·tian
AI 可观测性泄露：你的追踪堆栈正成为数据外泄的出口
托管式追踪 SDK 正在悄无声息地将完整的 prompt 和回复传送到你的信任边界之外。这是一份面向 LLM 团队的合规指南：对字段进行分类、在数据流出前进行清洗，并将 SDK 审计作为一项基本策略。
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+1·tian
调试税：为什么调试 AI 系统比构建它们要多花 10 倍的时间
生产环境中的 AI 调试所需的工程时间比初始开发多出 3–8 倍 —— 这是由不可复现的故障、传统监控无法察觉的语义错误以及悄无声息发生的提示词回归所驱动的。本文介绍了一套实用的方法论，涵盖检索分诊、评估层级、统计性通过/失败标准以及基于追踪的重放。
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