Agent

一篇 RAG 知识库删除同步的项目复盘：把源文档删除、chunk 版本、向量库删除、重试队列和索引对账拆成可追踪链路，减少旧知识块被继续召回的风险。

一篇 RAG 检索重排上线复盘：把第一阶段召回池、rerank 分数、chunk 证据、评测指标和回滚开关拆成可追踪链路，减少答案看似变准但无法解释的风险。

一篇 Agent 工具调用治理复盘：把高风险动作拆成 dry-run 计划、风险分级、用户确认、受控执行和审计账本，避免一句确认框承担全部安全语义。

一篇 Agent 工具调用治理复盘：把用户取消、整体 deadline、单次工具超时、重试预算和审计日志拆清楚，避免一次慢工具拖住整条工作流。

一篇前端 AI 表单助手的项目复盘：把字段 schema、校验、dirty field、差异预览和人工确认串成提交前的安全门禁。

一次前端 Agent 流式输出治理复盘：把取消、重试、缓冲区和审计事件拆清楚，避免用户点击停止后页面还在继续吐 token。

一次前端 Agent 调试复盘：用 MSW 把工具调用、异常响应和测试场景收进可回放 fixtures，让排障少依赖真实后端状态。

一次桌面端 Agent 文件工具复盘：把模型给出的文件操作先收进路径沙箱，经过 scope、resolve、realpath、dry-run、审批和审计后再落盘。

一次桌面端 Agent 自动化复盘：高风险工具调用前先暂停，保存状态快照，生成审批记录和恢复口令，再用幂等执行把人工确认接回工作流。

一次前端 AI 表单助手复盘：把模型输出收口为 JSON Patch，先做 schema 校验、差异预览、用户确认和审计日志，再真正写入状态。