Andrew Ng

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Andrew Ng提示词工程

AI 项目总翻车，锅不能甩给大模型 — 工程基本功才是真问题

一家技术团队复盘 AI 项目翻车，结论是模型没问题，问题出在提示词没结构化、用户输入没隔离、输出没校验。这不是孤例，而是企业 AI 落地的通病。

AI助手自动化

AI 自动化最危险的不是报错而是「假装成功」：一个开发者的四道保险

一个开发者在做 AI 自动化时发现，API 返回 200、success: true 都不代表任务真正完成。他给工作流加了四道保险：完成标准、验证读取、幂等 ID、回退路径，对正在用 AI 自动化的企业有借鉴价值。

AI 改代码，测试全过、价格算错 — 一例隐形 bug 敲打企业 IT 治理

Andrew Ng 这周反复提的那个 90% 数字，这周一篇被广转的工程师复盘把它翻译成了具体案例：Codex 帮他改火车票往返定价代码，测试全绿，标准策略却悄悄开始算错价格。Agent 项目卡在落地，卡的从来不是技术 demo。

Mission DriverAndrew Ng

Mission Driver 把 AI 思考写进文件 — 中国开发者挑战长周期自主运行

AI 助手现在多是一次任务、一次会话，做完就关。一个中国开发者在掘金发文挑战这件事：他的 Mission Driver 框架把 AI 思考外化成纯文本文件，让 AI 跑一整周不重启，方向中途还能改。

Headroom 的可逆压缩让 AI 少花 token 但不丢答案 — Agent 落地工程化往前推了一步

Headroom 的 CCR 可逆压缩机制本周被技术圈拆解：把工具输出压缩后存进本地数据库，模型嫌信息不够能自己回来取原文，省 token 不牺牲准确率。这解决的是 Agent 实际部署里最棘手的成本-准确性权衡。