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AI 返回的 JSON 总解析失败？从格式约束到字段校验排查：AI 返回的 JSON 解析失败时，先区分响应不是合法 JSON、字段不符合 Schema，还是业务值越界。把这三层拆开，才能知道应该修提示词、修解析器，还是拒绝业务数据。

知识库问答引用对不上原文？用三组样本检查检索与引用：知识库问答的引用不能只看有没有编号，还要确认编号指向的片段真的支持答案。最小检查方法是准备三组样本：原文明确支持、检索到旧版本、文档没有答案。

AI 对话越长越跑偏？用任务摘要保留约束与未完成事项：AI 对话变长后跑偏，常见表现是重复已经完成的步骤、忘记文件范围，或继续使用已经取消的要求。解决办法不是把整段聊天再次粘贴，而是维护一份可核对的任务摘要：目标、硬约束、已确认产物、待办和明确废弃项

AI 生成代码验收以订单优惠函数为例，从需求约定与依赖检查开始，提供独立边界测试和故障注入方法。文章解释金额单位、非法类型和修改范围的验证方式，区分真实运行证据与静态审查，避免把一次成功当作完整验收。

Codex 定时任务如何产生可核对的结果？本文从标题检查脚本开始，区分技能与执行安排，说明输入目录、失败退出码和报告保存方式，再核对时区、项目位置及本地运行条件，帮助你避免零文件误报通过，并明确格式检查的能力边界。

OpenClaw 接入 OpenCode 应先区分两类服务。本文说明模型前缀、认证入口与账户权益的关系，给出从实际目录选择模型的方法，并按认证、权限、路径和限流错误逐项排查，帮助你区分配置保存与真正调用成功，避免复制过时标识。

配置 MCP 服务时如何区分进程启动、协议连接和工具调用？本文给出文字统计服务器与本地路径配置，逐项说明工具发现、返回值和标准输出的注意事项，提供分层排错清单，帮助你定位连接失败，而不把普通函数误当成完整服务。

AI 重构网站不能只比较页面外观。本文从需求基线、功能数据、响应式、性能、可访问性、安全与回滚七个方面给出上线验收清单，帮助你把模糊的完成标准变成可复查证据，并通过灰度发布降低改版风险。

二手车价格预测是典型回归任务。本文使用 Python 与 scikit-learn 讲清字段定义、数据泄漏、训练测试划分、Pipeline 特征处理，以及 MAE、RMSE、基线和分组误差评估，帮助你完成可复现的机器学习流程并正确解释结果。