻结对象、cache hit / cached tokens 等更贴近生产的判断标准，把 LLMOps 入口页从“专题导航”补到“能指导发布治理”的层级。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Production best practices、API deployment checklist、Prompt caching、Background mode、Batch、Flex processing、Priority processing、Evaluation best practices 与 Trace grading 的当前官方资料入口，并同步回填到更新日志口径中。
v1.2.20

深补 LLM 总目录入口，补齐参数、协议与生产化导读

  • 重写并扩展 docs/ai-wiki/LLM专题/index.md 与 README.md，把原先偏薄的总入口补成可决策的导读页，增加当前官方资料里的关键共识、RAG / Fine-tuning / 参数 / 协议之间的边界，以及按角色划分的阅读路径。
  • 补充 LLM 总目录里最容易混淆的五个设计决策，明确 prompt、fine-tuning、RAG、token / context、structured outputs、MCP、A2A 各自解决的问题，减少目录页只列链接、不讲判断标准的问题。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Text generation、Conversation state、Embeddings、Retrieval、File search、Fine-tuning、Model optimization、Evals、Cost optimization、Structured outputs、MCP and Connectors，以及 MCP / A2A 官方资料入口，并补回到目录资源区。
v1.2.19

补强安全治理专题，并扩展向量数据库选型资料

  • 继续扩写 docs/ai-wiki/安全治理/多阶段审批链专题.md、系统回滚策略专题.md、故障演练与预案专题.md，补充审批对象冻结、超时升级与人工容量、量化回滚触发条件、固定验证矩阵、近失误演练和评分表等更贴近生产治理的内容。
  • 新增 docs/ai-wiki/向量数据库专题/05-主流方案、架构形态与选型清单.md，并同步更新 向量数据库专题/index.md、README.md、docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md 与 docs/.vitepress/config.mts，把 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、Azure AI Search、pgvector、FAISS 的生态位与选型权衡补进专题组和左侧目录树。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI Retrieval / File search / Production best practices、Google SRE Alerting on SLOs，以及 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、Azure AI Search、pgvector、FAISS 的一手官方资料入口，保持本轮新增内容与当前文档对齐。
v1.2.18

继续细化评测运营里的冻结、回放与预算口径

  • 继续扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/评测基准与基线管理专题.md，补充基线冻结窗口、灰度观察与正式切换条件，并把 trace 基线单独提升为发布比较对象。
  • 继续扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/业务指标回放专题.md，补充高风险动作与审批链路回放、冻结样本集与灰度观察策略，让业务回放更适合直接进入门禁。
  • 继续扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/任务级成本归因专题.md，补充单任务 / 场景桶 / 版本观察三层预算，以及 background、priority、conversation state 对真实任务成本结构的影响。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI 关于 evaluation best practices、agent evals、trace grading、guardrails approvals、cost optimization、prompt caching、background、batch、flex、priority、conversation state 的官方入口，并补回到三篇专题的资源区。
v1.2.17

继续补强评测运营中的基线、回放与成本归因

  • 扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/评测基准与基线管理专题.md，补充基线冻结窗口、灰度观察、基线切换条件，以及 trace 基线相对总分基线的解释价值。
  • 扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/业务指标回放专题.md，补充高风险动作与审批链路回放、回放样本冻结窗口与灰度策略，把业务回放更明确地接进发布门禁。
  • 扩写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/任务级成本归因专题.md，补充单任务 / 场景桶 / 版本观察三层预算，以及 background、priority、conversation state 对成本结构的影响。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI 关于 evaluation best practices、agent evals、trace grading、guardrails approvals、cost optimization、prompt caching、background、batch、flex、priority、conversation state 的官方入口，并同步补回专题资源区。
v1.2.16

继续深补 Agent 评测、可观测性与安全专题

  • 扩写 docs/ai-wiki/AI Agents专题/06-评测、可观测性与安全.md，补充发布门禁、trace 作为审计与事故复盘证据、间接注入与远端内容污染、以及业务回放与安全样例统一沉淀等更接近生产环境的治理细节。
  • 同步更新 docs/ai-wiki/AI Agents专题/index.md 的专题版本和更新时间，保持主线目录和当前专题深度一致。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI 关于 agent evals、integrations and observability、trace grading、guardrails approvals、agent safety 的官方入口，并补回到专题资源区。
v1.2.15

继续补强 LLMOps 专题，扩展生产治理深度

  • 新增 docs/ai-wiki/LLMOps专题/05-可观测性、Tracing与Trace Grading.md 和 06-缓存、Batch、Flex与后台任务编排.md，把生产化专题从发布、评测、成本三条主线继续扩到可观测性与任务编排两层。
  • 更新 docs/ai-wiki/LLMOps专题/index.md、README.md、docs/ai-wiki/LLM专题/index.md、README.md 与 docs/.vitepress/config.mts，把新页接入统一总目录和左侧生产化菜单。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI 关于 integrations and observability、agent evals、trace grading、background、batch、flex、priority、conversation state、prompt caching 的官方入口，保持生产治理资料和当前一手文档一致。
v1.2.14

补强多模态专题，扩展为多页专题组

  • 新增 docs/ai-wiki/多模态专题/02-图像理解、文档解析与视觉工作流.md、03-实时语音、转写与语音助手架构.md、04-视频理解、生成与时间轴设计.md、05-多模态评测、成本与治理.md，把多模态专题从单页总论扩成视觉、语音、视频、治理四条主线。
  • 更新 docs/ai-wiki/多模态专题/index.md、README.md 和 docs/.vitepress/config.mts，把新专题接入专题索引和左侧侧边栏。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI、Google Gemini、Anthropic 关于 images and vision、file inputs、realtime audio、video understanding、video generation、data controls 的官方入口，保持多模态专题表述与当前一手资料一致。
v1.2.13

补强 AI 安全专题，扩展为多页安全专题组

  • 新增 docs/ai-wiki/AI安全专题/02-Prompt Injection、越狱与提示词泄露.md、03-工具权限、审批与执行安全.md、04-数据、日志、红队与事故响应.md，把 AI 安全从单页总论扩成注入防御、执行安全、数据与响应三条主线。
  • 更新 docs/ai-wiki/AI安全专题/index.md、README.md 和 docs/.vitepress/config.mts，把新专题接入专题索引和左侧侧边栏。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI、Anthropic、OWASP 关于 safety checks、agent safety、prompt leak、jailbreak、agentic threats 的官方入口，保持专题表述与当前一手资料一致。
v1.2.12

补强 LLMOps 专题，扩展为生产化治理专题组

  • 新增 docs/ai-wiki/LLMOps专题/02-发布、灰度与回滚治理.md、03-评测门禁、回放与版本基线.md、04-成本、延迟与异步运行策略.md，把 LLMOps 从单页总论扩成发布、评测、运行三条主线。
  • 更新 docs/ai-wiki/LLMOps专题/index.md、README.md 和 docs/.vitepress/config.mts，把新专题接入生产化与治理目录和侧边栏。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI 关于 deployment checklist、production best practices、evaluation best practices、prompt caching、background、batch、flex、priority、conversation state、cost/latency optimization 的官方入口，保持生产化专题与当前一手资料一致。
v1.2.11

补强向量数据库专题，扩展为多页专题组

  • 新增 docs/ai-wiki/向量数据库专题/02-ANN索引与召回权衡.md、03-多租户、过滤与版本治理.md、04-混合检索、重排与评测.md，把向量数据库从单页扩成基础、索引、治理、评测四页结构。
  • 更新 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md、README.md、docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md 与 docs/.vitepress/config.mts，把新专题接入目录、索引页和左侧菜单。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI、Pinecone、Weaviate、Azure AI Search、Milvus、Qdrant、pgvector 的向量检索、hybrid、过滤、多租户、索引与排序官方入口，保持专题表述与当前一手资料一致。
v1.2.10

补强 AI 面试专题入口与专题内容

  • 补强 docs/ai-wiki/基础入门/AI面试题专题.md，新增按岗位拆开的高频题单、90 秒项目介绍模板、高质量回答结构和面试后复盘模板，让专题从“知识整理”升级到“可直接练习”。
  • 更新 docs/ai-wiki/index.md、docs/home.md 与 docs/index.md，把 AI 面试专题补进总览路径、站点入口和推荐阅读顺序，减少“文件存在但不容易被发现”的情况。
  • 按 2026-07-08 复核 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 的 prompt、tool use、structured output、token 与 conversation state 官方入口，保持专题引用与当前工程表达一致。
v1.2.09

补强知识库与检索中的知识版本化与 RAG 失败复盘专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/AI知识版本化专题.md，补充 content / pipeline / index / serving 四层版本谱系、增量更新与全量重建边界、freshness 校验、双写双读灰度和回答追溯字段。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/RAG失败复盘专题.md，补充覆盖/进入/召回/排序/组装/消费/治理七层失败分层、候选池与 rerank 复盘、chunk 与 filter 诊断、症状到根因的映射和最小复盘流程。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 关于 retrieval、file search、evaluation best practices 的资料，以及 Pinecone、Azure AI Search、Anthropic、Weaviate 关于 data modeling、freshness、reindex、contextual retrieval、hybrid、filters、rerank 的一手入口。
v1.2.08

补强知识库与检索中的引用冲突消解与知识失效检测专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/引用冲突消解专题.md，补充版本/来源/范围/语义四层冲突、权威级与适用范围判断、filters / hybrid / rerank 边界、extractive 证据展示和冲突治理闭环。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识失效检测专题.md，补充源文档/索引/检索/答案四层失效、freshness 检查、更新删除回收、旧版引用率、高风险 query 桶和失效治理动作分层。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 关于 file search、retrieval、evaluation best practices 的资料，以及 Pinecone、Azure AI Search、Weaviate 关于 freshness、update/delete、semantic ranker、hybrid、filters、rerank 的一手入口。
v1.2.07

补强评测运营中的输出漂移检测与失败样例分桶专题

  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/模型输出漂移检测专题.md，补充文本/任务/风险/运行时四层漂移、slice 监控、online evaluators、基线和阈值设计、版本归因与治理动作分级。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/失败样例分桶专题.md，补充 symptom / root-cause / severity 三层 taxonomy、annotation queue 流程、owner 映射、优先级排序、taxonomy 治理与 eval 回流闭环。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 关于 evaluation best practices、evals、agent evals、model optimization 的资料，以及 LangSmith、W&B Weave 关于 online evaluators、annotation queues、monitors 的一手入口。
v1.2.06

补强评测运营中的真实告警样例与多通道告警设计专题

  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/真实告警样例专题.md，补充基于失败形态的告警分桶、成本/工具/检索/审批/实时/评测回归告警样例，以及告警回流到 eval、runbook 和发布门禁的闭环。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/多通道告警设计专题.md，补充观察/处理/紧急三层分流、按质量/成本/安全/稳定性分型、角色视图、回执升级、兜底通道、噪音治理与多通道路由模板。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 关于 production best practices、trace grading、agent observability、agent evals 的资料，以及 Google SRE 关于 alerting on SLOs、implementing SLOs、postmortem analysis 的一手入口。
v1.2.05

