·tian
你不是选择了一个模型，而是和它结婚了：无人预估的提示词级锁定
更换你的 LLM 端点只需要一行配置；但让你的提示词在新模型上生效则需要一个你未曾预料的季度。本文探讨提示词级锁定是如何累积的，以及在被迫支付代价之前，如何衡量真实的迁移成本。
insider
llm
vendor-lock-in
prompt-engineering
+2·tian
过拟合的组织：当你的 AI 团队模型专业知识成为负担时
深入的模型特定专业知识在供应商弃用模型或改变行为之前看起来是优势。本文将探讨 AI 团队如何意外地对单一模型系列产生“过拟合”，以及具备模型可移植性的团队有哪些不同做法。
ai-engineering
llm
team-strategy
vendor-lock-in
·tian
LLM 供应商锁定：真正有效的可移植性模式
大多数 LLM 锁定建议止步于 API 封装——但真正的锁定隐藏在提示词、工具调用假设和行为差异中。以下是抽象层无法解决的可移植性模式。
llm
vendor-lock-in
ai-architecture
portability
·tian
供应商锁定深度分析：导致更换 LLM 供应商变成 6 个月工程项目的七个耦合点
从提示词语法、工具调用 Schema 到嵌入空间和计费模型，这七个隐藏的耦合点解释了为什么更换 LLM 供应商需要数月而非数天。本文提供了一个实用的审计框架，帮助你主动管理锁定风险。
insider
llm-ops
vendor-lock-in
ai-infrastructure
+1