此刻AI

拆解通用个人工作台的首页、项目、任务、日程、知识、智能体和复盘七大模块，以及底层数据结构与MVP标准。

用统一入口、项目空间、知识库、任务系统、自动化和复盘搭建个人AI工作台，并给出两周MVP计划。

从真实任务、数据结构、评分器选择、人工校准到持续更新，建立自己的大模型评测集与自动评分流程。

用24小时完成官方规格核对、冒烟测试、真实任务双跑、成本延迟评估，并决定是否进入灰度。

从依赖盘点、兼容矩阵、旧模型基线、新旧双跑、灰度发布到回滚，完成大模型API版本迁移。

按注册、产品、模型、支付、API云区域和合规六层核实大模型地区可用性，并建立团队可用性台账。

企业使用大模型前检查训练使用、保留期、数据驻留、分包商、连接器权限、删除和审计，避免混淆消费版与API政策。

建立规则、小模型、通用模型和强推理模型四层架构，按任务难度、风险和可校验性降低AI系统成本。

从规则路由、任务分类、质量预测、模型级联到故障回退，建立兼顾质量、延迟和价格的多模型路由系统。

解释上下文缓存的原理、适用场景、成本计算、命中率优化、数据保留与上线测试，判断什么时候真正省钱。