补强评测运营案例中的项目复盘与成本治理专题

  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/AI项目复盘案例专题.md，补充复盘模板、根因分层、止血与永久修复区分、案例写法，以及复盘回流到 eval、trace、runbook 与发布门禁的闭环。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/AI成本治理案例专题.md，补充成本拆账、价值联动、缓存与 prompt caching、Batch / Background / Flex、路由分层、失败路径成本与预算门禁治理。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 关于 production best practices、evaluation best practices、cost optimization、prompt caching、batch、background、flex 的资料，以及 Google SRE 关于 blameless postmortem 与 postmortem analysis 的一手入口。
v1.2.04

补强多模态与平台工程中的 realtime 语音工作流与 tracing 专题

  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/Realtime与语音工作流专题.md，补充 request-based 与 realtime 边界、WebRTC / WebSocket 选型、短期凭证、turn detection、interruption、工具状态机、延迟预算、事件流与语音评测分层。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/可观测性与tracing专题.md，补充 traces / metrics / logs 分工、span 分层、context propagation、版本标签、敏感数据分级、trace grading，以及从线上 trace 回流 eval 的闭环。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 关于 realtime、voice agents、conversation state、trace grading、agent observability 的资料，以及 OpenTelemetry 关于 observability primer、traces、instrumentation、context propagation 的一手入口。
v1.2.03

补强知识库与检索中的权限继承与冷启动建设专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识权限继承专题.md，补充源对象、chunk、查询过滤、回答、缓存与导出五层权限链路，以及 tenant / group / user 粒度、ACL 传播、security trimming、缓存隔离与权限回归测试。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识冷启动建设专题.md，补充首批场景筛选、source inventory、metadata、owner 机制、最小问题集、证据链、拒答策略、按业务域扩容与每周运营节奏。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 Azure AI Search 关于 document-level access control、RAG、filters 的官方资料，Pinecone 关于 data modeling、multitenancy、metadata filtering 的资料，以及 OpenAI 关于 evals、agent evals、file search 的一手入口。
v1.2.02

补强评测运营中的产品指标、基线管理、业务回放与任务级成本归因专题

  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/AI产品指标体系专题.md，补充业务、质量、体验、稳定性、成本、安全六层指标框架，以及北极星、诊断、护栏指标的分层设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/评测基准与基线管理专题.md，补充 benchmark 与 baseline 区分、分层基准设计、grader / rubric 版本化与基线升级流程。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/业务指标回放专题.md，补充样例层、轨迹层、指标层三层回放视角，以及变更门禁、失败分桶与 trace 绑定方法。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/任务级成本归因专题.md，补充模型、工具、重试、人工审核、缓存、Batch / Flex 等成本桶，以及任务价值联动分析方式。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 的 evals、agent evals、production、cost optimization、prompt caching、batch、flex，以及 Google SRE 的 SLO / alerting 一手资料入口。
v1.2.01

补强安全治理中的演练、灰度发布与 SLA 值班专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/故障演练与预案专题.md，补充行为故障演练、Game Day / Chaos 区分、runbook 字段、止损开关与 AI 专属证据采集要求。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/影子发布与灰度评估专题.md，补充影子与灰度边界、红线阈值、新旧差异证据保留、人工抽检与风险桶放量策略。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/企业SLA与值班体系专题.md，补充 AI 场景下的 SLO / SLA 设计、on-call 分层、人工接管时效、审批积压与成本异常视角。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 Google SRE 关于 on-call / incident / canary / SLO 的资料，以及 OpenAI 生产与安全实践和 Anthropic 人工确认边界的一手入口。
v1.2.00

补强安全治理中的权限矩阵、审批链与企业协作专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/角色权限矩阵专题.md，补充 RBAC 与 ABAC 边界、检索/工具/审批/审计控制点、trace 权限与发布联动方法。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/多阶段审批链专题.md，补充机器预审、人审分层、结构化审批结果、超时升级、执行确认与审计回放链路。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/企业AI组织协作专题.md，补充 owner map、跨团队 gate review、知识运营协作、值班兜底与组织断层识别方式。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 的 guardrails / human review / production safety 资料，以及 Azure RBAC / ABAC、Microsoft Entra 角色边界与 NIST AI RMF Govern 的一手资料入口。
v1.1.99

继续补强 AI 面试专题的岗位追问、系统设计与项目深挖内容

  • 扩展 docs/ai-wiki/基础入门/AI面试题专题.md，增加应用开发、平台工程、算法转应用三类岗位的高频追问题与答题重点。
  • 补充 AI 系统设计题展开模板、项目深挖问法、快问快答、反问面试官与 30 分钟面试前速查清单。
  • 将专题从“答题框架”继续补成更接近实战面经的准备资料，降低只会背概念、不会讲项目和权衡的风险。
  • 补充并按 2026-07-08 继续对齐 OpenAI Prompt / Conversation state / Structured outputs / Function calling / Evals，以及 Anthropic / Gemini 的提示设计、工具调用与 token 资料入口。
v1.1.98

补强知识库证据链中的结构化引用、冲突消解、失效检测与 RAG 复盘专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/结构化引用设计专题.md，补充来源层 / 证据层 / 结论层结构、权限与时效字段、答案片段绑定与回放链路。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/引用冲突消解专题.md，补充冲突分类、权威级与适用范围判断、extractive 证据展示与回归治理方式。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识失效检测专题.md，补充源文档 / 索引 / 检索 / 答案四层失效视角、freshness 检查与高风险回归策略。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/RAG失败复盘专题.md，补充失败分层、证据保留清单、候选池 / rerank / filters 排查路径与回归沉淀方式。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI File search / Retrieval / Evals，Anthropic Contextual Retrieval，Azure semantic ranking，以及 Pinecone / Weaviate 在 freshness、filters、rerank 和候选融合上的一手资料入口。
v1.1.97

补强知识库与检索中的知识运营、混合检索与知识版本化专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/AI知识运营专题.md，补充运营对象、双 owner 组织方式、query/metadata 运营、指标分桶与发布联动机制。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/混合检索优化专题.md，补充 query 分桶、metadata filter、query rewrite、RRF / 权重 / rerank 边界与最终上下文装配。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/AI知识版本化专题.md，补充四层版本谱系、增量更新与全量重建取舍、数据新鲜度、灰度发布与回滚视角。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Retrieval / File search / Production / Evals，Anthropic contextual retrieval / consistency，Azure AI Search hybrid / semantic ranker / reindex，以及 Pinecone / Weaviate 在数据新鲜度、融合检索和配置治理上的一手资料入口。
v1.1.96

补强基础入门中的学习地图、模型调用与 AI 面试表达专题

  • 重写 docs/ai-wiki/基础入门/index.md，补充学习主线、能力地图、角色化阅读路径、14 天建议与官方资料搭配方式。
  • 重写 docs/ai-wiki/基础入门/模型调用与消息结构入门.md，补充消息分层、上下文预算、结构化输出与工具调用边界、多轮状态管理与最小工程模板。
  • 重写 docs/ai-wiki/基础入门/AI面试题专题.md，补充岗位差异、项目讲法、系统设计题框架、RAG / Agent / 安全高频追问与 7 天准备建议。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 的 text generation / conversation state / token counting / structured outputs / function calling / evals 资料，以及 Anthropic Messages / context windows / tool use 与 Google Gemini prompting / structured output / function calling / tokens 的一手入口。
v1.1.95

补强安全治理中的红队测试、质量门禁与风险分层路由专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI红队测试专题.md，补充攻击面分桶、对抗样例设计、结果分级、回归机制与发布前置绑定关系。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/质量门禁策略专题.md，补充硬门禁/软门禁/观察门、证据包、灰度联动与失败处置流程。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/风险分层路由专题.md，补充风险分级、模型与工具差异化路由、审批联动、保守回退与持续校准机制。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 关于 red teaming、safety guardrails、agents human review 的资料入口，以及 Anthropic 的 jailbreak/prompt injection 缓解实践与 NIST AI RMF 相关框架。
v1.1.94

补强多模态入口、视频模型与语音模型专题

  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/多模态专题.md，补充离线/实时媒体区分、图像/音频/视频工程差异、多模态评测与落地路线。
  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/视频模型专题.md，补充视频理解/生成/编辑三类任务、时间轴与抽帧链路、镜头语言、异步渲染与企业视频评测重点。
  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/语音模型专题.md，补充 request-based 与 realtime 区分、三条语音链路、STT/TTS 评测、延迟预算、会话控制与工具谨慎执行策略。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Image generation / Audio / Video generation with Sora、Google Gemini image/video understanding 与 Live API，以及 Azure Speech 的一手资料入口。
v1.1.93

补强平台工程中的 Prompt 治理、回退与协同编排专题

  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/Prompt版本治理专题.md，补充 Prompt 资产组件化、版本视角、评测绑定、Prompt caching 影响与最小治理清单。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/多模型回退策略专题.md，补充可用性/成本/质量三类回退、层级化降级、触发信号、观察止损与回退版 Prompt / 工具 / 审批设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/多模型协同编排专题.md，补充角色拆分、最小上下文传递、链路成本评估、与回退联动、企业最小协同编排方案。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Prompt engineering / Evals / Prompt caching / Reasoning / Agents / Orchestration，以及 Anthropic choosing-a-model / tool use / prompt caching 的一手资料入口。
v1.1.92

补强平台工程中的 LLMOps、脚手架与交付清单专题

  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/MLOps与LLMOps专题.md，补充 CI/CD/CT 对照、LLMOps 六个支柱、RAG 与 Agent 的额外运维对象、发布与成本治理视角。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/项目模板与脚手架专题.md，补充模板族谱、通用目录骨架、默认平台能力、项目类型优先级与脚手架边界。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/企业AI交付清单专题.md，补充上线证据链、业务边界、权限与协议、评测验收、回滚接管、成本容量与组织责任清单。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Production / Evaluation / Prompt caching / Background mode / Latency optimization，以及 Google Cloud MLOps、Azure MLOps maturity model 的一手资料入口。
v1.1.91

补强安全治理中的治理框架、权限模型与多租户专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI治理与审计专题.md，补充治理对象分层、审计证据、tracing 与 audit 关系、高风险动作审计链、数据治理与整改闭环。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/企业权限模型专题.md，补充数据/工具/动作/审批四层权限、RBAC/ABAC 混合模式、检索过滤、状态与缓存边界、权限评测要点。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/多租户架构专题.md，补充数据/运行/观测/成本隔离、namespace 与 metadata filter 分工、tenant-aware 工具与状态、串租测试与最小多租户方案。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 NIST AI RMF / Playbook、Azure RBAC / ABAC、OpenAI Your data / Building agents / Production best practices，以及 Pinecone multitenancy、Weaviate RBAC / multi-tenancy 的一手资料入口。
v1.1.90

