Python

用 LlamaIndex 创建只读查询工具，给工具写清输入与边界，再从 Agent 事件或运行轨迹核对模型确实调用了正确工具。

在离线环境通过 Ollama 审查单个 Python 文件，用固定测试验证 DeepSeek 建议，避免模型直接执行命令。

用 Gemini Code Assist 在 VS Code 处理 CSV 汇总示例，再运行脚本、手算核对并检查异常输入。

用行为测试约束 AI 辅助的 Python 到 TypeScript 迁移，并验证正常值、边界值与非法输入。

使用 arkruntime 创建火山方舟 Agent、Environment 与 Session，先订阅 SSE，再发送任务并读取终止事件。

用 Trafilatura 从获准网页提取正文，并为知识库保存 URL、标题、抓取时间、内容哈希和失败日志。

给豆包模型请求开启 stream，按事件类型拼接文本，并把完成、错误和中断分别处理。

在火山方舟开通可用的 DeepSeek 模型，用环境变量保存 API Key，以 Python 发起最小请求并核对返回文本。

按明确来源时区解析 AI 日志时间，用 pandas 保存异常原值、赋予时区并转为 UTC，同时保持请求 ID 与事件含义。

用 SQLite 验证 RAG 嵌入缓存：文本哈希与模型版本、维度、任务类型等共同组成键，配置变化重新计算，拒绝非法维度与 NaN/Inf。