方法论与洞察

复盘 · 镜像自我「镜中特写 AI 读心」迭代(占位稿 → gpt-5.5 云端个性化)

入档:2026-07-15(复盘对象:2026-07-14 全天迭代) 性质:项目级迭代复盘,按 复盘事实先行原则 撰写;36h 主体建设见 2026-07-09_镜像自我人生预演_36h极限开发复盘 来源仓库:mirror-life-rehearsal(私有)· 当天 6 commits(674515435c1c82)· 全文版复盘在仓库 进度报告/2026-07-14_镜中特写AI读心_全天复盘.md


事实记录(不可修改区)

结果分析

做到的:需求五连跳(占位→真AI→个性化贯穿→云端→最强模型)当天闭环;OpenAI key 三道防线(gitignore + 运行时覆盖合并 + 发布脚本强制剔除)零入库零上公网。

没做好的:

方法论沉淀(要点版,全文见仓库复盘)

  1. 纯文本行协议 + 段名固定在客户端 ⭐⭐(同项目两处独立成立):AI 只产可变内容(NN|副标题 + - 要点),版式骨架客户端硬编码——坏输出砸不了版面。提示词示例标签用真实词(手部动作:)不用元词(标签:),小模型会字面照抄元词。强模型下此法价值主要在弱模型兜底。
  2. 展台 AI 标配三级降级 + 文案如实分叉 ⚠️:云端 API → 本地模型 → 静态模板,端点链在配置层表达(fallbackBaseUrl);溯源文案(CLOUD AI / RTX LOCAL AI / 离线档案)与隐私提示跟着数据流向走,不许”装本地”或”装读了图”。坏 key 实测降级成立;真实断网待 BW 现场验证。
  3. 请求参数按模型代际适配 ⚠️:gpt-5 推理系拒收 max_tokens/自定温度,要 max_completion_tokens(含推理预算,产出上限外多留 ~1500)+ reasoning_effort(展台交互 low 档,首包 ~2.3s;pro 系分钟级延迟不适合交互场景);经典模型与本地 qwen 维持旧参数,降级链两端各用各的。
  4. LM Studio 运维事实清单(查错用):守护进程静默恢复未完成下载任务会挡住同路径手动放置模型的索引(删 .internal/download-jobs-info.json+杀进程);浏览器直调必须 lms server start --cors;客户端连续 abort 流会留僵尸生成(首包 20s+,lms unload --all 即愈);模型下载 ModelScope ~11MB/s ≫ HF/hf-mirror。

下次改进

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类型/协作工具链主题/展台AI工程来源/BW展台项目