补强知识治理中的审核流、对账与纠错闭环专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识变更审核流专题.md，补充知识发布门禁、审核分层、版本绑定、自动检查、灰度放量与回滚条件。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/企业知识对账专题.md，补充元数据/产物/索引/效果四层对账、异常分级、多租户对账重点与事件触发策略。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/企业知识纠错闭环专题.md，补充错误分类、owner 机制、纠错单字段、回归评测接入、技术修复映射与最小闭环。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI File Search / Evaluation best practices、Azure AI Search indexer / reindex / change-delete detection、Pinecone freshness / multitenancy、Weaviate monitoring / replication 的一手资料入口。
v1.1.89

补强 LLM 参数控制与协议交互专题

  • 重写 docs/ai-wiki/LLM专题/07-LLM参数与采样控制.md，补充采样层、预算层、推理层与工作流层参数拆分，新增跨厂商参数差异、任务默认档位、结构化输出与工具调用联动、评测化调参流程。
  • 重写 docs/ai-wiki/LLM专题/08-LLM协议、消息与工具交互.md，补充 instruction / context / output / tool / state / approval contract 拆法，新增状态续接、工具失败闭环、幂等与审计、OpenAI / Anthropic / Gemini / MCP 协议差异。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI 关于 reasoning、Structured Outputs、function calling、conversation state、MCP/connectors 的官方文档，以及 Anthropic Messages / tool use / stop reasons、Google Gemini generation / structured output / function calling 的一手资料入口。
v1.1.88

补强安全治理中的事故响应、值班体系与审批案例专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI系统事故响应专题.md，补充 AI 事故定义、分级、止血优先级、观测信号、恢复验证、复盘输出与值班协同方式。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/企业SLA与值班体系专题.md，补充 SLA / SLO / 告警关系、AI 值班分层职责、Runbook 设计、信号治理与复盘回流机制。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/安全审批策略案例专题.md，补充人工审批触发条件、退款/外发/导出/高风险工具/生产路由等审批案例与证据链设计。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Production best practices / Safety best practices / Building agents / Guardrails & human review，以及 Google SRE 关于 Incident response、SLO、On-call 的一手资料入口。
v1.1.87

补强安全治理中的变更管理、灰度评估与回滚策略专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI变更管理专题.md，补充变更对象全景、风险分层、基线对比、变更单字段、观察窗口与事故回流门禁机制。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/影子发布与灰度评估专题.md，补充影子阶段与灰度阶段的职责区分、差异观测、灰度红线、高风险流量桶与安全策略灰度方法。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/系统回滚策略专题.md，补充配置/路由/工具/知识/审批多层回滚、局部止血、人工接管、恢复验证与值班演练要求。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Evaluation best practices / Production best practices / Model optimization / Model selection、Google SRE Canarying Releases / Incident response / Emergency response、Azure AI Search reliability / reindex、Azure safe deployment、Kubernetes Deployments 一手资料入口。
v1.1.86

补强安全治理中的安全基线、Guardrails 与安全回归专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI安全与合规专题.md，补充内容风险、数据风险、工具风险、审计要求、数据路径、最小安全框架与治理指标。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/Guardrails与安全策略专题.md，补充输入 / 上下文 / 工具 / 输出 / 动作五层控制面、guardrails 与人工审批分工、风险分层路由与版本化治理。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/安全回归测试专题.md，补充历史事故样例沉淀、风险分桶、发布门禁、红队到回归闭环与安全回归指标体系。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Safety best practices / Safety checks / Moderation / Red teaming / Guardrails and human review / Safety in building agents / Your data，以及 NIST AI RMF / Playbook、OWASP GenAI Security Project 一手资料入口。
v1.1.85

补强平台工程中的行业方案、数据集建设与推理优化专题

  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/行业方案专题.md，补充行业场景分型、价值密度判断、问答/工作流/Agent 选型、行业差异五要素与方案交付模板。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/数据集构建与标注专题.md，补充训练/评测/故障回归/红队数据分层、标注规范、版本化、线上失败回流与数据集资产化方法。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/推理加速与成本优化专题.md，补充请求剖面、上下文压缩、模型路由、Prompt Caching、Batch、Background mode、Flex processing、检索与工具链降本策略。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Production best practices / File search / Voice agents / Evals / Datasets / Trace grading / Cost optimization / Prompt caching / Batch / Background mode / Latency optimization，以及 Hugging Face Datasets、Label Studio 官方资料入口。
v1.1.84

补强知识库与检索中的数据生命周期、文档流水线与向量数据库专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/数据生命周期专题.md，补充知识对象族、状态机、版本传播、权限撤销、删除编排、保留策略矩阵与生命周期观测指标。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/企业知识库与文档流水线专题.md，补充来源发现、准入检查、ingestion、解析与结构恢复、chunking、metadata、权限继承、激活验证与死信队列设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/向量数据库专题.md，补充记录建模、结构化 ID、metadata filtering、hybrid search、多租户 namespace、向量索引权衡、更新删除与选型指标。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Retrieval / File search / File inputs / Embeddings、Azure AI Search hybrid / relevance / vector ranking、Pinecone data modeling / multitenancy / metadata filtering / production checklist、Weaviate data / vector search / best practices 一手资料入口。
v1.1.83

补强安全治理中的组织协作、审批链与权限矩阵专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/企业AI组织协作专题.md，补充企业 AI 交付中产品、平台、工程、安全、合规、知识库维护与运营之间的职责切分、协作断层、RACI 与评审机制设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/多阶段审批链专题.md，补充机器预检、业务审批、安全合规审批、最终执行确认、状态机衔接、证据留存与快慢通道分层设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/角色权限矩阵专题.md，补充角色 / 资源 / 动作 / 条件矩阵、RBAC 与 ABAC 结合、工具调用边界、审计留痕和多租户落地点。
  • 补充并按 2026-07-08 复核对齐 OpenAI Safety best practices / Data controls / Guardrails guidance、NIST AI RMF / Playbook 与 Microsoft Azure RBAC / ABAC 一手资料入口。
v1.1.82

补强 LLMOps 与多模态专题的目录入口页

  • 重写 docs/ai-wiki/LLMOps专题/index.md 与 docs/ai-wiki/LLMOps专题/README.md，补充 LLMOps 的主线定位、典型进入场景、阅读路径、生产分界线、上线口径和角色化阅读入口。
  • 重写 docs/ai-wiki/多模态专题/index.md 与 docs/ai-wiki/多模态专题/README.md，补充多模态主线、实时与文件链路分界、理解类与生成类差异、场景化阅读路径和上线前检查项。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI API deployment checklist / Production best practices / Batch / Background mode / Flex processing / Conversation state，以及 Images and vision / Audio and speech / Realtime / Voice agents / Video generation 等一手资料入口。
v1.1.81

补强评测运营中的产品指标、业务回放与目录页主线

  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/AI产品指标体系专题.md，补充业务、质量、体验、稳定性、成本、安全六层指标，以及北极星指标、过程指标和护栏指标的分层设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/业务指标回放专题.md，补充样例层 / 场景层 / 指标层三层回放、版本元数据、执行轨迹保留、场景切片和 trace grader 结合方式。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/index.md，同步升级这一组目录页的阅读路径、分层关系、运营闭环判断和角色化阅读入口，让指标、告警、成本、复盘主线更清晰。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Evaluation best practices / Working with evals / Getting started with datasets / Graders / Evaluate agent workflows / Trace grading / Integrations and observability，以及与版本和运营闭环相关的一手资料入口。
v1.1.80

补强评测运营中的多通道告警、项目复盘与任务级成本归因专题

  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/多通道告警设计专题.md，补充观察类 / 处理类 / 紧急类告警分层、多角色视图、路由矩阵、trace / 回放入口、兜底通道与升级链路设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/AI项目复盘案例专题.md，补充 AI 项目的复盘结构、质量 / 稳定性 / 安全三类复盘、知识库引用下降、Agent 循环、审批积压等案例，以及复盘如何回流到 eval、runbook 和 guardrails。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/任务级成本归因专题.md，补充任务类型 / 链路 / 策略三层归因、cached tokens、Batch / Background / Flex processing、人工审批与返工成本、事件模型与 trace 绑定等治理口径。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Production best practices / Evaluation best practices / Build an Agent Improvement Loop / Prompt caching / Cost optimization / Batch / Background mode / Flex processing / Using GPT-5.5 / Integrations and observability，以及 Google SRE Postmortem 资料入口。
v1.1.79

补强评测运营与案例中的告警、成本与基线治理专题

  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/真实告警样例专题.md，补充成本异常、高风险工具调用、检索质量下降、审批积压、实时延迟和评测回归等真实告警样例，以及告警分级、上下文字段和回流到复盘与 eval 的闭环。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/AI成本治理案例专题.md，补充知识库问答、客服分诊、Agent 循环、实时语音、Batch / Background 任务、缓存复用等成本失控案例，并引入 workflow 拆账、cached tokens、Batch / Flex processing 等治理思路。
  • 重写 docs/ai-wiki/评测运营与案例/评测基准与基线管理专题.md，补充基准与基线的区分、分层基准、版本化记录、基线升级流程、基线漂移风险，以及与发布门禁和线上告警的联动方式。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Production best practices / Evaluation best practices / Working with evals / Getting started with datasets / Agent evals / Trace grading / Cost optimization / Prompt caching / Batch / Background mode / Flex processing / Using GPT-5.5 等一手资料入口。
v1.1.78

补强平台工程中的交付、Prompt 案例与可观测性专题

  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/企业AI交付清单专题.md，补充业务边界、数据权限、模型与 Prompt 治理、输出协议、评测验收、安全审批、可观测性、回滚降级、成本容量与组织责任的企业交付清单。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/Prompt工程案例专题.md，补充结构化抽取、知识库问答、客服分诊、工具调用、多轮对话、审批助手等案例，并强调 Prompt 与上下文、schema、工具、eval 和版本治理的协同关系。
  • 重写 docs/ai-wiki/平台工程/可观测性与tracing专题.md，补充 traces / metrics / logs 分工、关键 span 设计、版本标签、敏感数据处理、trace 到 eval 的闭环，以及 Agent 场景下的 tracing 重点。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Production best practices / Deployment checklist / Prompt engineering / Model optimization / Agent evals / Agents SDK tracing，以及 OpenTelemetry observability / traces / instrumentation / context propagation 等一手资料入口。
v1.1.77

