AI 模拟面试智能体的架构设计，基于 Go SSE 流式分发实现实时对话，用 Prompt 状态机约束面试流程，解决长对话模型失控、流式延迟高、计费闭环等问题。

模型准不准，不能靠感觉。离线评测（评测集+指标）、在线评测（A/B+埋点）、业务指标（转化率）——三层 AI 评测体系，让每次优化都有数据背书。

RAG demo 人人都能做，生产级 RAG 到处都是坑：切分粒度、召回策略、重排、上下文压缩。用招聘知识库做案例，把检索准确率从 55% 调到 85% 的完整记录。

五款主流 AI 编程助手的深度横评，Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Windsurf、Trae 的功能对比、适用场景、价格、性能实测，以及在 Go/PHP 微服务项目中的实际使用体验和选型建议。

同样的问题问三遍，token 烧三遍？语义缓存：把相似问题映射到同一答案，命中率 30% 就能省下三成成本、降低一半延迟。实现、阈值、场景边界全解析。

MCP（Model Context Protocol）协议的深度解析，从设计哲学到三大核心能力 Tools/Resources/Prompts，传输层、安全模型、生命周期管理，以及和 Function Calling、OpenAPI 的本质区别。

四款主流向量数据库的深度对比，Milvus、Pinecone、Weaviate、pgvector 的架构、性能、功能、部署方式、成本，以及在 RAG 场景下的选型实践和压测数据。

AI 编程工具爆发式增长，怎么选？Claude Code、Cursor、开源方案（Aider/Cline）实测对比：场景匹配、成本、可控性、上手教程，附我的选择结论。

MCP（Model Context Protocol）协议入门与实战，基于 FastMCP 框架构建企业级 Skills 服务，让大模型安全调用招聘平台的结构化数据，实现 AI 智能体的工具调用能力。

公司有 8 个模型供应商、十几个模型，业务方各接各的，计费乱成一锅粥。One-API 网关统一接入、路由、限流、计费，一个入口管所有模型。