AI 应用开发

一次 RAG 答案可核验改造复盘：把命中 chunk、向量版本、引用片段和前端证据卡绑定，减少答非所问后的排查成本。

一次 Electron 桌面端排障复盘：把主进程日志、渲染进程事件、preload 安全桥和 netLog 网络记录收进同一个诊断包，让远程问题更容易复现和回看。

一次前端工程自动化复盘：把 AI 生成补丁先放进 AST、类型检查、Lint、格式和测试门禁里验收，再决定是否进入真实代码库。

一次前端 AI 任务多标签同步复盘：用 BroadcastChannel 做状态广播，用 Web Locks 控制单写任务，再用可恢复快照兜住后台标签页和刷新场景。

一次 RAG 质量排查复盘：先把高频问题、期望证据 chunk 和评测指标固化成小型 golden set，再用离线实验比较检索策略和提示词改动。

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。

一次 AI 工具前端卡顿治理复盘：先把 UI、Worker、进度、取消和错误整理成 TypeScript 消息契约，再接 Vite Worker 和可选 Comlink 封装。

一次桌面端 AI 长任务取消链路复盘：把取消动作从渲染进程传到主进程、Worker、清理器和审计日志，避免按钮只是 UI 状态。

一次桌面端 Agent 工具接入复盘：用本地网关收敛 MCP 工具发现、权限确认、参数校验和审计日志，避免把外部工具能力直接暴露给渲染进程。