补强多模态与语音下的视觉、语音、视频与实时工作流专题

  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/视觉模型专题.md，补充图像输入策略、detail 级别选择、OCR / 文档理解 / 通用视觉问答的边界、多图任务组织方式，以及图像生成与局部编辑的工程要点。
  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/语音模型专题.md，补充 request-based 与 realtime 边界、STT / TTS / speech-to-speech / translation 四类任务拆分、延迟预算、会话控制与工具调用分层。
  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/视频模型专题.md，补充视频理解与视频生成的不同产品形态、shot / timeline 拆分、视频编辑与延展、异步队列和成本控制，以及镜头模板化思路。
  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/Realtime与语音工作流专题.md，补充 WebRTC / WebSocket 选择、ephemeral credentials、session state、turn detection、interruption 与语音工具调用状态机。
  • 重写 docs/ai-wiki/多模态与语音/多模态评测案例专题.md，补充多模态 eval 的四层拆分、图片问答 / 文档理解 / 语音助手 / 视频理解 / 图像生成五类案例，以及自动 grader 与人工 rubric 的分工。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Images and vision / Image generation / Audio and speech / Realtime / Realtime WebRTC / Realtime WebSocket / Realtime transcription / Video generation with Sora / Evals 等一手资料入口。
v1.1.76

补充 LLM 参数与协议主线专题

  • 新增 docs/ai-wiki/LLM专题/07-LLM参数与采样控制.md，补充生成层、推理层、工作流层参数的职责划分，以及 temperature、top_p、max_output_tokens、verbosity、reasoning.effort 与工具调用、Structured Outputs、成本和延迟的关系。
  • 新增 docs/ai-wiki/LLM专题/08-LLM协议、消息与工具交互.md，补充指令层、消息层、状态层、输出层、工具层五层契约，以及多轮续接、schema 设计、工具参数校验、失败状态机与 MCP/Agent 协议的边界。
  • 更新 docs/ai-wiki/LLM专题/index.md 与 docs/ai-wiki/LLM专题/README.md，把参数与协议纳入 LLM 核心主线，补充更完整的阅读路径和主题定位。
  • 更新 docs/.vitepress/config.mts，把左侧 LLM核心专题 扩展为 8 篇完整序列。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Text generation / Latest models / Responses API / Conversation state / Structured outputs / Function calling / Tools / Cost optimization / Latency optimization / Prompt caching 等一手资料入口。
v1.1.75

补强安全治理里的红队、回归与护栏专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI红队测试专题.md，补充风险面建模、对抗样例分桶、红队结果如何回流到 guardrails、审批策略和 incident playbook。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/安全回归测试专题.md，补充历史事故样例沉淀、四类安全风险桶、发布门禁，以及安全回归与红队、灰度、事故复盘的衔接方式。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/Guardrails与安全策略专题.md，补充输入、上下文、工具、输出、动作五层控制面，以及自动 guardrails 和人工审批的分工。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Red teaming / Guardrails and human review / Safety in building agents / Moderation / Safety checks，以及 NIST adversarial ML 与生成式 AI 风险资料等一手入口。
v1.1.74

补强安全治理里的租户、权限与审批专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/多租户架构专题.md，补充逻辑隔离 / 资源隔离 / 混合隔离、多层 tenant scope、namespace 与 metadata filter 的职责边界，以及按租户追踪成本与审计的设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/企业权限模型专题.md，补充数据/工具/动作/审批四层权限、RBAC 与 ABAC 组合、检索过滤、工具授权、会话边界与 handoff 权限控制。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/安全审批策略案例专题.md，补充高风险动作审批分级、案例化审批条件、审批证据展示、审批拒绝后的降级路径，以及审批后恢复执行的状态机思路。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 Pinecone multitenancy / data modeling / namespaces，Azure RBAC / ABAC，Weaviate RBAC，以及 OpenAI Data controls / Guardrails and human review / Safety in building agents 等一手资料入口。
v1.1.73

补强安全治理里的灰度、回滚与事故响应专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/影子发布与灰度评估专题.md，补充影子流量与灰度评估的区别、query 桶差异观察、灰度门禁、回滚条件和高风险样本单独观察。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/系统回滚策略专题.md，补充配置/路由/工具/数据/人工接管五类回滚层次，以及局部回滚、回滚验证和知识索引回退思路。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI系统事故响应专题.md，补充行为型事故分型、先止血再定位的顺序、Detect/Triage/Recover/Postmortem 流程，以及 traces/evals/变更记录的联合排障。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 Google SRE Canarying Releases / Incident response / Postmortem、Kubernetes Deployment rollback、Azure safe deployments，以及 OpenAI Production / Evaluation / Agents observability / Safety 等一手资料入口。
v1.1.72

补强安全治理里的治理、变更与值班专题

  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI治理与审计专题.md，补充 NIST AI RMF 视角下的风险分级、策略层/控制层/记录层/运营层，以及数据边界、动作边界和责任链留痕。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/AI变更管理专题.md，补充模型、prompt、检索、知识、权限统一纳入变更视角，以及基线、灰度、回滚、观察期指标和高风险变更门禁。
  • 重写 docs/ai-wiki/安全治理/企业SLA与值班体系专题.md，补充关键链路 SLA/SLO、值班分层、告警分级、runbook 和事故复盘对运行体系的反哺。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 NIST AI RMF / Playbook，OpenAI Data controls / Safety best practices / Production best practices / Agents observability，以及 Google SRE on-call、incident management、SLO alerting 等一手资料入口。
v1.1.71

补强知识运营闭环与混合检索专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/企业知识纠错闭环专题.md，补充错误分类、owner 分工、纠错记录字段、回归集接入和不同错误类型到修复动作的映射。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/AI知识运营专题.md，补充高价值知识域、双 owner 机制、日常运营动作、质量复盘和高风险知识域的重点运营方式。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/混合检索优化专题.md，补充 query 分桶、metadata 过滤、RRF、融合权重、二阶段 rerank 以及混合检索评测与调优顺序。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Retrieval / File search / Evaluation best practices / Production best practices，Azure AI Search Hybrid search / RRF / semantic ranker，以及 Weaviate hybrid / reranking 等一手资料入口。
v1.1.70

补强知识治理里的版本、审核与对账专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/AI知识版本化专题.md，补充内容版本、加工版本、索引版本、服务版本四层谱系，以及增量更新和全量重建的边界。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识变更审核流专题.md，补充按内容 owner、风险审核、技术发布、上线放行拆分的审核流，以及低中高风险变更分级和回滚窗口。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/企业知识对账专题.md，补充元数据、产物、索引、效果四层对账视角，以及“查询已同步”优先于“写入完成”的对账判断。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Retrieval / File search，Pinecone data modeling / fetch / update / delete / freshness，Azure AI Search indexer / reindex，以及 Weaviate 监控配置等一手资料入口。
v1.1.69

补强知识治理里的引用与失效专题

  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/结构化引用设计专题.md，补充引用对象分层、citation schema、答案片段到证据对象的绑定方式，以及版本、时效、权限、trace 等关键字段设计。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/引用冲突消解专题.md，补充版本冲突、来源冲突、范围冲突、语义冲突的识别方式，以及裁决、提示冲突、拒答转人工三类处理策略。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/知识失效检测专题.md，补充源文档、索引、检索、答案四层失效检测思路，以及 freshness、删除回收、变更后回归和旧版引用率告警。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Citation formatting、File search、Retrieval，Azure AI Search semantic ranking，Pinecone freshness / update / delete，以及 Weaviate hybrid / rerank 等一手资料入口。
v1.1.68

补强知识检索与向量数据库入口页

  • 重写 docs/ai-wiki/向量数据库专题/index.md 与 docs/ai-wiki/向量数据库专题/README.md，补充向量数据库在 RAG 链路中的位置、混合检索、metadata/structured IDs、租户隔离、多向量设计、更新删除与上线检查清单。
  • 重写 docs/ai-wiki/知识库与检索/index.md，补充知识对象治理、检索链路分层、权限进入检索链路、指标体系、知识事故追踪顺序和企业知识系统的常见误区。
  • 继续把薄弱入口页从“只列目录”补成“能指导读者理解系统层次、排障顺序和工程边界”的导读页，减少 RAG 资料只会堆概念、不知道如何落到治理链路的问题。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Retrieval、File search、Embeddings，Pinecone Data modeling、Production checklist、Multitenancy，Azure AI Search Hybrid search / Relevance overview / Vector relevance，以及 Weaviate Hybrid search、Multi-tenancy、Named vectors 等一手资料入口。
v1.1.67

补强基础入门的调用链路资料

  • 新增 docs/ai-wiki/基础入门/模型调用与消息结构入门.md，把零基础最容易混淆的任务规格、指令层、动态输入、上下文、结构化输出、工具调用与状态管理拆开讲清。
  • 更新 docs/ai-wiki/基础入门/index.md，把新页面加入基础阅读主线、简单应用 Demo 路线和 14 天学习建议，降低一上来就直接跳大专题的门槛。
  • 更新 docs/.vitepress/config.mts 的基础入门侧边栏，让新资料在左侧导航中可直接进入。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Quickstart、Prompt engineering、Token counting、Conversation state、Structured outputs、Agents、Evaluation best practices 以及 Anthropic Prompt engineering overview 等基础资料入口。
v1.1.66

继续补强 AI Wiki 根入口页

  • 重写 docs/ai-wiki/index.md 与 docs/ai-wiki/README.md，把根入口从总览目录补成可指导不同背景读者进入的完整导读页。
  • 补充按零基础、应用开发、Agent、企业知识库四类目标切入的阅读路径，并明确各目录之间的跳转时机与依赖关系。
  • 增加两小时全局浏览、一周工程认知、RAG 主线、Agent 主线等场景化阅读方案，以及这套知识库的常见误区说明。
  • 补充并按 2026-07-08 复查对齐 OpenAI Prompt engineering、Structured outputs、Retrieval、Evaluation best practices、Agents、Safety best practices、Realtime and audio，以及 Anthropic Prompt engineering overview 等官方入口。
v1.1.65

继续补强 AI 安全与多模态入口页

  • 重写 AI安全专题/index.md 与 AI安全专题/README.md，补充输入、数据、执行、运行四层安全边界，高风险动作分级、审计与回滚思路，以及不同角色的阅读路径。
  • 重写 多模态与语音/index.md，补充视觉、语音、视频、实时交互之间的能力分层、运行分层、上线前最小检查清单和场景化进入方式。
  • 继续把高频入口页从“主题索引”补成“能指导阅读顺序、风险判断和落地分流”的导航页，减少只会点链接但不知道先看什么的问题。
  • 补充并对齐 OpenAI Safety best practices、Guardrails and human review、Safety in building agents、Moderation、Images and vision、Speech to text、Text to speech、Realtime and audio、Voice agents，以及 Anthropic 和 OWASP 的一手资料入口。
v1.1.64

