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。

解释temperature、top_p和seed的作用、误区、可复现性限制，并给出写作、抽取、评测与生产环境配置建议。

分析结构化输出失败原因，并用JSON Schema、严格校验、错误反馈、自动修复与重试建立稳定流程。

从工具选择、参数生成、Schema校验、超时重试、幂等和人工确认评估函数调用模型的工程稳定性。

解释OCR与视觉大模型在文字提取、表格解析、版面理解和文档问答中的差异，并给出组合工作流。

用截图、图表、商品图和设计稿四类真实任务，测试图像理解模型的文字、结构、数据与视觉推理能力。

从搜索覆盖、引用质量、时效性和答案可用性四个维度，对比联网搜索型大模型并建立测试流程。

比较PDF、表格和长文档分析的关键能力，给出解析、召回、引用、多文件整合与成本测试清单。

从中文写作、知识问答和指令遵循三大维度，建立可复用的大模型中文能力评测集与评分标准。

用可复现流程测试大模型幻觉率：声明拆分、证据搜索、原文比对、结论标注、支持率与错误率统计。

大模型排行榜为什么经常互相矛盾？本文拆解基准测试、主观评测、编程评测与真实任务，教你结合成本、速度和稳定性选模型。

用统一公式比较大模型API真实成本，拆解输入、输出、思考Token、缓存、搜索工具、长上下文、批处理和重试费用。

拆解多模态大模型的文字、图片、PDF、音频与视频能力，区分理解和生成、原生模型和产品工作流，并说明常见限制。

解释上下文窗口、最大输出、有效上下文与长期记忆的区别，分析长文本召回率、成本、延迟，并给出长上下文和RAG选择方法。

按写作、编程、研究、多模态、速度、价格与生态，判断ChatGPT、Claude、Gemini、Grok和DeepSeek分别适合哪些用户。

整理2026年可长期使用的免费AI资源，区分ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek等免费聊天入口、免费API、限时额度与开放权重模型，并说明本地部署成本和使用限制。