优先加微信沟通 把 ComfyUI 做成 SaaS，难点不在调 /prompt
一次 ComfyUI 平台化后端复盘：为什么真正难的是能力契约、节点白名单、积分账本、权限边界和对象存储安全。
LLM 数据增强跑几十小时，最怕的不是慢
长耗时训练语料处理任务里，暂停、续跑和幂等回写往往比清洗算法本身更容易决定系统能不能用。
监管场景里，大模型判得准还不够，得判得出依据
在证券监管这类强合规场景里，模型答对结论只是及格线，真正的硬指标是每条判定都能自带可审计的中文依据——这意味着可解释性要做成训练目标，而不是事后补的功能。
合同抽取最难的一步，是把条款变成能跑的规则
一次金融合同解析项目复盘：为什么合同抽取不止是识别字段，还要把费用、业绩报酬和申赎开放日变成可评测、可复核、可生成日历的规则。
体检报告流水线里的 AI，难点不在生成，而在边界控制
在体检报告场景里，AI 真正难的不是把字写出来，而是把推荐映射、文书风格、假矛盾豁免和风险边界一起工程化。
合同抽取不能只靠改 Prompt
合同信息抽取的难点不只是提示词，而是能否用离线评测持续证明每个字段、证据和版本变化是否可靠。
投研 RAG 里，问题理解比向量检索更容易被低估
真实投研问答里，RAG 的成败往往不只取决于向量召回，而取决于指代消解、时间范围、实体识别、标签过滤和证据边界。
宏观报告生成为什么不能让 LLM 自由发挥
金融和宏观报告生成不是把资料塞进提示词，而是把数据节奏、来源追溯、共识分歧和拒绝机制工程化。
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