继续补强平台工程与 RAG 失败复盘

  • 重写 平台工程/index.md，补充平台工程的五层结构、同步/后台/批处理运行模式、结构化输出优先级、trace 主数据定位以及不同团队阶段的阅读路径。
  • 重写 知识库与检索/RAG失败复盘专题.md，把 RAG 失败从覆盖、进入、召回、排序、组装、消费到治理分层展开，并补充证据留存、症状映射、修复动作和回归机制。
  • 补充平台工程上线前最小检查清单，以及 RAG 失败复盘的指标、owner、回归和编号/版本/权限类高风险场景的排查重点。
  • 补充并对齐 OpenAI Production best practices、Structured outputs、Cost optimization、Batch、Background mode、Retrieval、File search、Embeddings、Evaluation best practices，以及 Azure AI Search、Pinecone、Weaviate、OpenTelemetry 等一手资料入口。
v1.1.63

继续补强基础入门资料地图

  • 重写 基础入门/index.md，把目录页从“文章列表”补成“学习顺序、资料地图、阶段目标和常见误区”并存的入门导航页。
  • 补充从 Quickstart、Prompt、token、会话状态、结构化输出到 Agents、评测与安全的基础学习阶梯，降低新读者直接跳进复杂专题的成本。
  • 新增 14 天基础入门建议、自检问题和跨目录跳转时机说明，让基础目录能直接承担 onboarding 入口作用。
  • 补充并对齐 OpenAI Quickstart、Prompt engineering、Token counting、Conversation state、Structured outputs、Agents、Evaluation best practices、Safety best practices 以及 Anthropic Prompt engineering overview、Transformer 原始论文入口。
v1.1.62

继续深补安全治理总目录与治理子专题

  • 扩展 安全治理/index.md，补充 guardrails 与审批边界、回滚对象、值班告警绑定和数据治理与权限治理的分界说明。
  • 扩展 安全回归测试专题.md，补充不同风险面的回归重点、门禁维度和真实变更场景下的回归触发时机。
  • 扩展 多阶段审批链专题.md，补充 guardrails 与 human review 的分层、多状态审批链和审批链常见卡点。
  • 补充并对齐 OpenAI Safety checks、Red teaming、Guardrails and human review、Data controls 等一手资料入口。
v1.1.61

继续深补评测运营与案例

  • 扩展 评测运营与案例/index.md，补充评测门禁、trace 回放、告警分层、任务级成本归因和失败样例经营的闭环判断。
  • 扩展 多通道告警设计专题.md，补充质量/成本/安全告警拆分、多通道路由矩阵、trace 联动和升级链路设计。
  • 扩展 任务级成本归因专题.md，补充任务级成本字段口径、缓存与处理模式归因、任务视图建模和实时异常告警视角。
  • 补充并对齐 OpenAI Evaluate agent workflows、Trace grading、Integrations and observability、Cost optimization、Batch、Background mode、Flex processing 等一手资料入口。
v1.1.60

继续深补 AI Agents 总目录与工具分流说明

  • 扩展 AI Agents专题/index.md 与 AI Agents专题/README.md，补充单 Agent、多 Agent、workflow、handoff、MCP / connectors / 自定义工具之间的主线判断。
  • 扩展 AI Agents专题/04-Tools、MCP与外部系统接入.md，补充 handoff、tools-as-agents 与 MCP server 的适用边界和简单判断法。
  • 继续把 AI Agents 总目录从“主题合并说明”补到“能指导控制循环、工具接入、工作流落地和安全分流”的详细导图层级。
  • 补充并对齐 OpenAI Running agents、Orchestration and handoffs、Guardrails and human review、MCP and Connectors 以及 MCP / A2A 官方入口。
v1.1.59

继续深补多模态专题

  • 扩展 多模态专题/index.md 与 多模态专题/README.md，补充图像理解与生成、实时转写与语音助手、视频理解与视频生成等路线判断。
  • 扩展 多模态专题/01-多模态基础与应用.md，补充文件理解、实时转写、实时语音助手、图像/视频生成四类常见产品路线的实现分流。
  • 继续把多模态专题从“视觉与语音入口”补到“能指导理解类、实时类、生成类多模态系统分流设计”的详细导读层级。
  • 补充并对齐 OpenAI Image generation、Realtime transcription、Voice activity detection、Realtime costs、Video generation with Sora 等一手资料入口。
v1.1.58

继续深补 LLM 总目录与评测门禁说明

  • 扩展 LLM专题/index.md 与 LLM专题/README.md，补充企业主线判断、任务形态分流、跨目录跳转时机和官方资料入口。
  • 扩展 LLM专题/04-Evals与评测体系详解.md，补充自动化评测门禁不该只看平均分，以及不同任务应采用不同门禁强度的说明。
  • 继续把 LLM 总目录从“LLM 与 LLMOps 合并说明”补到“能指导模型、RAG、Evals、成本与生产治理阅读顺序”的详细导图层级。
  • 补充并对齐 OpenAI Prompt engineering、Optimizing LLM Accuracy、Evaluation best practices、Cost / Latency optimization 等一手资料入口。
v1.1.57

继续深补 LLMOps 专题

  • 扩展 LLMOps专题/index.md 与 LLMOps专题/README.md，补充生产分界线、发布 bundle、实时/后台/批处理分层、统一口径和不同系统形态下的阅读入口。
  • 扩展 LLMOps专题/01-LLMOps与生产化详解.md，补充三类任务分层、固定 token 成本审视和最小可回放发布动作。
  • 继续把 LLMOps 目录从“生产化概览”补到“能指导发布、评测、回滚、成本和运行手册设计”的详细导读层级。
  • 补充并对齐 OpenAI Production best practices、Evaluation best practices、Background mode、Batch、Prompt caching 等一手资料入口。
v1.1.56

继续深补 AI 安全专题

  • 重写并扩展 AI安全专题/01-LLM安全与合规详解.md，补充信任边界、直接与间接注入、高风险动作分级、prompt leak、日志最小化、红队回归与事故响应。
  • 扩展 AI安全专题/index.md 与 AI安全专题/README.md，补充企业场景下最常见的五个安全设计决定、上线前检查项和按角色进入的阅读方式。
  • 继续把 AI 安全专题从“风险概览”补到“能指导 Agent / RAG / 工具调用系统落地安全边界”的详细导读层级。
  • 补充并对齐 OpenAI Safety、Anthropic Guardrails 与 OWASP Agentic / LLM 风险框架等一手资料链接。
v1.1.55

深补向量数据库专题

  • 重写并扩展 向量数据库专题/01-向量数据库详解.md，补充 metadata 建模、结构化 ID、整文更新、多租户隔离、检索评测、上线检查和故障排查。
  • 扩展 向量数据库专题/index.md 与 向量数据库专题/README.md，补充企业场景下最常见的五个设计决定、上线前检查项和按角色进入的阅读方式。
  • 继续把向量数据库专题从“概念性介绍”补到“能指导 RAG 检索建模、治理和排障”的详细导读层级。
  • 补充并对齐 Pinecone、Azure AI Search、Weaviate、OpenAI Embeddings / Retrieval 等一手资料链接。
v1.1.54

继续深补基础入门学习计划

  • 扩展 基础入门/AI学习计划.md，补充更适合初学者落地的大模型官方资料精读顺序，覆盖 Quickstart、文本生成、Prompt、token、缓存、多轮状态与工具调用。
  • 补充 30 天最小闭环，把基础阶段拆成环境、数据、传统机器学习和最小 LLM Demo 四步，降低“只看计划不敢开工”的门槛。
  • 补充“基础阶段何时切到下一个专题”，让读者更容易判断什么时候进入 LLM、Agents 与平台工程目录继续深入。
  • 同步更新 基础入门/index.md 导读说明，让入口页直接提示新增的起步路径与官方资料链。
v1.1.53

深补 Agent与工作流、多模态与语音、基础入门入口页

  • 扩展 Agent与工作流/index.md，补充什么时候该优先看工程落地专题，以及按应用工程、平台架构、业务交付三类角色进入的读法。
  • 扩展 多模态与语音/index.md，补充图像理解、语音助手、视频理解三类场景的进入方式，以及多模态系统最容易被低估的链路问题。
  • 扩展 基础入门/index.md，补充按零基础、已有开发经验、面试培训三类起点的进入方式，以及基础阶段最常见的学习误区。
  • 继续让高频入口页从“目录入口”升级为“带学习路径和工程判断的导读页”。
v1.1.52

继续深补多模态专题与 LLMOps 导读页

  • 扩展 多模态专题/index.md 与 多模态专题/README.md，补充按图像理解、语音助手、多模态评测三类场景进入的读法，以及多模态上线前最值得确认的检查项。
  • 扩展 LLMOps专题/README.md，补充按应用工程、平台架构、业务交付三个角色的进入方式，减少只按技术目录阅读的门槛。
  • 继续把导读页从“知道有哪些文件”提升为“知道什么场景先看什么、上线前该确认什么”的使用说明。
  • 进一步减少剩余薄页数量，让高频入口页逐步具备实际项目判断价值。
v1.1.51

深补 LLMOps、LLM 与 AI Agents 总目录 README 导读

  • 扩展 LLMOps专题/README.md，补充评测链路、运行链路、治理链路和上线前检查清单，并增加 Batch 等生产化资料入口。
  • 扩展 LLM专题/README.md，补充按产品、应用工程、平台架构等角色的进入方式，以及这组内容最容易被误解的几个点。
  • 扩展 AI Agents专题/README.md，补充“什么时候不一定要上 Agent”与“如何把主线接到工作流落地”的导读说明。
  • 进一步把几个高权重总目录 README 从“目录概览”提升为“可直接指导阅读与方案判断的导读页”。
v1.1.50

继续深补 AI 安全、向量数据库与 LLM 总目录导读

  • 扩展 AI安全专题/index.md 与 AI安全专题/README.md，补充输入层、数据层、执行层、运行层四层边界，并补入 OpenAI Moderation 与 OWASP LLM Top 10 等当前入口。
  • 扩展 向量数据库专题/index.md 与 向量数据库专题/README.md，补充向量检索阅读顺序、metadata / multitenancy / hybrid search 的关键共识，以及 Azure AI Search vector ranking 资料入口。
  • 扩展 LLM专题/index.md，补充 LLM 主线里最该先建立的几个共识，强化 RAG、Evals、Token、成本与生产治理的前置性。
  • 进一步减少关键专题索引页的“只像目录页、不像导读页”问题。
v1.1.49

深补 AI 安全、向量数据库与 LLM 总目录索引页

  • 重写 AI安全专题/index.md 与 AI安全专题/README.md，补充输入层、数据层、执行层、运行层四层安全边界，以及 OpenAI / Anthropic / OWASP 当前安全资料入口。
  • 重写 向量数据库专题/index.md 与 向量数据库专题/README.md，补充向量检索的阅读顺序、metadata / multitenancy / hybrid search 的关键共识，以及 Azure AI Search / Pinecone / Weaviate 官方资料入口。
  • 扩展 LLM专题/index.md，补充 LLM 主线里最该先建立的几个共识，强调 RAG、Evals、Token、成本与生产治理并不是后置专题。
  • 进一步压缩剩余薄页数量，让关键专题索引页逐步从“目录入口”升级为“可直接指导阅读与落地的导读页”。
v1.1.48

