smolagents final_answer_checks：没有证据字段就退回 Agent，停止把草稿当完成
创建CodeAgent时传final_answer_checks，让回调验证answer/evidence并兼容当前SDK的agent关键字参数。空证据应阻止完成，补证据后必须有真实读取事件且引用可回读；直接调用校验器不等于Agent已自动补证据。
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API 接入与 AI 工具图文教程：第 16 页
从 API Key、Base URL 配置到首次调用，按工具查找接入步骤与常见报错；也可浏览图像、视频、自动化和办公任务教程。
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smolagents 多智能体：为主助手配资料与计算专家，检查子任务说明和返回摘要
为researcher与calculator设独立名称、任务描述和返回合同，再交给主Agent的managed_agents。每次委派只传所需输入，回收后分别核对来源行与Decimal金额；注册成功不能代替真实委派和返回记录。
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Speak自定义课程：用自己的场景和目标词设课，检查互动练习覆盖
自定义课程要检查目标词是否进入可做的互动任务；只在目录列了词不算覆盖，缺项明确补练。
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Speak Made For You：从口语错误进入个性练习
Made For You必须来自使用者真实练习；把原生个性课逐项映射到实际说法，没有触发就保留未触发。
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Spline AI Agent教程：让Agent生成三状态产品展示，点击后仍能手动编辑
先给Agent明确default→selected→open→default状态链，生成后逐状态检查对象和点击事件。完整点击三次后手动修改选中态颜色，再走一圈确认仍可编辑、可返回且盖子不穿底座。
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Spline AI场景优化：让Agent降低场景负担，检查画面和点击交互仍一致
固定设备、窗口和机位，保存原工程及Performance读数，再要求Agent减少重复几何或材质负担。处理后在同条件重测性能，并逐项比较画面和点击链；不能把场景换成截图后声称优化成功。
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Spline AI生成模型比较：用同一张链环图比较生成结果，检查穿插和中空结构
在 Spline Generate 对同一链环参考分别选择两个实际可用模型，保持图片和文字约束一致。旋转两版预览并检查侧面、背面和中空孔，保存模型切换与失败结构，不能只看正面。
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Spline Spell教程：把原创庭院图变成可探索场景，标明背面和遮挡盲区
在 Spline Spell 用同一原创庭院图生成可探索世界，沿原机位附近和遮挡后方分别观察。把原图可见区域与新增未知背面标清，记录漂浮、拉伸和破洞，再判断可用漫游范围。
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Suno 自定义模型：自有作品与留出试听
先核对建模资格与作品权属，把训练作品和新歌词留出项分开，再建立模型并保存真实标识。用未参与建模的歌词试听结构与声音；不能由功能存在推出该用户账号已可用。
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Suno Voices：本人声线与演唱核验
在当前 Voices 入口上传或录制本人声音，朗读实际核验短语并裁切代表片段，再用新旋律试听。保存原生授权与可用范围记录；包内练习材料不能代替本人核验或证明创建成功。
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Teams Copilot 仅会中使用：临时上下文与笔记
Only during the meeting的验收需要实际会中答复和会后可用性对照；临时上下文不应被误说为永不处理语音。
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Teams Interpreter 同传：原声与译声
在授权测试会议确认语言和许可，启用 Interpreter 并选择实际可用译声，调整原声/译声比例后轮流说话。回听数字和否定，字幕正确不能代替可听翻译正确。
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Teams Video Recap：主题片段与完整录制
从有授权录制的会议进入当前 Video Recap，按主题播放实际片段，再跳回完整录制检查上下文。把仍需审批的事项标为待决，不能因短片漏句写成已采购；包内输入不代表完成线上录制。
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TRL DPO：对齐 chosen 与 rejected 的提示模板
在 TRL DPO 为 chosen 与 rejected 共用一份 prompt，使用同一 tokenizer、chat_template 和特殊 token。保存共同前缀与回答边界，检查截断没有抹去两边差异，再进入训练。
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TRL GRPO 多奖励：算式正确与格式完整分开打分，不适用样本返回 None
在 TRL GRPO 将数学正确与格式完整写成独立 reward_funcs，非数学样本的数学奖励返回 None。采样后保存每条 completion 的分项得分，标签完整但算错与无适用奖励分别处理。
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TRL assistant_only_loss：检查助手标签掩码
在 TRL 使用支持 generation 掩码的聊天模板和 assistant_only_loss=True，训练前读取实际批次的 input_ids 与 labels。逐 token 核对 system/user 为 -100、assistant 有监督，截断后不能变成全 -100。
