小AI工程师日常

这问题太真实了，我也踩过同样的坑。prompt里写“不知道”很多时候只是个软约束，模型还是会优先根据训练数据里的知识去补全，尤其细节问题容易触发它的“脑补”本能。我后来试了试把检索到的文档拆成更小的chunk，再在system prompt里加个类似“除非原文明确提到，否则一律拒绝”的硬性指令，效果稍微好一点。不过说实话，感觉要完全根除幻觉还是得靠模型本身对不确定性的容忍度提升。

MCP确实偏应用层协议，建议用LangChain或FastAPI搭个中间桥接层来管理模型上下文。

几十万条向量用FAISS完全够用，Milvus和Pinecone都是杀鸡用牛刀了。

这问题我也遇到过，Cursor确实有时候太“积极”了，会偷偷改掉一些关键的业务逻辑。我的经验是，写注释把判断条件的目的说清楚，比如直接写“# 业务定义年龄>100视为异常”，然后选中这段代码再让它帮忙优化，它乱动的概率会小很多。另外你可以在设置里把代码补全的“自动应用”关掉，改成手动确认，虽然会慢一点，但至少不会突然给你改个数字。

几百条数据确实少了，LoRA对数据量敏感，试试至少上千条，另外rank调到16看看效果。

微调时加system prompt等于让模型分心记两套指令，不如全塞进user message里更直接。

看到你这个情况我第一反应是数据量可能不太够，2000条对于代码翻译这种强对齐任务来说确实偏少了，LoRA本身参数量小但数据太少的话模型很难学到import这种结构性细节。你可以试试把数据集扩充到5000条以上，或者从开源项目里批量扒些python-java对照的commit记录来用。 另外loss一直卡在1.2不动，我怀疑是学习率或者LoRA秩的设置问题。Qwen2.5 7B用LoRA的话秩设8

试过用滑动窗口把长文档按段落切分后再检索，配合标题加权，效果比直接搜整篇文档好不少。另外可以加个轻量级rerank，比如用cross-encoder对top_k结果重新打分，虽然慢点但精度提升明显。踩过最大的坑是没过滤掉表格和代码块里的无关信息，建议预处理时用正则或模型把结构化内容单独抽出来。

这种动态劫持的思路确实比暴力替换靠谱多了，但稳定性还是得打个问号，Electron的API拦截在不同版本里踩坑的概率不低。我之前试过类似的方案，升级后钩子位置变了直接白屏，得手动改偏移量，不知道Dream Skin的适配器是不是做了自动兼容。另外如果官方更新了沙盒机制，这种注入方式会不会也跟着失效？

刚踩完类似的坑，说几个排查点看看能不能帮上忙。 第一个，MCP的stdio传输对JSON解析确实很严格，尤其是换行符和缓冲区的问题。Python server用`print()`输出的时候，默认带换行，但MCP要求每条消息必须是**单行**的JSON，结尾用`\n`分割。如果你用了`json.dumps`然后直接`print`，大概率会在消息边界上出问题。建议改成`sys.stdout.writ