深补 AI Wiki 根入口与多模态专题索引页

  • 重写 docs/ai-wiki/README.md 和 docs/ai-wiki/index.md，补充这套知识库的四条主线、按角色的推荐阅读路径，以及与 OpenAI / Anthropic 官方资料的映射关系。
  • 扩展 多模态专题/index.md 与 多模态专题/README.md，补充实时语音链路、多模态工作流与常见误区，不再只停留在能力名词介绍。
  • 同步补入 OpenAI Prompt engineering、Retrieval、Agents、Safety、Realtime and audio、Using realtime models 等当前官方入口，增强首页和专题索引页的延展阅读价值。
  • 进一步减少仓库首页和站点首页“只有目录没有使用方式”的问题，让新读者更容易找到起点。
v1.1.47

深补 LLMOps 与总目录 README，提升仓库入口可读性

  • 重写 LLMOps专题/README.md 并扩展 LLMOps专题/index.md，补充生产化问题域、推荐读法、与平台工程 / 评测 / 安全 / Agents 的关系，以及 OpenAI 当前生产化资料入口。
  • 重写 LLM专题/README.md，把 LLM核心专题 与 生产化与治理 两层结构、阅读顺序和合并理由写清楚。
  • 重写 AI Agents专题/README.md，将主线专题与 Agent与工作流 的工程专题统一成一个总入口，补充主线、工作流、协议互操作三条阅读路径。
  • 同步补入 OpenAI Agents / Orchestration / Guardrails、OpenAI Production best practices、Evaluation best practices 等当前官方资料入口，减少仓库首页入口的“只有目录没有读法”问题。
v1.1.46

深补基础入门、多模态、向量数据库与 AI 安全索引页

  • 重写 基础入门/index.md，补充基础阶段的学习顺序、与 LLM / Agents 主线的衔接关系，以及 Prompt / token / context 的官方资料入口。
  • 重写 多模态与语音/index.md 和 多模态专题 的 index.md / README.md，补充能力层、实时链路、评测层和多模态常见误区。
  • 重写 向量数据库专题 的 index.md / README.md，补充 metadata、过滤、多租户、混合检索和 RAG 基础设施视角，并补入 OpenAI / Pinecone / Azure AI Search / Weaviate 官方资料入口。
  • 重写 AI安全专题 的 index.md / README.md，补充 prompt injection、工具副作用、审批与系统边界的读法，并补入 OpenAI 与 Anthropic 当前安全资料入口。
v1.1.45

深补平台工程、知识检索、评测运营与安全治理四个分类入口页

  • 重写 平台工程/index.md，补充平台分层、阅读顺序、生产化共识与官方资料入口，不再只保留目录清单。
  • 重写 知识库与检索/index.md，补充 RAG 基础设施视角、混合检索与权限治理读法，以及 Azure AI Search / Pinecone / Weaviate 官方资料入口。
  • 重写 评测运营与案例/index.md，补充基线、样例治理、告警、漂移、成本归因和复盘闭环，并记录 OpenAI Evals 平台后续只读与关闭时间点。
  • 重写 安全治理/index.md，补充防护、权限、审批、运行治理四层结构，以及 guardrails / human review / safety best practices 的官方资料入口。
v1.1.44

合并 LLM专题 与 LLMOps专题 入口但不平铺目录

  • 将 LLM专题 升级为统一总目录，整合 LLM核心专题 与 生产化与治理 两层阅读路径。
  • 保留 LLMOps专题 原目录路径，重写目录页与 README 为总目录下的生产治理子页，避免历史链接失效。
  • 重构左侧专题合集，将 LLM专题 与 LLMOps专题 收为一个 LLM与生产化 多级树入口。
  • 同步更新 AI Wiki 首页与仓库 README 的分类说明、阅读路径和目录结构描述。
v1.1.43

合并 AI Agents专题 与 Agent与工作流 入口和目录页

  • 将 AI Agents专题 升级为统一总目录，整合主线专题与工作流工程落地两层阅读路径。
  • 保留 Agent与工作流 原目录路径，重写目录页为总目录下的工程子页，避免历史链接失效。
  • 重构左侧侧栏为真正的多级树，在 AI Agents与工作流 下分出 Agent主线专题 和 工作流与工程落地 两层。
  • 同步更新 AI Wiki 首页与仓库 README 的分类说明、阅读路径和目录结构描述。
v1.1.42

优先补强 AI Agents / LLM 入口页与协议、选型专题

  • 强化 AI Agents专题/index.md，补充 2026 年优先建立的四层边界和与 LLM 专题的衔接读法。
  • 强化 LLM专题/index.md，补充模型选择、成本链路、上下文工程三块优先基本功，以及与 Agents 专题的学习衔接。
  • 补充 AI Agents专题/10-AI协议生态与互操作.md，增加协议分层、审批租户审计、事件流和治理闭环的落地视角。
  • 补充 LLM专题/06-模型选择、成本与延迟.md，新增处理模式、prompt caching、任务级成本口径和模型版本治理要点。
v1.1.41

继续补强多模型协同编排与知识冷启动建设两类薄页

  • 扩写《多模型协同编排专题》，补充角色最小上下文、结构化中间接口、冲突收敛、多模型收益切片评估，以及与回退/门禁/观测联动的设计。
  • 扩写《知识冷启动建设专题》，补充首批知识源筛选、最小可治理流水线、metadata 预留、最小问题集、错误来源可解释和按业务域逐步扩容的思路。
  • 同步整理 OpenAI model selection / evals、Azure AI Search RAG / filters / ACL、Pinecone data modeling 等官方入口，让两篇原本只有一百多行的页面更贴近真实落地。
v1.1.40

继续补强风险分层路由与多模型回退两类策略页

  • 扩写《风险分层路由专题》，补充风险标签到执行动作的映射、风险识别信号、模型/工具/审批联动、误放误拦指标与保守兜底路径。
  • 扩写《多模型回退策略专题》，补充可用性/成本/质量三类回退驱动、回退触发与回切条件、输出兼容性、影子验证与长期退化观测。
  • 同步整理 OpenAI safety / model selection / cost / latency 与 Anthropic model selection 等官方入口，让两篇原本一百多行的策略页更贴近真实生产编排和止损场景。
v1.1.39

继续补强知识权限继承与业务指标回放两类薄页

  • 扩写《知识权限继承专题》，补充 chunk 级 ACL、查询时 security trimming、租户/群组/用户三层粒度、缓存与摘要继承权限，以及 app-only 场景下的显式权限搬运。
  • 扩写《业务指标回放专题》，补充样例层/轨迹层/指标层三层回放、场景切片、把执行上下文纳入回放样本，以及把业务回放正式接入变更门禁。
  • 同步整理 Azure AI Search、Pinecone、OpenAI evals / observability 等官方入口，让两篇原本只有一百多行的页面更贴近企业知识安全和业务回放复盘场景。
v1.1.38

继续补强质量门禁与 Prompt 版本治理两类薄页

  • 扩写《质量门禁策略专题》，补充按场景沉淀门禁模板、门禁证据包、影子发布与灰度结果纳入正式门禁，以及安全与副作用进入门禁判断的做法。
  • 扩写《Prompt版本治理专题》，补充组件化 prompt 版本、运行 bundle、文本回滚与运行回滚区分、评测与灰度证据绑定等生产治理细节。
  • 同步整理 OpenAI evals / safety / guardrails 与 Anthropic prompt engineering 等官方入口，让两篇原本一百多行的页面更接近真实上线与回滚场景。
v1.1.37

继续补强 AI Agents 核心循环与生产治理页的工程细节

  • 扩写《02-核心循环与核心组件》，补充执行预算、turn / run / workflow 分层、handoff 作为状态转移、以及需要继续追问的恢复与治理问题。
  • 扩写《06-评测、可观测性与安全》，补充发布门禁、trace 作为审计与复盘证据、间接注入与远端内容污染等更接近生产环境的治理细节。
  • 同步整理 OpenAI running agents / orchestration / conversation state / agent evals / guardrails，配合 LangGraph persistence 与 OpenTelemetry 官方入口，让循环设计和生产治理页更接近真实落地场景。
v1.1.36

继续补强 AI Agents 学习路线与项目实战页的落地深度

  • 扩写《07-12周学习路线图》，补充每周过关标准、官方资料对应关系、从单工具到 Router / Graph / 审批 / Evals 的学习顺序，以及什么时候该脱离“学习路线”进入真实项目迭代。
  • 扩写《08-项目实战与作品集》，补充一页式项目边界说明、各类项目的作品集表达重点、Demo 到工程作品的判断标准，以及 README、失败样本、评测和安全边界的交付要求。
  • 同步整理 OpenAI Building agents / agent evals / observability / safety、LangGraph quickstart / thinking / persistence，以及 Anthropic effective agents / writing tools 等官方入口，让学习页和项目页不再停留在清单式概述。
v1.1.35

继续补强 AI Agents 入口页的边界判断与架构选型深度

  • 扩写《01-基础与边界》，补充增强型 LLM 应用 / workflow / agent 的区分、自治等级划分、收益风险四象限、停止条件设计与“先 workflow 再自治”的判断顺序。
  • 同步整理 OpenAI Agents SDK / Running agents / Building agents、LangGraph workflows and agents 与 Anthropic Building Effective AI Agents 等官方入口，把“什么时候不该用 Agent”写得更可执行。
  • 扩写《03-架构模式与技术选型》，补充单 Agent 到 Router、Planner、Graph、Multi-Agent 的升级路线，以及多 Agent 成立前提、图式工作流价值和常见误区。
v1.1.34

继续补强 AI Agents 工具接入、MCP 边界与状态记忆工程

  • 扩写《04-Tools、MCP与外部系统接入》，补充 built-in tools、function calling、remote MCP、connectors 的区别，以及工具暴露面收缩、审批契约、远端 MCP 信任边界和工具观测指标。
  • 同步整理 OpenAI Tools / Function calling / MCP and Connectors、Anthropic Tool use 与 MCP 官方资料，把工具接入从“会调接口”补到“会控权限、会控风险、会做审计”。
  • 扩写《05-状态、记忆与上下文工程》，补充 `previous_response_id` 续接边界、instructions 不自动继承、长期记忆准入门槛、上下文压缩策略和本地运行上下文隔离。
v1.1.33

继续补强 Agent 长任务恢复与 LLM 评测体系的生产化细节

  • 扩写《长任务恢复策略专题》，补充 checkpoint 刷盘语义、执行链历史裁剪与 Continue-As-New 思路、阶段性产物暴露、恢复演练与毒丸任务隔离等生产级恢复设计。
  • 同步补充 LangGraph Persistence / Interrupts / Checkpointers 与 Temporal Continue-As-New、执行历史限制、错误处理等官方入口，把恢复策略从“能重试”进一步补到“能续跑、能演练、能隔离”。
  • 扩写《04-Evals 与评测体系详解》，补充 grader 持续校准、Agent traces 与最终答案联评、从 dataset 到异步 eval runs 的工程化升级路径，增强 LLM 评测闭环的落地性。
v1.1.32