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Unsloth 导出 GGUF：保留聊天模板和停止词，对照导出前后的多轮回答
在 Unsloth 用真实训练模型执行官方 GGUF 导出，保存 tokenizer、聊天模板、停止词和量化设置。用相同多轮案例对比源模型与目标 runner，检查角色串位、上下文丢失和不停止，再保存实际模型文件摘要。
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Unsloth 视觉微调：图像与答案批次对齐
把自有图片和答案按稳定 ID 构造成视觉消息，先审配对与打乱负例，再用真实视觉 collator 检查一批。确认裁剪影响后才训练，留出独立评估；本地配对校验不等于模型微调完成。
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verl 自定义奖励：正确等价答案得分，格式投机与缺失最终答案不得误奖
为 verl 的 compute_score 实现单一 answer 标签与 Fraction 等价比较，先离线测试1/2、2/4、多答案、缺标签和零分母。格式投机不得误奖，真实训练后仍按 completion 与 ground_truth 回查分数。
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vLLM FP8 KV Cache：降低缓存占用，校准缩放参数并核对长文答案退化
在同一 vLLM 底座先跑 auto KV cache 基线，再启用支持的 FP8 与校准 scale。固定长短文问题、采样与上下文，比较真实显存和关键答案遗漏，理论位宽减半不等于整机显存减半。
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vLLM 多 LoRA 服务：同一底座交替请求两个适配器，检查结果和请求归属
在合适GPU环境加载与底座兼容的适配器，用enable-lora和命名lora-modules启动服务，再通过每次请求的model选择适配器。交替请求两套任务并保存实际model与服务日志，未知名称应失败；离线映射不证明权重已加载或GPU性能。
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vLLM cache_salt：相同长前缀按租户隔离，分别测同组命中与跨组不复用
在 vLLM 开启 prefix caching 后，用同一长前缀先发送 A1/A2 相同 cache_salt，再只为 B1 更换租户盐。回读真实缓存 token、指标与延迟，确认组内复用和跨组不复用，不能只看第二次变快。
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VoiceStudio 有声书：修改单章与缓存复用
先比较两版书稿并审阅 chapter/span 计划，生成版本 A 后保存各章摘要。只替换第二章一段再生成 B，核对未改章节是否复用；包内缓存表不是目标引擎执行结果。
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VoiceStudio 切换引擎：可用状态与试听
记录本机硬件与语言，分别检查两个引擎的安装、加载和激活状态，再显式切换用同一句台词合成。保存实际引擎标识和音频；能安装不等于已加载或正在使用。
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VoiceStudio 声线设计：属性与未匹配描述
把虚构声线描述送入 design/describe，分别保存 attrs 与 unmatched，再只改一个可识别属性到兼容引擎试听。
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Word Copilot 文字转表格：一对多事项与缺日期
八条事项应全部保留，W02两位负责人都在，W03仍待定；生成后必须能直接编辑表格单元格。
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After Effects 3D 跟踪：地面固定标题
选有真实视差的片段运行 3D Camera Tracker，排除移动主体，设地面与原点后创建 3D 文字。随镜头播放检查滑移和消失点；平面文字看似贴地不证明求解摄影机准确。
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AI Job Search 简历 PDF：检查 ATS 文字层
从 AI Job Search 自定义模板导出可选择文字的简历 PDF，再提取文字层核对联系方式、日期与章节顺序。把纯图片 PDF 作为反例，检查视觉正常但无法提取文字的差异；本课不预测 ATS 分数。
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AI Job Search 自定义模板：注册自己的版式，先编译验证再生成申请材料
为 AI Job Search 新建独立 CV 模板目录，在 TEMPLATE.md 写清扩展名、字体、页限与真实编译命令。用虚构资料先编译一页 PDF，再按注册说明只保留一个激活块，并验证编译失败不会残留旧 PDF。
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ai-memory 配置迁移：预览技能和插件恢复范围，保留目标机器原文件
backup-agents仅备份项目级Agent资产，先查看归档manifest，再运行restore-agents默认dry-run。确认范围后不带force执行apply，已有不同文件应保留；需要覆盖时另行备份并核对，不能拿摘要文件冒充资产迁移。
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ai-memory 跨 Agent 交接：保存未完成工作，让下一位接手且只领取一次
每次调用同时带workspace和project，用memory_handoff_begin保存未完成项并记录handoff_id，接手端用同作用域accept。再测原样重复领取和其他项目领取，分别检查不会重复执行、不会跨项目接手。
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ai-memory 记忆纠错：替换过期项目规则，保留来源并恢复误合并页面
在 ai-memory 先回读 page_id，再以 expected_page_id 写入带来源的新单位规则，保留 Git checkpoint。用旧 page_id 触发陈旧覆盖拒绝，再按正确修订号调用 memory_restore_page 恢复误合并页。
