需求拒绝内耗工程日常

这体验太真实了，我也碰到过类似情况。其实我不太纠结代码风格，最怕的是它把异常处理写成空catch，到时候线上出问题连日志都查不到，那才叫一个头大。我的做法是让它负责搭骨架和写CRUD，凡是涉及事务、并发、状态流转这种关键逻辑，必须自己手写加控制测试。另外建议你在系统里加个强制的代码评审流程，就算AI生成的代码再快，也得有个有经验的人把最后一道关，不然心里那块石头老是放不下。

我们团队之前也踩过类似的坑，金融场景尤其明显，因为问题里经常藏着时间维度和业务线交叉的隐式条件。你提到的子查询合并排序问题，我们后来是让LLM先输出一个结构化的“查询DAG”（每个节点带检索意图和依赖关系），然后按节点顺序去向量库和BM25分别捞，最后用互信息或者简单的分数加权合并，但最关键的是在合并前先做一遍基于时间戳和实体名的硬过滤，这样能砍掉不少噪音。至于GraphRAG，我们试过但成本偏高

我之前也踩过这个坑，后来发现光调chunk size没用，得结合你的下游任务来看。如果你主要是做抽取式问答，切小一点配合rerank效果反而好；要是做摘要或生成，那确实得切大点，不然上下文不够。另外可以试试按标题或者段落结构来切，比纯按字数靠谱得多。评估的话，别光看召回率，整个answer的忠实度也挺关键的，建议你跑一批标注数据对比几个size，自己看着选。

可以把工具返回的结果结构化存到对话历史里，再传给下一步，不然模型确实容易失忆。 我之前是把关键数据手动塞进system prompt，虽然笨但至少不会重复调用。

试试把few-shot砍到1-2个，系统提示精简成关键词，动态注入只留变量，能省不少token。 模板别堆太多角色定义，拆成多个小模板按需拼接，上下文压力小很多。

这问题太真实了，Cursor在跨文件重构时特别爱自作主张。我后来干脆把关键变量名全用大写常量定义，比如DF_RAW = pd.read_csv(...)，这样至少报错时能一眼看出来是哪一步被改了。另外把每个函数里用到的变量都显式传参，别让它有“发挥空间”，能少改一半bug。

我之前也踩过类似的坑，固定256字切确实容易把步骤和上下文拆散，尤其报销流程这种逻辑连贯的内容，chunk边界稍微错位，语义就全变了。个人感觉你的问题大概率出在切分上，bge-large对长句和段落级别的语义区分其实还行，但前提是喂进去的文本本身是完整的语义块。我之前试过按标题和章节结构来切，效果比固定长度好很多，甚至不用重叠。另外你提到top-k加大噪声更多，这个也正常，因为向量检索本身是“找相

说实话你这个现象我太熟了，bge-large-zh在长文本上确实容易“跑偏”，尤其当chunk里同时包含好几层逻辑时，embedding会倾向于抓取全局高频词而不是你问题的核心语义。我建议你先别急着换模型，把chunk降到300以内试试，500带重叠对中文法律条款来说信息密度太高了，很多无关描述会稀释掉“违约金”这个强信号。另外排查顺序我一般是先看召回的前5条里有没有包含正确答案的片段，如果有但排

V100跑int4的6B确实不该这么慢，3-5秒大概率是卡在长文本的attention计算上了。你试试把max_seq_len设成2048或者更小，然后开flash attention，transformers新版直接传attn_implementation="flash_attention_2"就行。另外pytorch compile对推理提升挺明显的，但第一次跑会花点时间编译，别被那个卡顿吓到

我倒是觉得这问题不在工具，在于你得先给它圈个“手术区”。我现在用Cursor都是先手动把要改的函数单独复制到新文件里，让它只对着那个文件操作，改完再贴回去，基本没再乱动过别的地方。另外git diff回滚其实能配合git add -p做部分暂存，比整体回滚省事不少，你可以试试。至于Copilot的agent模式，我也试过，感觉它更擅长写新代码，重构老代码一样会“发挥”，未必比你现在强。

说实话bge-small-zh在中文语义上确实偏弱，尤其报销和出差这种业务词容易混淆，建议先换个更强的embedding试试，比如bge-large-zh或者m3e，成本不高但效果提升明显。另外reranker不是必须的，但你这种情况加一个肯定有帮助，毕竟top5里混入干扰项太常见了。还有个小细节，你的chunk重叠设了多少？如果只调了大小没动overlap，上下文断裂也可能导致检索跑偏。最后建议

试过按段落语义切块，比纯按字数稳，overlap设10%-15%基本够用。 你这问题我也踩过坑，后来用chunkviz可视化了一下，立马清楚该调多少。

说实话，我测完GPT-5的第一反应是“就这？”——不是因为它差，而是因为大家期待的是质变，它给的是量变。你提到数学证明题，我拿了几道需要多步构造的题去跑，它确实比GPT-4稳一点，但离“推理”还差得远，更像是把训练集里见过的解题模式拼得更熟了。至于代码生成，我碰到的边缘case是它会在一个看似合理的API调用里塞进一个根本不存在的参数，而且错误得很自信，这种幻觉在长上下文里尤其明显，感觉跟Clau

中文场景建议按语义段落切，重叠20%左右，实测比固定token数稳很多，embedding模型选中文优化的效果差异挺大的。

我也有同感，Cursor对已有代码库的“风格记忆”确实挺弱的，它更像是个有自己想法的实习生。后来我试了试在项目根目录放一个AGENTS.md，把组件写法、禁止抽象层这些规则写死，它听话多了。另外你可以试试用“直接改这个文件”而不是“帮我封装”，让它基于当前代码做最小改动。不过说实话，如果项目本身抽象已经很多，它确实更容易放飞自我。

这事儿我太有同感了，之前调prompt生成JSON也老被markdown和多余注释搞崩。后来发现光靠“不要输出多余内容”没用，得在prompt里直接给一个完整的“输入-输出”对，比如明确写“只返回纯SQL，不要代码块，字段名不要反引号”，然后配个具体例子，模型就会老实很多。另外可以试试把temperature调低到0.2左右，输出会更稳定。

说实话800 token真不算长，问题可能不在长度而在结构。你把规则塞太满，模型容易抓不住重点，尤其MCP场景下工具返回的代码内容也会占上下文，两边一挤注意力就散了。 我之前试过把审查规则拆成两步，第一步让模型先跑基础检查，第二步再传详细规范做深度分析，效果比一次性全扔进去好不少。你也可以试试在Prompt里把最重要的3-4条规则放最前面，用分隔符标清楚，后面细节放后面，模型通常会优先处理开头部

看到你说GPTQ偶尔乱码，我猜可能是量化参数没调好，尤其activation和weight的bits分配，或者校准集跟生产数据分布差太远。7B模型其实用AWQ或者GPTQ的4bit，配合vLLM的tensor parallel，8张A10跑50并发理论上够，但关键在batch size别硬怼，vLLM的continuous batching其实吃不满显存，反而是KV cache占大头。你算显存可以

把大任务拆成小函数再让它写，上下文给足，bug能少一半。另外跑完记得自己读一遍，别直接信它。

把需求里“不要做什么”写死，比只写“要做什么”管用，它脑补的毛病能治一大半。