继续补强审批链路中的决策语义、审批粒度与审计留痕

  • 扩写《审批与人机协同模式专题》，补充 `approve_with_edits`、`escalate`、`takeover` 等中间决策语义，以及审批动作结构化契约。
  • 补充多个待审批动作的分组、去重、批量放行与审批粒度治理，避免长任务和高流量场景下审批单泛滥。
  • 补充审批证据快照、最终执行参数、审计对象保留与可回放要求，并同步整理 LangGraph interrupts 与 Temporal human-in-the-loop 官方入口。
v1.1.31

继续补强 Agent 工具契约的错误语义、组合边界与工具规模控制

  • 扩写《Agent工具设计专题》，补充工具错误语义分层、`retryable` / `side_effect_confirmed` / `recommended_next_action` 等返回契约字段，以及参数合法不等于业务允许的恢复处理语义。
  • 补充批量工具与复合工具的拆分边界、按任务按需暴露工具、namespace 规模控制和工具固定 token 成本设计。
  • 补充 MCP / Connector 场景下的远端工具风险放大与 Anthropic / OpenAI 官方入口，把工具设计和审批、恢复、上下文预算进一步打通。
v1.1.30

继续补强 Agent 工具设计专题的错误语义、复合边界与规模治理

  • 扩写《Agent工具设计专题》，补充错误语义建模、可重试/部分成功/权限冲突区分，以及工具返回契约中的 `retryable`、`side_effect_confirmed`、`recommended_next_action` 等字段。
  • 补充复合工具与批量工具的拆分判断、工具集合规模控制、namespace 拆分和按场景暴露工具的建议。
  • 补充 MCP / Connector 场景下的风险放大、工具 token 固定成本与 Anthropic / OpenAI 官方入口，进一步把工具设计和上下文预算、审批、恢复闭环串起来。
v1.1.29

继续补强 LLMOps 专题入口页与问题导向阅读地图

  • 重写《LLMOps 专题》`index` 与 `README`，补充主题分层、问题导向导航、阅读路径、与 LLM / Agent / 平台工程 / 安全治理的关系说明。
  • 把索引页从“单链接占位页”升级为真正的生产化入口，补充从 Demo 到生产、从单 LLM 到 RAG/Agent、从上线到持续迭代三条阅读路径。
  • 同步整理本轮引用的 OpenAI production / evaluation / cost / latency / prompt caching / batch / background，以及 Anthropic prompt engineering / prompt caching / context windows 官方入口。
v1.1.28

继续补强 Agent 工作流导航、多智能体协作与状态机治理细节

  • 重写《Agent与工作流》索引页，补充问题导向阅读地图、分层主题分组、学习路径以及与 AI Agents / 平台工程 / 安全治理的关系说明。
  • 扩写《多智能体协作专题》，补充共享状态与私有状态边界、无状态子 Agent 设计、并行分支合流策略以及多智能体落地检查清单。
  • 扩写《工作流状态机专题》，补充状态 schema 版本化、工作流升级兼容、owner / lease / heartbeat 设计，以及暂停恢复和状态推进的执行权边界。
  • 同步整理本轮引用的 OpenAI orchestration / conversation state，以及 LangChain / LangGraph / Temporal 官方入口。
v1.1.27

继续补强审批协同、长任务恢复与 LLMOps 生产化运行细节

  • 扩写《审批与人机协同模式专题》，补充可版本化审批策略资产、证据包设计、pre-execution diff 视角以及审批规则灰度与回滚边界。
  • 扩写《长任务恢复策略专题》，补充任务所有权、租约与心跳、可续接上下文链、平台短时状态与应用层长期持久化分工。
  • 扩写《LLMOps与生产化详解》，补充 release bundle、值班 runbook、把成本/延迟前置到设计评审，以及跨 Prompt、模型、检索、审批策略的一体化发布治理。
  • 同步整理本轮引用的 OpenAI guardrails / human review / conversation state / background / cost / latency / production best practices，以及 Anthropic tool use / prompt caching / context windows 官方入口。
v1.1.26

继续补强 Agents 执行循环、LLM 上下文预算与提示词工程分层

  • 扩写《核心循环与核心组件》，补充 Agent 提示词契约、观察归一化、工具结果结构化以及暂停/恢复执行需要持久化的状态边界。
  • 扩写《Token、Tokenizer与上下文窗口》，补充按层和责任人做上下文预算、长上下文不等于全量回放、压缩/过期/缓存命中配套策略。
  • 扩写《提示词工程详解》，补充多消息协议下的 system / developer / user / tool 分层、推理力度并非第一优化杠杆，以及抽取、RAG、Agent 三类系统的 Prompt 边界差异。
  • 同步整理本轮引用的 OpenAI Prompting / Prompt guidance / Conversation State / Token Counting / Prompt Caching，以及 Anthropic Prompting 与 Tool Use 官方入口。
v1.1.25

继续补强失败样例分桶与模型输出漂移检测两篇评测治理专题

  • 重写《失败样例分桶专题》，补充 symptom/root-cause/severity 三层分桶、最小 schema、owner 绑定、annotation queue 人工审查和回归集回流方式。
  • 重写《模型输出漂移检测专题》，补充漂移分类、切片监控、基线设计、online evaluators、built-in signals、告警阈值和回滚/人工复核触发动作。
  • 同步整理本轮引用的 OpenAI evals / trace grading / model optimization、LangSmith annotation queues / online evaluators 和 W&B Weave 监控官方入口。
v1.1.24

继续补强检索查询改写与检索缓存策略两篇 RAG 专题

  • 重写《检索查询改写专题》，补充查询改写分类、上下文补全、术语标准化、多查询展开、结构化过滤提取、回放与评测方法。
  • 重写《检索缓存策略专题》，补充 Prompt Caching 与检索缓存区别、缓存分层、cache key 设计、权限与版本绑定、TTL/主动失效和命中质量观测。
  • 同步整理本轮引用的 OpenAI Retrieval / Prompt caching / File search、Azure AI Search query rewrite 以及 Redis 缓存模式官方入口。
v1.1.23

继续补强结构化输出与模型路由两篇平台工程专题

  • 重写《结构化输出与函数调用专题》，补充 Structured Outputs、JSON mode、函数调用差异，schema 与业务校验分层、工具契约、幂等、审批和工具结果清洗设计。
  • 重写《模型路由与策略引擎专题》，补充路由对象、策略字段、分类器/分层升级路由、fallback、成本与时延指标、Prompt 与工具联动和落地顺序。
  • 同步整理本轮引用的 OpenAI Structured outputs、Function calling、Tools、Model selection、Reasoning best practices、Cost/Latency optimization 等官方入口。
v1.1.22

继续补强 Agent 评测闭环与 LLM 安全合规基础页

  • 重写 AI Agents 专题《06-评测、可观测性与安全》，补充 traces、metrics、logs 分工、Agent 评测分层、失败样例分桶、安全审批与观测闭环。
  • 重写 AI 安全专题《01-LLM安全与合规详解》，补充 prompt injection、上下文污染、工具权限、日志与数据控制、审批边界和合规问题清单。
  • 同步整理本轮引用的 OpenAI Agents / Safety / Data controls、OpenTelemetry 以及 OWASP LLM 与 Agentic 安全官方入口。
v1.1.21

继续补强多智能体协作与 LLM 学习入口

  • 重写 AI Wiki《多智能体协作专题》，补充 handoff 与 agent-as-tool 区别、状态交接包、权限分层、评测拆解、tracing 与常见反模式。
  • 扩写《LLM 专题索引》与同目录 README，把原来偏薄的目录页升级为学习路径、技术关系图、角色导读和常见误区导航页。
  • 同步整理本轮引用的官方入口，覆盖 OpenAI Agents / Retrieval / Embeddings / Fine-tuning / Evals / Model Selection 以及 LangChain 多智能体资料。
v1.1.20

继续补强工具设计与 LLMOps 生产化

  • 重写 Agent工具设计专题，补齐工具分类、命名与描述、schema 与 policy 双层校验、幂等与副作用、审批前置、结果清洗和 MCP / connector 场景下的边界治理。
  • 重写 LLMOps 与生产化详解，补齐版本管理、评测闭环、灰度与回滚、成本与延迟治理、知识库流水线、Agent 额外要求和组织分工等生产化框架。
  • 补充 OpenAI tools / function calling / agents / production best practices / prompt caching / batch / background / cost optimization / latency optimization，以及 MLflow、Promptfoo 等官方资料来源，强化 Agent 工具层与 LLM 系统生产落地依据。
v1.1.19

继续补强状态机与上下文窗口基础

  • 重写 工作流状态机专题，补齐业务状态与执行状态分层、状态转移规则、事件驱动流转、审批/超时/补偿/恢复等显式状态，以及状态观测与审计字段设计。
  • 重写 Token、Tokenizer 与上下文窗口专题，补齐 token 计数、tool schema 成本、历史与检索上下文预算、prompt caching、长上下文误区和多模态输入消耗等生产细节。
  • 补充 OpenAI background mode、conversation state、token counting、prompt caching、cost optimization，以及 Hugging Face tokenizer、LangGraph workflows / interrupts、Temporal workflows 等官方资料来源，强化 Agent 编排与上下文工程的基础说明。
v1.1.18

继续补强审批协同与 Evals 体系

  • 重写 审批与人机协同模式专题，补齐触发条件结构化、审批对象模型、状态机、证据面板、超时升级、恢复执行与审计闭环，避免审批设计只停留在“加一个确认按钮”。
  • 重写 Evals 与评测体系详解，补齐样本分层、成功标准、规则/人工/grader 组合打分、离线与在线闭环、失败样本分桶、多目标指标和自动化门禁设计。
  • 补充 OpenAI evaluation best practices、datasets、graders、agent evals、guardrails and human review，以及 Temporal human-in-the-loop 等官方资料来源，并明确记录 OpenAI 旧 Evals API / dashboard 在 2026-10-31 只读、2026-11-30 关闭的迁移时间点。
v1.1.17

继续补强长任务恢复策略

  • 重写 长任务恢复策略专题，补齐任务状态模型、checkpoint 设计、游标与分片恢复、外部副作用记录、幂等键和恢复决策树，避免长任务失败后只能全量重跑。
  • 新增纯计算、外部读取、外部写入、人机协同步骤的分类视角，补充审批暂停恢复、人工接管、补偿后继续、恢复后一致性校验和恢复观测指标等落地细节。
  • 补充 OpenAI Background mode / Conversation state / Batch、LangGraph Persistence / Human-in-the-loop 等官方资料来源，强化 Agent 长任务恢复与耐久执行设计依据。
v1.1.16

