十年追随
Ten years, my own little corner.
这里是十年追随的博客。我是一名 AI 工程师，从业十年，长期做多模态内容流水线与模型编排。 喜欢把技术和生活都摊开来写，也乐于和网友、同行交流技术。
工作与生活，技术与日常，都记在这儿。把不确定，做成确定——顺便，把日子过成自己喜欢的样子。愿在这里，遇见同路的人。
拾上海 · TECH SUMMIT 2026 主会场「以后再还」的技术债，十次有九次不会主动还。真正管用的不是罪恶感，是把还债这件事变成新功能的通行费。
改完最后一个 bug，走出办公室已经十一点。老城区的巷子很安静，路灯把影子拉得很长。
平时开车路过这条街，从没注意过它有多好看。只有走路的时候，才会看见开车时看不见的东西。 加班到很晚这件事本身没什么值得炫耀的，但它顺手送了我这十分钟。
我最早把特性开关当成「先上线再说」的补丁，直到一次误删清理脚本让我意识到——它其实是系统里最容易被低估的一层接口。
签到台前排了小队，工作人员把姓名牌递给我的时候，读错了我名字里的一个字。
我纠正了一下，她笑着说「抱歉抱歉」，重新写了一张。这种小失误反而让我放松下来——紧张感大多来自把一件事想得太完美，一旦看到别人也在手忙脚乱，那个完美的滤镜就碎了。
四十分钟后我要上台讲的东西，此刻突然没那么可怕了。
「让模型输出 JSON」解决的只是格式问题。真正让产线稳下来的，是把模型当成一个不可信的外部服务，给它的每一次输出写契约、做校验、留降级。
深圳，AI Infra Meetup 的圆桌。
被问到「多模态产线最大的坑是什么」，我说是「所有环节都正常，但产物就是不出来」的那类故障，台下笑了一片——看来大家都在同一个坑里。
散场后有三个人来问同一个问题：怎么判断一个模型该不该换。我的回答很扫兴：先量，再说。没量过峰值和调用次数，谁都别急着换。
看了容灾工具链那篇，受教了。想问下——降级触发的阈值，你一般怎么定？
谢谢！我一般盯两个信号——同一动作连试 2 次失败、或者需求本身超出主引擎的能力边界，命中就降级。文章里第二节写细了，可以翻一下。
槟城那组海边照太治愈了，求机位 😄
哈哈就在 Batu Ferringhi，清晨六点人最少，光也最好。晚一小时就全是人了。
从你第一个博客那会儿就在追，中间换过三个域名都跟过来了，一晃十年 🤝
十年追随，名副其实的是你们。老朋友，握手 🤝
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我在线的时候，
我们可以直接聊。
留言板慢慢回，这里是实时私聊：我在线就即时聊，不在就留一句，我从手机上回你。
关注我的，多半是同路人——很高兴认识你。
