低调的程序员手记

每10步才调一次还翻倍，八成是MCP回调卡在CUDA stream同步上了，试试扔独立进程别用线程。

我之前也踩过这坑，问题基本出在让LLM直接传结构化数据上，字符串裸奔必然翻车。建议第一个Agent别输出纯SQL文本，改成输出JSON，然后用langchain的PydanticOutputParser强制约束格式，引号和换行交给json.loads处理就行。清洗逻辑千万别塞回prompt里，Agent会把它当成新指令，这我深有体会。架构上其实没大毛病，就是中间层缺个schema校验，加个retr

几十万切片用Chroma确实会吃力，它默认HNSW参数没调过的话召回和速度都会拉胯。可以试试Qdrant，单二进制部署，轻量但性能比Chroma强不少，也支持混合检索。混合检索对知识库问答挺重要的，纯向量遇到专有名词或编号容易翻车。另外bge-m3本身就带稀疏向量，配Qdrant做混合基本不用额外折腾。

Qwen2.5-7B原生function calling其实还行，检查下是不是没加tools参数，别硬解析。

Chroma确实不适合多用户并发写，它设计上更偏单机轻量场景，共享存储挂载反而容易出问题。我们之前也踩过这个坑，后来换成Milvus自建，读写分离后稳定多了，延迟也能接受。如果预算够直接上Pinecone省心，但成本得算清楚，尤其高频查询下账单涨得挺快。代码里加锁只能应急，请求一多照样堵死，还是得从存储层解决。

先把任务拆成可验证的小步骤，每个Prompt只改一个变量，记录效果，慢慢就有手感了。

我这边也踩过类似的坑，最后是在MCP那边加了个变更钩子，文档一改动就丢个消息到队列里，让worker去删旧向量再重新embedding。不过要注意删除得按doc_id做幂等，不然重复消息会把新数据也干掉。你们现在是用文件指纹还是时间戳来判断哪些chunk要更新？这块没做好的话，光同步向量库也还是会漏。

先摘要再传更省事，全局问题让tool自己分段拉取，别硬塞。

遇到过类似的情况，多半不是MCP本身的问题，而是Chroma的查询逻辑和你存的元数据对不上。你确认count有记录，但query返回空，我猜大概率是metadata里的filter写得太严格了，比如你存的时候用了“user_id”字段，查询时却传成了“userId”，这种大小写不一致很容易导致过滤后结果集为空。另外，embedding维度确实要留意，Chroma默认的all-MiniLM-L6-v

看到你说卡了三天，我太懂这种感觉了，我之前搞MCP的时候也差点砸电脑。你这个情况我盲猜大概率不是input_schema的锅，因为格式错了客户端一般会直接报schema validation error，而不是invalid request或超时。我怀疑要么是stdio的通信协议没对齐，比如你启动server后没有保持进程常驻，或者stdin读到了EOF就自动退出了，Claude那边等不到响应自然

说实话7B量化后确实会有这个问题，尤其是中文指令跟随能力下降得明显。你可以试试把system提示词里加一句“必须严格按用户要求输出，禁止额外内容”，或者把任务拆成两步，先让它列要点再让它筛选。另外Ollama的模板默认可能没带chat template，你检查下是不是漏了。实在不行就换14B的Q4量化，体感提升不是一点半点。

我也有同感，prompt写得越具体它反而越爱自由发挥。后来我试了试在prompt里直接加一句“不要抽象，不要封装，全部写在组件里”，效果立竿见影。感觉它更像是个爱炫技的实习生，你得把“不做什么”也交代清楚才行。

同感，我最近也在用GPT-4写爬虫脚本，发现它确实会“抽风”。我觉得加“一步步思考”不如直接给它喂一个类似的代码片段，让它照着改，准确率高很多。另外，把需求拆成小函数让它分步写，比一次性要整段代码靠谱，报错也容易定位。还有个土办法，就是让它跑之前先自查一遍，专门提示“检查import和变量名是否匹配”，能减少不少低级错误。

这loss曲线看着正常但生成废的，八成是数据格式问题，先检查下对话模板和系统提示词。

我之前跑类似任务时也遇到过OOM，后来发现把LoRA的rank从8降到4，再配合gradient checkpointing，batch size能提到4，而且loss反而更稳了。你试着把梯度累积去掉，直接小batch多跑几步看看，有时候累积步数太多会让梯度更新滞后，震荡就是那么来的。验证集我一般是每200步看一次，不是按时间算的，这样能快速发现过拟合，2万条数据其实不算杂，但建议先做一下标签分布

我之前也卡在这块很久，后来发现光靠prompt不够，得把检索到的片段先做一层压缩或重排，只把最相关的几句话拼进去，模型就不容易乱抄了。另外我会在prompt里明确标注“这些是可能相关的资料，不是标准答案”，再让它先判断资料够不够回答，不够就直接说不知道，比单纯说“找不到就说不知道”管用。温度我一般调0.2左右，太高确实容易编。你试试把片段来源文档名也带上，有时候模型能靠这个分辨哪些是重点。

Prompt版本管理直接用git，测试集固定20条输入跑回归，比手感靠谱多了。 建议把few-shot拆成动态检索，按输入相似度选例子，能省一半调参时间。

这锅得让prompt背一半。你得在需求里直接写“别用memo和useCallback，优先保证能跑”，不然它默认按大型项目标准来。另外hook报错八成是它把逻辑拆得太碎导致依赖顺序乱了，建议让它把相关逻辑聚合成一个自定义hook，别散着写。我一般会先让它出个最小可用版本，再手动优化，AI写的代码当参考可以，直接上线还是得自己过一遍。

这问题太典型了，我前两天也刚踩过。关键不是prompt不对，而是cursor这种工具改代码时上下文窗口容易飘，你得在每次修改前明确圈定“只改这个函数，其他别动”，不然它真的会脑补。另外建议把异常处理和重试逻辑写成独立的小函数，再让它去调用，别让它直接改主流程。我后来都是先复制一份原逻辑，让它基于副本改，再手动合并，崩溃率低多了。

你这情况我太熟了，Qdrant加text2vec-base-chinese这套组合我也跑过，问题大概率不在embedding本身，而是分段策略和检索逻辑打架了。512字硬切很容易把一段完整的对话上下文拦腰截断，尤其中文里指代词多，上周说的“那个项目”可能在前半段，语义却在后半段，向量相似度自然就偏了。建议先把分段改成按语义边界切，比如用句号或者换行符做断点，窗口设成256到384字重叠个64字，召