实践记录
动手踩过才写：本地部署、工具链、性能与踩坑，附可复现的命令。
共 5 篇
在自己的服务器上搭一套文档问答：全流程与踩坑
切块、向量库、召回、重排、生成、引用——把六个环节逐个拆开，记录每一处真正影响效果的细节。
在 2G 内存的机器上跑通本地大模型：完整记录与读数
不是"推荐你也在 2G 上跑"，而是把内存门槛、量化取舍和踩到的坑写成一份可复现的流水账。
一次问答花多少 token：给自己的 AI 应用装计量
从"账单到了才知道超"到每条请求都有出处。计量表设计、成本归因和一次真实的浪费排查。
自己攒一套模型评测：40 道题、两个脚本、一个 CSV
不抄别人的排行榜。用一晚上攒一套属于自己的评测，之后每次换模型都能省掉半天争论。
用 AI 助手写代码四个月，我总结的边界在哪
它在哪类任务上真的省时间，在哪类任务上会让我多花时间返工。附我现在的工作流。