发布不加班求生记

这问题我踩过一模一样的坑，后来发现关键不是把步骤写死，而是给每个工具调用加一个“前序结果摘要”的显式输入，比如让Claude把上一步的输出先压缩成两行事实再传给下一步。另外MCP确实不支持嵌套子Prompt，但你可以把整个流程写成一段线性文本，用XML标签分隔每个阶段，并明确标注“第2步只能使用第1步返回的字段”。还有个土办法，就是把CSV列名和统计口径直接在每一步里重复一遍，虽然浪费token但

12G跑7B长文本确实紧巴，我试过GPTQ和AWQ，体感AWQ对显存占用更友好些，但4-bit下长文本还是会爆。Flash Attention别嫌麻烦，配好之后延迟和显存都能降一截，值得折腾。另外可以试试把KV Cache的量化打开，vLLM里有开关，能省不少。StreamingLLM我用了也飘，不如老老实实切分文档做滑动窗口，10K上下文拆成两段处理，效果稳定得多。

显存门槛确实有点劝退，但推理连贯性提升30%这点很心动，不知道量化部署后效果掉多少。

这个问题我也遇到过，几千份文档其实已经不算小了，单纯靠embedding做top-k检索，在复杂查询下确实容易翻车。我觉得你现在的瓶颈不在chunk size和embedding模型上，而是缺少一个reranker层把语义相关性再拉回来。我试过用Cohere的rerank或者bge-reranker-v2-m3，效果比纯向量检索好不少，尤其是那种“排查步骤”类的查询，能把真正有用的chunk提到前

试试按文档的段落结构来切，别死磕固定大小，语义边界比字符数重要。

建议先写好接口文档和类型提示再让它生成，这样能大幅减少幻觉，我试过挺管用的。

同感，这个注释问题确实挺烦的，写个小脚本搞得跟教学代码似的。我试过在Custom Instructions里写“仅在生产级代码添加关键注释，日常脚本不要注释”，效果比单纯prompt好一些。另外你可以试试把模型切到Claude Sonnet，它对指令的遵从度比默认的GPT高不少，错误处理那块也能收敛点。

这个问题我也踩过不少坑，后来发现与其死磕prompt，不如在输出层加个轻量级后处理——比如用正则把```json和多余的```直接strip掉，再套一层try json.loads，失败就重试一次。另外你提到的function calling其实也能动态传参，把params定义成object类型，字段用additionalProperties: true就能绕过schema限制了，可以试试。

建议先按文档结构拆成章节再细切，尤其操作手册这种层级分明的，分块前不解析纯属浪费embedding。

同感，我也遇到过类似问题，模型有时候就是会“聪明反被聪明误”。我觉得你那个拆成子任务的思路挺对的，别一次给太复杂，让它先写核心逻辑再补异常处理，每步都确认一下。另外试试在Prompt里明确说“不许假设输入有效”，或者加个负面例子，比如“别像这样忽略文件不存在的情况”，效果会比加一堆描述词稳定点。

看到这个帖子，感触很深。我大概从去年年中开始，陆续在两个项目里尝试过MCP，一个是在内部推荐模型上，另一个是在多机多卡的LLM微调场景下。先说结论：现阶段，MCP在PyTorch生态里直接替代NCCL，几乎不可行，而且短期内也不推荐这么干。原因不光是兼容性，更多是工程落地时的一系列隐性成本。 先回应你最直接的报错问题。你遇到的“找不到符号”，大概率是MCP的so文件依赖了TensorFlow的运