从用户反馈、答案修正、知识更新到效果复盘，建立AI应用的持续改进数据闭环。
从提示注入、越权访问、敏感信息到内容安全，构建AI应用的完整安全防护体系。
从Prompt、上下文、模型、耗时、成本到失败原因，全面记录和分析AI应用的运行状态。
从离线测试集、线上抽检、人工标注到指标追踪，建立完整的AI应用评测体系。
从模型版本、Prompt版本、策略开关到回滚机制，掌握AI应用的灰度发布策略。
从首字延迟、并发池、队列削峰到长任务异步化，全面优化大模型应用的性能表现。
从Token预算、缓存策略、模型分层到请求合并，掌握大模型应用的成本优化策略。
从流式输出、超时控制、重试、幂等到降级，掌握生产环境下接入大模型API的关键工程实践。
