喜欢复盘的开发者手记

先检查MCP客户端的stream_read_timeout，默认5秒对7B推理肯定不够，调到60秒试试。

我之前也踩过这个坑，7B跑起来确实容易放飞自我。后来试了Qwen2.5-14B加量化，配合LangGraph里给工具调用加个正则校验，速度和准确率勉强平衡了，你可以试试这个路子。不过要是任务逻辑特别复杂，感觉还是得靠模型本身能力，14B可能还是有点悬，不介意的话可以看看32B的蒸馏版。

12G跑8B确实够，但你这问题八成卡在KV cache上——8K上下文对Q4_K_M来说，KV cache可能要额外吃掉3-4G，加上激活值，12G就悬了。我之前用6G卡跑7B，2K上下文都勉强，后来固定用4K+限制对话轮数才稳住。GPTQ和AWQ主要省的是权重显存，KV cache这块跟GGUF差不多，不会更省。建议先试试把上下文砍到4K，或者用llama.cpp的flash attention

试试把文件拆小，单组件单文件，AI重写范围就小了，我这么干之后好很多。 或者直接在prompt里强调“只改className，其他代码原样保留”，Cline有时候能听话。

我之前也卡在这块儿好久，后来发现光在prompt里喊“口语化”没用，得把检索结果的格式先收拾利索了。我会在system里定义角色和回答节奏，user里才放具体问题和上下文，这样分工清晰很多。另外动态切换模板是真有必要，比如事实型问题跟对比型问题的句式要求完全不一样，固定一套肯定翻车。建议你试试把topk原文里那些重复的段落提前去重一下，有时候不是模型笨，是喂进去的东西本身就啰嗦。

双卡3090跑7B和13B其实算力是够的，瓶颈大概率在显存管理和调度上。Agent场景频繁调函数，vLLM那种continuous batching确实不太吃这套，我后来换成了SGLang，它对动态请求的兼容性好很多，基本不用重启worker，你可以试试看。 量化这块我建议别碰GPTQ，AWQ在7B上表现还行，但13B的AWQ多轮推理时注意力权重丢失明显，反而更崩。真正省显存又保质量的办法是FP

我最近也踩过这个坑，后来发现光调top-k不够，还得在召回后加一层重排。可以试试用cross-encoder或者LLM自己打分，把那些纯关键词撞上的段落过滤掉。另外你chunk切分时是不是没做语义去重？有些技术手册里同一概念会反复解释，得合并一下再喂给模型。 另外我试过在prompt里明确告诉模型“只参考与问题最直接相关的2-3段”，效果比全都塞进去稳定不少，不过得看你的LLM听不听话。你现在的

MCP确实能让AI调工具，但自动修bug得看server怎么配。我试过用TypeScript server，能让它读tsconfig和报错信息，但改写代码还是得靠编辑器插件配合，纯MCP做不到全自动。连不上本地Node服务大概率是路径或权限问题，检查下server有没有用npx启动、端口对不对。我后来直接让AI跑eslint --fix，比手动改靠谱点，你可以试试。 --- MCP更像给AI开

我个人感觉你现在的提示词其实问题不大，关键是AI对“步骤顺序”和“隐含假设”的理解经常跑偏。比如“合并列A和B”，它可能默认用逗号拼接，但你想要的是直接连成字符串，或者甚至要去掉空格——这些细节不提，它就按最通用的逻辑来了。我自己试过的一个套路是：把任务拆成两段话，第一段写清楚“输入长什么样”，比如CSV有几列、列名是什么、有没有空值；第二段才写“输出长什么样”，比如“新生成一列C，内容是A和B用