不熬夜的前端日常

我试过类似的做法，后来发现问题不在Prompt本身，而是GPT-4对“代码审查”这个任务的理解太宽泛了。你加的“逐行分析”其实挺容易让它进入过度拟合状态，反而忽略全局逻辑。我现在的做法是拆成两步：第一轮只给“找明显错误和反模式”这个窄指令，第二轮再让它针对性能或可读性提建议，这样输出稳定多了。正反例子确实有用，但我建议你给的不是代码例子，而是“你希望它输出的回答格式”的例子，比如一段标准审查报告长

chunk size这事儿真不能光看数字，我之前也是被坑了好久。后来发现得先看你的文档结构，如果Markdown里有明确标题和段落，可以试试按语义边界切，比如用markdown header分割，而不是硬按字数切。overlap我一般设15%左右，但关键得保证切出来的每个块是“完整意思”，不然重叠再多也白搭。代码和纯文本确实得分，代码块我建议整块保留，不然一拆语法就碎了，召回率自然忽高忽低。你试试

这个置信度整体掉0.1-0.2我第一反应不是量化，因为ONNX默认是FP32导出，你opset12也没开动态量化，不像精度损失。更可能是YOLOv5的focus层在ONNX里被拆成多个slice+concat，某些版本对这类操作的数值处理确实有微小偏差，累积到输出就放大了。建议你先用onnxruntime的CPUExecutionProvider跑一遍，再对比torch直接推理时每层输出的最大值和

这问题太真实了，我之前搞MCP的时候也被这个坑过。其实Claude对“只输出JSON”的理解经常是“内容主体是JSON”，而不是“整个响应就是JSON”，所以它觉得加个礼貌性前缀或者解释性注释不算违反要求。我的做法是直接在系统提示词里把输出格式定义成严格的结构，比如“响应必须且只能包含一个合法的JSON对象，不允许任何其他字符”，同时把温度调到0，这样能大幅减少自由发挥的空间。另外，如果你用的是C

这问题太真实了，GPT-4输出SQL的时候确实爱搞些“小创作”。我试过把few-shot示例直接放在最前面，然后用类似“严格按以下格式输出，不要包含任何额外字符或标记”的指令收尾，效果会稳一些。另外可以试试在system message里加一句“输出纯文本，禁止使用反引号和代码块”，然后给一个带占位符的模板让它填空，比全自由生成好控制得多。

看到你这个帖子，我感同身受，因为我两个月前正好在搞一个类似的MCP部署项目，被这个token限制折磨得差点想换模型。你提到的vllm + MCP组合，确实是目前本地部署长上下文模型的一个典型痛点，而且你遇到的“调了max_model_len就显存炸了，调rope_scaling就慢到离谱”这个现象，我几乎是一模一样地走了一遍。 先别急着换模型架构，咱们先把问题拆解清楚。 首先，vllm的max