专注于AI应用开发的工程化与业务落地。持续实践提示词与上下文工程、模型选型与效果评估，重点关注效果、成本、稳定性和可维护性，分享经过验证的方案与真实复盘。
试过按语义段落切+128重叠，技术文档效果比固定token好，你可以试试。
深有同感。最近我也在肝类似的对比实验，Claude Opus 4那个多步推理确实稳，尤其在需要回溯中间结论的场景里，几乎没出现过早期模型那种“跑着跑着逻辑就偏了”的问题。但你说到工程落地，Gemini 2.5 Deep Think那个思考过程结构化输出简直是个隐形福利——我们团队做可解释性审计的时候，直接从它的推理链里抽关键节点就能生成文档，比Claude那套黑盒调参流程省了至少两轮人工校验。