继续补强故障演练与预案

  • 重写 故障演练与预案专题，补齐桌面推演、Game Day、Chaos / fault injection、回滚演练与切人工演练之间的边界，避免把“演练”只理解成一次泛化会议。
  • 新增 AI 特有故障场景清单、S1-S4 事故分级、Incident Commander 等角色分工、runbook 最小字段、分层止损开关、时间线模板和量化成功指标，方便直接落地值班与演练机制。
  • 补充 Google SRE Workbook、Google Cloud Well-Architected、AWS Well-Architected / FIS、Azure Well-Architected / Chaos Studio 等官方资料来源，强化预案设计、恢复演练和韧性验证依据。
v1.1.15

继续补强 Agent 计划回放

  • 重写 Agent计划回放专题，补齐计划对象模型、计划版本化、step_id 到执行事件的映射、偏差分类和原始视图/摘要视图双层回放方式。
  • 新增与工具观测事件、人工纠偏工作台、任务分解评测、长任务恢复的衔接方式，并补充 replay 覆盖率、replan_rate、planner_executor_desync_rate 等指标。
  • 补充 OpenAI observability、trace grading、agent evals、LangGraph persistence/time travel、LangSmith observability 等官方资料来源。
v1.1.14

继续补强推理轨迹压缩

  • 重写 推理轨迹压缩专题，补齐轨迹对象模型、状态/证据/决策/风险四层压缩目标、阶段边界压缩和在线执行与离线复盘双轨保留策略。
  • 新增 reasoning summary、must-keep 信号、恢复链路接入、工具与证据压缩、压缩触发条件、质量指标和坏压缩样例评测方法。
  • 补充 OpenAI reasoning、conversation state、background mode、trace grading、LangGraph memory/persistence 等官方资料来源。
v1.1.13

继续补强上下文压缩与记忆分层

  • 重写 上下文压缩与记忆分层专题，补齐工作记忆、会话记忆、任务记忆、用户记忆和知识记忆的层次设计，以及压缩对象、更新频率、失效与检索策略。
  • 新增阶段边界压缩、token 预算、prompt caching、长期记忆保守写入、记忆污染、恢复场景和评测监控指标，避免把所有信息继续原样塞回模型。
  • 补充 OpenAI context engineering、prompt caching、token counting、Agents SDK session memory、LangGraph memory/persistence 等官方资料来源。
v1.1.12

继续补强人工纠偏工作台

  • 重写 人工纠偏工作台专题，补齐统一 case schema、状态流转、详情页分区、角色分层、修正动作和与审批、补偿、知识纠错的衔接方式。
  • 新增回放视图、证据区、工具事件时间线、结构化根因记录、回归沉淀、工作台指标和细粒度权限设计，避免人工纠偏继续散落在群消息和临时工单中。
  • 补充 OpenAI human review 与 observability、LangSmith annotation queues、LangChain human-in-the-loop 等官方资料来源。
v1.1.11

继续补强工具调用补偿机制

  • 重写 工具调用补偿机制专题，补齐重试、回滚、补偿、人工兜底之间的边界，补充动作分类、状态确认、补偿顺序和部分成功场景的处理方式。
  • 新增 Saga 思路、补偿对象模型、补偿失败处理、恢复指标、失败演练和与状态机、事件模型、人工纠偏工作台的配套关系。
  • 补充 OpenAI orchestration 与 background mode、Temporal Saga、Microsoft Compensating Transaction、AWS Step Functions 官方资料来源。
v1.1.10

继续补强工具观测事件模型

  • 重写 工具观测事件模型专题，补齐事件 envelope、trace/span 关联、事件 taxonomy、公共字段规范、schema 版本化和治理类事件建模。
  • 新增权限、审批、执行、校验、补偿、人机接管等关键事件流，补充指标映射、敏感信息脱敏、排障视角和与回放、评测、人工纠偏工作台的衔接方式。
  • 补充 OpenAI Integrations and observability、Trace grading、OpenTelemetry、LangSmith observability 等官方资料来源，强化可观测体系落地依据。
v1.1.9

继续补强工具结果校验

  • 重写 工具结果校验专题，补齐结果 envelope、结构/语义/时效/权限/一致性多层校验，以及查询、检索、写操作、审批和外部 API 的差异化验法。
  • 新增写后读确认、字段级裁剪与脱敏、validator 与 grader 混合策略、失败后的 retry / fallback / human review / hard fail 流程和回放指标。
  • 补充 OpenAI Using tools、Structured outputs、Trace grading、Evaluate agent workflows、Anthropic consistency 与 citations、LangChain structured output 等官方资料来源。
v1.1.8

继续补强工具权限沙箱

  • 重写 工具权限沙箱专题，补齐工具暴露层、参数 schema、业务 policy、审批机制、执行环境隔离、凭证设计、多租户边界和工具输出过滤。
  • 新增 MCP / connector 风险、client-side 与 server-side 工具差异、审计字段、策略示例、回归评测指标和完整落地流程，避免工具权限只停留在提示词约束。
  • 补充 OpenAI Agents、Using tools、Guardrails and human review、MCP and Connectors、Sandbox agents、Anthropic Tool use 与 Computer use、LangGraph 官方资料来源。
v1.1.7

继续补强 Agent 回合控制

  • 重写 Agent回合控制专题，补齐模型回合、工具回合、replan、预算、停止条件、暂停恢复、审批节点和人工接管的整体治理框架。
  • 新增预算模型、停止规则、工具重试治理、线上观测指标、坏循环类型和可执行的回合控制流程，避免 Agent 仅靠最大回合数硬停。
  • 补充 OpenAI Agents、Guardrails and human review、Integrations and observability、Evaluate agent workflows、Anthropic 与 LangGraph 官方资料来源，支撑回合控制落地。
v1.1.6

优先补强 Agent 任务分解评测

  • 重写 Agent任务分解评测专题，补齐任务分解为何必须独立评测、为何不能只看最终成功率，以及如何把计划结构、执行轨迹与业务结果串联起来观察。
  • 新增计划 schema、must-have 与 must-not-have 标注方式、离线指标、联动指标、trace 对齐模型、常见失败模式、线上监控字段和可执行评测流程。
  • 补充 OpenAI Agents、Tracing、Trace grading、Structured outputs、Anthropic Building effective agents、LangGraph 官方资料，帮助把 planner 评测沉淀成可持续迭代机制。
v1.1.5

优先补强 LLM 模型选择专题

  • 扩充模型选择、成本与延迟专题，从任务分层、模型能力画像、SLA、成本公式、延迟拆解、token 计量和 prompt caching 角度重新梳理选型方法。
  • 补充模型路由、回退降级、离线评测、线上监控、供应商版本治理和典型业务场景案例，帮助把模型选型从经验判断变成可持续运营能力。
  • 补充 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 的模型选择、价格、限流、缓存、评测和生产最佳实践官方资料来源，提醒上线前以官方页面重新核价和确认模型状态。
v1.1.4

优先补强 Agents 会话记忆治理

  • 扩充会话记忆治理专题，补齐 session、state、短期记忆、长期记忆、组织记忆和企业知识库之间的边界。
  • 补充记忆数据模型、写入读取流程、用户控制、TTL、冲突处理、权限隔离、memory poisoning 防护和多 Agent 共享策略。
  • 补充 OpenAI Agents SDK、OpenAI Conversation State、LangGraph Memory 与 Persistence 官方资料来源，支撑 Agents 记忆治理落地。
v1.1.3

补强检索证据打分专题

  • 扩充检索证据打分专题，补齐证据对象模型、评分维度、RRF 融合排序、语义重排、阈值策略、引用校验和上下文装配规则。
  • 补充人工标注、离线评测、线上监控和退款政策案例，帮助 RAG 系统从“找得到资料”进阶到“证据能支撑答案”。
  • 补充 OpenAI、Azure AI Search、Elasticsearch 和 LangSmith 官方资料来源，提升检索评分专题的可追溯性。
v1.1.2

补充 AI 协议生态专题

  • 新增 AI协议生态与互操作专题，系统梳理 Structured Outputs、Function Calling、MCP、A2A、ACP、AG-UI、Realtime 与传统 API 的边界。
  • 补充企业客服 Agent 端到端协议落地案例，说明从结构化输出、工具调用、MCP、A2A、AG-UI 到实时语音的演进路径。
  • 同步 AI Agents 专题索引、AI Wiki 首页和侧边栏入口，方便从多级树菜单直接访问新增协议内容。
v1.1.1

AI Wiki 短文档持续补强

  • 扩充评测样例治理专题，补齐样例来源、分层、字段 schema、版本化、质量门禁、污染防控和回流流程。
  • 扩充长文本切片策略专题，补齐 RAG 切片方法、chunk size 与 overlap 取舍、文档类型策略、metadata、引用联动和回放评测流程。
  • 扩充真实项目案例集专题，把企业知识助手、客服分诊、代码助手、实时语音、高风险审批和多模态文档审核整理成可复用项目模板。
  • 深化提示词工程详解，合并重复模板段落，补充上下文装配、参数配合、Prompt Review、端到端路由案例和上线 SOP。
  • 继续完善安全治理与评测运营相关专题，把审批指标体系、审批策略模拟等短文档补成可落地的治理手册。
  • 补充官方评测、数据集治理和数据版本化资料来源，提升 AI Wiki 作为内部知识库的可追溯性。
v1.1.0

新增更新日志界面与统一入口

  • 新增独立的更新日志页面，使用时间线样式展示版本变化。
  • 将更新日志接入顶部导航与 Dispatch 文档侧边栏，减少查找成本。
  • 在首页和项目概览中补充更新日志入口，方便快速发现站点变化。
v1.0.1

AI Wiki 内容持续扩充

  • 补充审批指标体系、模型能力画像、多模态基础等专题内容。
  • 同步提示词工程、Fine-tuning、Transformer、Embeddings、RAG 等核心学习文档。
  • 完善 AI Wiki 的专题覆盖面，提升作为内部知识库的可用性。
v1.0.0

文档站初始化上线

  • 建立基于 VitePress 的静态文档站，统一承载 Dispatch 文档与 AI Wiki。
  • 落地项目概览、网络架构说明和基础导航结构。
  • 接入构建、镜像发布和 K3s 部署流程，为后续持续维护打下基础。

记录建议 ​

  • 涉及导航、侧边栏、首页入口变化时，建议新增一条更新日志。
  • 大批量补充文档内容时，按主题合并记录，避免页面过度碎片化。
  • 如果是影响部署、访问路径或排障方式的变更，建议明确写出影响范围。

维护模板 ​

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## v1.x.x - YYYY-MM-DD

### 新增
- 新增了什么内容

### 调整
- 调整了哪些结构、入口或文案

### 影响说明
- 对使用者、维护者或部署流程的影响