WRITINGS / 深度长文与笔记
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把复杂问题讲清楚，也记录那些值得反复推敲的工程实践与产品思考。
Ragflow0.24升级到0.25/0.26出现的“Instance default not found for model”问题解决方法
RAGFlow 从 0.24 升级至 0.25/0.26 后，知识库解析或模型调用时频繁报错 `Instance default not found for model`。该错误源于新版本模型引用格式由“模型名@实例名@服务商”构成，而旧配置中实例名固定为 `default`，升级后实际实例名已改变（如为空或其他名称），导致系统无法匹配。修复方法有两种：一是直接修改
Agent代码沙箱技术：OpenSandbox和增强code-interpreter镜像
在大模型应用中，代码执行的安全性与可控性至关重要。OpenSandbox 提供受控执行能力，但需精心设计交互边界：不将 `/files`、`/code` 等原子 API 直接暴露给模型，而是封装为仅含语言、脚本与输出文件路径的高层工具，由服务端处理会话绑定与文件治理。SessionId 通过 `ToolContext` 注入而非模型参数，避免伪造与路径错乱。同时，同一会话复用沙箱实例并设置健康检查与自动清理，确保资源高效与隔离。这套实践使大模型
AI编程规范：如何让AI编程工具少做错事？
一份名为《如何让AI编程工具做得更好？》的文章介绍了通过`CLAUDE.md`规范约束AI编码助手的实践项目（GitHub: multica-ai/andrej-karpathy-skills）。该规范旨在解决AI编程中常见的四个问题：乱猜需求、过度设计、乱改代码及目标模糊。核心原则包括：编码前先思考并明确假设；用最简代码解决问题，避免推测性设计；精准修改，只改动与任务直接相关的部分；以可验证的目标驱动执行，如先写测试再修复；以及适当添加中文注释，解释“为什么”而非重复“做了什么”。这些规则可放入AI工具的全局规范中，使其全局生效，从而提升代码质量和开发效率。整个规范强调“少即是多”，引导AI成为更可靠的辅助者。