🔭
DISCOVER
更早判断 AI 可用场景
持续追踪新模型、新工具与新范式（官方 blog / 实践者分享 / trending 聚合）。
不仅知道出了什么新东西，更能快速判断它解决什么问题、比旧方案好在哪里、边界和适用场景是什么。
🎯
DECIDE
选择最合适的技术方案
先拆技术原理，再看任务结构，最后选刚好匹配目标的方案——不引入不必要的复杂度。
Workflow vs Agent 怎么选
PDF: 文本 / 布局 / 视觉
RAG: 长期知识 vs 一次性场景
🏗️
STABILIZE
让 AI 结果稳定可靠
AI 的不确定性是底层架构决定的，靠换模型解决不了——要用工程方法治理：
- 定位来源：归因到模型 / 提示 / 上下文 / 外部依赖哪一层
- 节点可观测：关键节点设观测点，防止问题在下游被放大
- 回归+版本化：每次迭代都有测试集兜底，守住质量下限
📉
SCALE
让方案的成本可控
先验证链路成立，再从三个层面持续压成本：
- 模型选择：选最合适的，不选最强的（GLM-4V 替代 GLM-4，降本 75%）
- 模型压缩：强模型验证→迁移小模型（DeepSeek-V3.2 替代 R1，降本 50%）
- 任务结构：专用工具先处理，大模型只做必要步骤（布局分析处理 PDF，免去 Vision 逐页解析）