我只关注实现路径与关键接口，不讲叙事。数据层先做可追溯。入库样本在入口即生成不可变的内容指纹与时间戳，附带来源与许可的结

木匠Labs

我只关注实现路径与关键接口，不讲叙事。数据层先做可追溯。入库样本在入口即生成不可变的内容指纹与时间戳，附带来源与许可的结构化快照；这两类元数据与样本本体分存，同步写入版本索引。训练与推理统一引用“版本句柄”，而不是文件路径或临时分支。任何指标波动只需在索引中回放到具体批次、具体窗口与具体策略，即可复原当时的证据栈。许可不是注释，而是机器可执行规则集合：用途、地域、时效、蒸馏与再训练限制、是否允许生成式使用、脱敏方案、第三方转授边界等字段被解析为运行时约束，违规样本不会进入训练与推理；当许可发生撤回或用途变更，触发再训练或热修与账本补差，所有动作都挂在同一条证据链上

在线服务只做两件事：路由与计价。路由器根据复杂度信号把请求分到标准通道或保障通道，保障通道天然绑定更强的审计、拒答与解释产物生成策略。复杂度信号由输入长度、算子组合、置信度重算、合规审计触发、对抗概率等组成，在线推理前先完成一次“影子计费”，把这些信号折算成预计费用并与实时结算并排。计价函数不追求花哨，只要可解释与可校准：同等效果下更低的复杂度得以优先放量；当复杂度洪峰出现，保障通道的保费、优先级与审计缓存同步上调，等观察窗结束再按编号回滚。这样，放量、限流与费率变更都在一张屏内闭环，决策依据永远是结构化证据

默认值必须被工程化管理。检索步数、拒答阈值、审计缓存粒度、灰度节奏与回滚红线被矩阵化，按租户画像模板启用。任意偏离都会生成价格影子与风险提示，并进入小步可回滚的试运行；失败则一键退回基线，同时在治理页留痕，包含动因、影响面与观察窗窗口期。默认值矩阵的存在价值是把“隐形配置”变成可审计的输入变量，使质量漂移与成本外溢在源头被约束

观测与评测统一到结构维度而非均值。质量看板固定显示覆盖度、一致性、难度、歧义度、时效性、偏倚度、对抗性七维坐标，任何模型或策略版本的比较都在同一底盘下进行。A/B 与灰度的采样与分桶以“问题类型×复杂度等级”为单位，确保等权底座；上线决策以长尾稳定度与拒答合理度为硬约束，而非单一主指标。异常处理以“解释工单”落盘：召回证据、放弃候选、拒答触发、审计轨迹等字段最小化记录，可被客服、法务与研发在同一视图直接复用

训练闭环把失败样本自动收集为错误样本池，优先权重回注，观察窗内验证增益是否可持续。样本、策略与效果的三者映射关系通过版本索引固化，避免“回忆式归因”。任何改良需要以“结构性效果提升”“持续性成本下降”“复杂度承载”三类证据入账，缺一不可。这样做的原因很简单：分配与预算只能认可能被重放与度量的改动

结算与激励依托三本账做勾稽。使用账只记真实调用与复杂度结构；贡献账沉淀数据增量、工程改善、复杂承载及其版本关联；治理账记录费率与阈值在试运行、回滚与生效的全链路。三账互校后，清算以统一度量结转，保证“谁把主观噪声变成客观改进”能够长期被看见。这种设计把“慢而真实”的工程优化（蒸馏、量化、缓存、审计队列吞吐）稳定转化为持续分配权重，避免资源只向短期分数倾斜

风险前瞻建立在“灵敏度矩阵”上。边界样本收益斜率用于定位下一轮数据采集重点；P95/P99 的斜率观察延迟尾部是否进入不稳定区；复杂度占比监控重型流量是否挤占资源；拒答临界点用于判定解释强度与拒答阈值的微调窗口。所有前瞻信号必须与放量、保费与限流形成显式映射，并以小提案驱动，验证后回收或固化。这样，扩容、限流与费率不会在情绪和口碑上摇摆，而是在可观测信号上迭代

接口层仅暴露最少可用的对象与动作：版本句柄、许可快照、复杂度画像、解释工单、默认值矩阵、试运行提案与回滚记录。任何更高层的“能力”都是这些原语的组合。这样设计的结果是生态互操作天然成立——数据 DAO、评测服务与应用方共享同一证据链与会计语言，无需绑死内部实现。对外小报不是营销物料，而是“效果—成本—分配”的对账摘要，与版本页、提案与回滚互链即可满足复核

整套实现的关键在于约束与可回放。没有约束，默认值与成本会在无人注意时漂移；不可回放，任何争议都会退化为叙事。把证据写成对象，把定价锚在复杂度，把回滚做成程序，系统即可在相同资源下获得更稳定的效果曲线、更诚实的成本曲线与更可预期的清算曲线，这三条曲线合起来，才称得上“可运营的 AI”

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