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模型返回“15k左右”，程序安静地算错了
提示词最后写一句“请返回 JSON”，回车。模型很客气地回你一段：开头“好的，这是抽取结果”，中间裹一层 json 围栏，末尾还补一句“希望对你有帮助”。这段文本丢进 json.loads，第一行就炸。炸了其实是好事。真正让人后背发凉的是那些不炸的。
Python教程 第31章：主动抛出异常——raise 与自定义异常
一、为什么要主动抛异常程序里有些情况是"业务不允许"的：年龄负数、密码太短、余额不足。这时主动 raise 一个异常，让调用方知道"这里出问题了"。为什么需要它：先看"不抛异常"会变成什么样假设取款函数在余额不足时返回 -1，而不是抛异常。看这段代码会发生什么。
6.4 AI 写的“自包含函数”：看似优质，实则暗藏工程隐患
一、案例复盘：一段 50 行“完美函数”，埋了 3 个隐形炸弹1. 业务场景项目需求：实现用户聊天消息敏感词过滤 + 违规内容邮件告警功能。交由 AI 开发后，产出一段结构完整、可直接运行的自包含函数，看似零瑕疵、可直接上线。2.
90% 的问数产品，把整库权限交给了一个账号
3D渲染科技风格安全锁插画现在大多数 ChatBI / 问数产品接客户数据库，都是一个 service account 直连。它能查全库，因为不这样跑不通；它没有任何审计，因为没人问过。然后客户的安全问卷第一题就是它：这个账号的权限边界在哪、谁批的、出问题谁负责。
C# 用FluentValidation做优雅的数据校验
一个注册接口，Model 上贴了十几个 [Required]，稍微复杂点的规则（比如"两个密码要一致""年龄范围随会员等级变化"）就完全写不了。FluentValidation 用代码表达规则，复杂逻辑也能优雅处理。
Agent 工具调用的 5 个坑与 8 条兜底铁律
本文基于记账 Agent 项目实战，从 messages 四角色、完整调用链路到工具 Schema 设计，再到生产错误分类、高频 Badcase 和效果度量指标，一次性讲透从 Demo 到生产级 Agent 的必经之路。