先放弃「一键成文」

最初的设想很诱人：把想法丢给模型，直接得到一篇完整文章。实际用下来问题集中在两点——事实不受控，语气也不是自己的。

模型很擅长把一段讨论整理成通顺的文字，但不擅长替你判断哪句话是对的。技术文章里的事实错误，比语句不通顺代价大得多。

收窄到四个动作

现在的做法是只让模型做四件事，每一件都可回退、可修改：

  • 生成标题：给几个候选，人来挑。
  • 生成摘要：控制在 80 到 150 字，覆盖核心观点。
  • 生成正文骨架：按二级标题铺结构，内容自己填。
  • 提取标签：从正文里抽 3 到 5 个，方便归档与检索。

四个动作共用一个会话上下文，模型能连续看到前面的讨论，不必每次重复背景。

上下文会长，token 会炸

连续对话几十轮之后，把全部历史都发过去既慢又贵。做法是给会话加一个压缩点：当未压缩的消息超过阈值，就把更早的那部分交给模型总结成一段摘要，之后只发送摘要加近期消息。

这样上下文长度被压在可控范围内，同时保留了早期讨论的结论。压缩点需要落库，避免重启后重新计算。

模型配置不进代码

地址、模型名、温度、超时这些参数放进字典表，后台可以随时加一条新配置并指定默认项。切换模型不需要改代码，也不需要重启服务。

密钥只存在配置里，不进版本库，日志里也不打印。

边界比能力重要

这套助手不会自动发布文章，也不会替人确认事实。它只负责把草稿从零推到七成，剩下的三成——判断、取舍、语气——仍然由人来做。