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给 119k star 项目提 PR：8 小时从评论到合并的完整复盘
一次向 MoneyPrinterTurbo（119k+ star）提交 OpenAI 兼容文生图素材源并被合并的完整复盘：占坑式沟通拿到约束、用数据回应"改动过大"的顾虑、测试证据链决定合并速度，以及维护者在后续 PR 中指出的付费 API 容错设计缺陷。
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RAG 还必要吗：从 130 条技术评论里提炼出的选型决策框架
围绕「向量 RAG vs LLM Wiki + grep / Agent 自主检索」的四派立场梳理（谨慎派、混合派、场景决定论派、演进视角派）、四个辩论冲突点，以及一组可直接落地的决策框架：按更新频率、查询频率、数据规模、领域特性决定上不上 RAG。
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如何沉淀 Agent 每次的踩坑经验
把"记住教训"从 agent 的自觉变成基础设施：三层漏斗体系——规则强制捕获（项目级原始档）→ 定期蒸馏（全局技能）→ 协议化进化（活性维护）。
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Agent 怎么防止 Prompt 注入：四层纵深防御体系
单靠 Prompt 加限制词防不住注入，正确做法是搭建「输入侧 → 模型侧 → 执行侧 → 输出侧」四层纵深防御体系，其中执行侧权限管控是最硬的底线。
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我是如何保证 Agent Skill 多而不乱的？
700+ Skill 库的四层治理体系：L1 排序层（选得对）、L2 存储管理层（管得住）、L3 分区保护层（改不坏）、L4 自进化层（不腐烂），叠加快慢双路径检索。