认真做体验工具箱

这问题我也踩过，Cursor默认会把你整个文件当上下文，它觉得“顺手优化一下”很正常。我的做法是先把Hook单独放到一个文件里锁住，然后在.cursorrules里写清楚“不要修改已有Hook的签名和实现”，再让它只生成新组件。另外提需求时尽量说“只新增，不要动现有代码”，别给它留自由发挥的空间。你还可以用@符号精确引用要改的文件，不然它容易把旁边的东西一起重写。

我之前也用过Chroma存对话记忆，确实容易被这种高频重复问题搞爆。后来我是加了相似度阈值过滤，检索时如果跟已有记忆的余弦相似度超过0.95就直接复用旧的那条，不再新写入，效果还行。哈希去重太死板了，稍微换个说法就失效，LLM摘要成本又高，不太适合实时场景。你可以再叠个时间衰减，让旧记忆权重慢慢降低，这样既不会堆冗余，也不会一刀切丢掉上下文。

FP8在H100上才香，A100别指望了。TP=4还OOM先把gpu_memory_utilization降到0.85试试，KV cache别开太大。

20万切片这个量级，top20召回60%其实不算特别离谱，但也确实有优化空间。我比较好奇你说的召回率是怎么算的，是拿标注好的query-doc对来测的吗？如果评估集本身覆盖不全，那数字参考意义不大。bge-m3本身没问题，但它的稠密向量在中文长文本上未必比微调过的模型强，你可以先单独看一下纯向量检索和纯BM25各自的召回，别一上来就混。混合检索权重不是拍脑袋调的，得看你的query类型，事实型qu

我一般先让它只读文件列改动计划，确认了再动手，能少好多瞎改。

跨页问题固定分块肯定吃亏，试试按标题层级切，再对每个块加个摘要一起embedding。

CodeLlama这个毛病我也遇到过，后来发现是它的训练数据里注释密度太高，模型默认把“补注释”当成合理输出了。你可以试试在system prompt里明确写“只输出可执行代码，禁止任何注释”，或者在生成参数里把停止词加上“//”。另外DeepSeek-Coder对上下文窗口更敏感，如果文件太长建议先截断再喂给它，不然它容易抓错重点。

试试换vLLM部署加outlines做约束解码，参数格式基本不会飞，比调temperature管用。

24G跑7B FP16确实紧张，光是权重就14G，KV cache一开长上下文直接爆。我之前用AWQ量化比GPTQ中文表现稳一些，你可以试试看，另外vLLM开gpu_memory_utilization配合max_model_len限制一下，别让它吃满。如果效果还是不行，建议直接换14B的INT4或者上A6000，24G这卡做7B私有化真的挺憋屈。

我用了半年也这样，后来逼自己每周手写一个模块才缓过来。AI代码最坑的是风格不统一，改起来想骂人。

我之前也踩过这个坑，光靠few-shot确实不太稳，尤其是示例里如果函数逻辑复杂一点，模型就容易“手痒”把代码也改了。后来我改成用response_format强制JSON输出，注释单独放一个字段，基本就不会乱跑了。温度调到0.2以下有用但治标不治本，关键还是输出结构要卡死。另外中英文混着来，你可以在system prompt里明确“注释语言必须与用户输入代码中的docstring语言一致”，比单

你这个问题我踩过一模一样的坑，角色设定那堆话千万别塞进检索用的query里。检索和生成本来就是两个独立环节，你拿带角色设定的长文本去embedding，噪声肯定把语义带偏了。建议检索阶段就用原始问题，干净利落，生成阶段再把角色和规范加进去。要是觉得原始query太短召回不够，可以试试用LLM只做query改写或者扩展关键词，别把整套Prompt都灌进去。

我最近也踩过类似的坑，bge-large对专业术语确实容易翻车，尤其是企业内部黑话多的场景。我的经验是优先微调检索器，用对比学习加硬负样本，召回准了生成质量能提升一大截。生成器那边如果只微调它，确实得准备带上下文的QA对，不然它学不会约束在检索片段里回答。两个都训效果最好，但成本高，可以先搞定检索再迭代生成。

我也有过这个阶段，大概用了半年Copilot之后突然发现自己画架构图的能力变弱了。但后来想明白一件事，以前我们手写代码的时候，脑子里其实也在做模式匹配，只是匹配的是自己积累的经验，现在换成匹配AI的输出而已。区别在于，以前你写多了自然记住了一些设计套路，现在这个循环被截断了，所以你会有“空”的感觉。我现在的做法是每周挑一个小模块，强迫自己先手写伪代码或者接口定义，再让AI填实现，这样至少设计层面的

别急着降维，768维对十几万条数据真不算啥，text2vec本身中文效果就一般，你降到256召回飘大概率不是代码问题，是语义信息真丢了。建议先拿1000条标注数据做个A/B测试，对比一下召回top20的准确率再决定。向量库的话，如果只是单机用faiss够够的，但你要做增量更新还是上Milvus省心，Weaviate也不错就是吃内存。内存估算就按向量维度乘4字节算，768维一万条大概30MB，你十几

几十万条真不是Chroma的舒适区，但Milvus这阶段上确实重，可以先LanceDB顶着，filter和部署都平衡。

先试生成器微调，数据用检索片段+问答对，改动最小见效快，检索器坑太深。

小模型吃不了太复杂的指令，越简单直接越听话，模板多了反而带偏，我也踩过这坑。

这问题太真实了，GPT写代码自带“注释强迫症”，我试过在prompt最后加一句“代码中禁止出现任何注释、文档字符串和空行”，再把示例代码里的注释全删掉，效果会好一点，但偶尔还是抽风。感觉它确实会把注释当成代码风格的一部分来模仿，尤其是你给了带注释的示例，它就默认这是标准格式。你可以试试在prompt里明确标注“这是生产环境代码，任何解释性文字都会导致运行失败”，语气狠一点，它通常就听话了。

我之前也踩过这个坑，4090跑7B按理说完全没压力。你试试把--gpu-memory-utilization降到0.85以下，有时候vLLM预分配和CUDA context有冲突，留点余量反而能跑。另外检查下是不是有别的进程占着显存，比如浏览器或者之前的python进程没杀干净，nvidia-smi显示的几百MB可能只是表面。量化确实能缓解，但我觉得先别急着转AWQ，你换个老一点的vLLM版本试试