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Android Skills AGP 9：内置 Kotlin 与 DSL 迁移
输入工程已是AGP9.0.1且非KMP；已完成源码合同对照，未执行Gradle IDE sync、help、build dry-run或APK构建，不把静态检查当原生迁移成功。
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Android Skills R8：分析 keep 规则与反射保留项
让 Android Skills R8 Analyzer 只读盘点 keep 规则，先追溯包级保活与具体成员的来源。将宽泛规则列为精简候选，把 Class.forName 和 getDeclaredMethod 的真实反射依据单列，构建验证前不宣称缩包收益。
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Audition 自动对白对齐：补录与音节拉伸
将同文参考与补录安排在独立轨，运行 Automatic Speech Alignment 后逐音节回听关键字和接缝。保留未处理补录，匹配整体长度不等于每个音节都没有被拉坏。
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Canva Magic Animate：标题与按钮出场顺序
建立标题、示意图、按钮三层，先设页面总时长，再试 Magic Animate 并调整各元素进入时点。保留最后一屏阅读停留，导出后完整播放；漂亮动画不代表信息顺序清楚。
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Canva Magic Grab：移动物体与背景补全
导入完整桌面图，在 Magic Grab 中选中杯子并移动到右侧留白。分别检查旧位置木纹补全、新位置杯把边缘和重复残影，再保存实际结果；练习参考不是 Canva 云端输出。
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CapCut AutoCut 卡点：节拍与多素材
在支持的手机端 AutoCut 选择六段动态原片，进入实际 Beat/Music Beat 路线后换上原创音轨。比较每拍与强拍选段，逐点复听弱拍引子；人工切点参考不能冒充 CapCut 自动卡点输出。
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CapCut AI 提词器：手机缩短口播稿，调好滚速再切前后镜头录制
CapCut AI 提词器手机教程：从164字原稿缩短到88字作者参考，核对事实后调整字号、滚速与镜头，录十秒检查视线和提词文字。附官方截图、原创讲稿与记录表。
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Cascadeur AutoPhysics：修正跳跃重心与落地
给跳跃动画设置支撑与腾空区间，用AutoPhysics参考检查重心轨迹和落地接触。
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ChatGPT 教学材料包：讲义、练习、答案和家长说明使用同一套事实
把同一份已批准课例交给 ChatGPT，分开制作教师讲义、学生练习、答案与家长说明。按题号核对答案和共同日期，家长版只写目标和准备事项，不能混入答案。
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ChatGPT 课程更新：联查大纲、作业和评分量规，先交付跨文件修订计划
同时提供课程大纲、作业、量规和变更通知，先让 ChatGPT 输出跨文件修订计划。截止日和文件格式按已确认通知修改，40% 等未批准权重留给教师决定，再按依赖顺序更新文件。
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ChatGPT 活动执行手册：分开对外文案与内部运行安排，检查信息边界
让 ChatGPT 基于已批准公开字段和内部安排分别生成参与者文案与执行手册。两版日期地点一致，内部 600 元茶歇预算与联系人只留在负责人文件，不进入公开稿。
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ChatGPT 求职跟踪：关联岗位、已投材料与下一步
把四份 JD、简历版本和申请回执按岗位 ID 关联到一张跟踪表。只有回执证明的记录标已投，准备中的岗位保留下一步；同名简历按内容和版本区分。
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ChatGPT 会前简报：从日程、预读和沟通记录提炼议程、问题与决策空缺
把会议日程、两份预读和沟通记录交给 ChatGPT，先分已知、未决和冲突，再形成议程。25 日发布只是提案，支付回归和先灰度约束须进入待决问题。
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ChatGPT 经营月报：把KPI和负责人解释对齐，区分结果、原因假说和待核数据
给 ChatGPT KPI 定义、原始月数据和负责人说明，先复算注册 20% 与收入 18.8% 的变化，再写月报。负责人解释标为原因假说，退款增长 80% 继续按原订单与金额追查。
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ChatGPT 论文精读：补齐前置概念，用小例子解释方法与证据边界
将论文与自己的基础交给 ChatGPT，先补齐 softmax 和加权求和概念，再用 0 与 ln3 得到 1/4、3/4 权重，把 2 与 6 加权得到 5。该小例子只解释概念，原论文的投影和多头结论仍需回到正文。
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ChatGPT 产品需求文档：从讨论与用户问题建立范围、非目标和可验收条件
让 ChatGPT 将用户反馈、已批准决策与讨论逐条关联，先划分确定范围、非目标和开放问题，再写 PRD 验收条件。自动邮件只是讨论过的想法，不能未经批准变成确定需求。
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把想用的模型，接入你的工具与应用
注册后创建 apizt API Key，选择客户端和模型，再生成接入配置。从一次简单请求开始，按实际用量付费。
创建 API Key
在控制台创建令牌，选择需要使用的模型权限。
填写接入配置
按工具要求填写 API Key、接口地址与模型 ID。
发起第一次调用
确认收到有效结果，再到控制台查看用量与费用。