AI 产品最难的地方通常不是第一个 demo，而是让系统面对真实数据、真实延迟、真实权限、真实边界情况和真实用户预期时依然可用。
我最近在 Cavelight、医疗 Agent、加密货币分析和开发者工具上的工作，都指向同一个结论：模型之外的工作流，才是产品价值真正落地的地方。
demo 之后更重要的事
- Context 需要被构建、审计、缓存和更新。
- 检索质量需要被度量，而不是凭感觉判断。
- Agent 需要有边界清晰的工具、fallback 行为和可观测性。
- 数据管道和权限模型与 prompt 质量同样重要。
- 部署和延迟会决定用户最终能不能依赖这个系统。
这个站点会用来持续记录这些工程细节。