把问题说清楚
给出版本、输入、命令与结果。小而独立的复现,往往比一段长描述更有价值。

在企业内部,让 AI 发挥作用。
把 AI 能力,接入产品与业务。
从接口调用到工具连接,了解 AI 能力的接入方式。
关注大模型、基础框架,以及让智能持续运行的工程方法。
围绕产品、技术与交付,探索共同服务客户的方式。
面向开发者的框架、工具与示例,让技术可以被理解和复用。
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关注教育、人才与知识分享,记录我们长期投入的方向。
开源 · 贡献指南
一个清楚的问题。
一个可以复现的例子。
一段值得保留下来的经验。
代码之外,清楚的说明、能够复现的问题和真实的工程约束,同样帮助一个项目变得更好。
给出版本、输入、命令与结果。小而独立的复现,往往比一段长描述更有价值。
补充边界条件、失败路径和测试。先证明为什么要改,再让改动能够被检验。
完善运行说明、示例与双语解释。能被下一位使用者理解,是复用的第一步。
先围绕下载包建立一个能够独立复现的工作目录,再讨论需要如何改进。
保存版本号与包校验值,阅读 README 和 LICENSE。
代码包先运行示例与测试;模板包核对字段和填写说明。用合成数据重现问题。
一次解决一个问题,补充必要的测试与文档。
整理原因、差异、复现方法和影响范围,再通过确认的项目协作渠道提交。
填写两项关键信息,生成一份本地 Markdown 问题说明。它可以随代码和测试结果一起进入后续讨论。
仅本地生成,不会上传或发送。请使用合成数据,移除密钥与客户资料。
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查看参考包许可说明适用版本与环境,保留最小输入和预期结果。测试通过不等于所有业务场景都适用;需要写清新的限制与变化。