# AI Engineering

> 模型或多模态生成调用、结构化输出、Prompt 安全、RAG、Embedding 与检索质量、Agent 工具调用、AI 评测、模型路由、成本控制、推理 Worker 或生成任务恢复时使用，兼容任意实现语言和模型提供方。普通后端业务、纯数据库/向量库运维或纯 GPU/Kubernetes 资源任务不要使用。

- Skill: `jimmyvgdy/ai-engineering` (Agent Skill, multi-file: 8 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add jimmyvgdy/ai-engineering`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/jimmyvgdy/ai-engineering/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: DevOps & Infra
- Author: JimmyVGDY (https://skillmd.com/u/jimmyvgdy)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/jimmyvgdy/ai-engineering

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# 通用 AI 工程技能

## 定位

用于跨语言、跨模型提供方的 AI 应用与推理工程。核心规则处理不可信模型输出、调用契约、权限、状态、评测、成本和恢复；具体能力按模型集成、RAG、Agent、GPU/多模态和质量专项渐进加载。

## 最小充分加载

1. 开始实质分析或修改前读取 `references/ai-core-rules.md`。
2. 只加载当前问题需要的专项：
   - 模型调用、流式响应和结构化输出：`references/model-integration-structured-output.md`
   - RAG、Embedding、检索权限与评测：`references/rag-retrieval-evaluation.md`
   - Agent、工具调用和工作流：`references/agent-tool-workflows.md`
   - 推理 Worker、GPU、多模态和生成任务：`references/inference-gpu-multimodal.md`
   - AI 质量、安全、成本和可观测性：`references/ai-quality-security-observability.md`
3. 从依赖、配置、调用代码、请求响应契约、任务状态和实际运行证据确认模型提供方、模型版本、SDK、同步/异步、流式方式、输入输出和部署形态；不得只凭项目名称或文件名推断。
4. 多模型、多提供方或多模态链路先划分每个调用的能力、数据、成本与失败边界，不一次加载无关专项。

## 强制边界

- 模型输出、检索结果和工具返回都是不可信输入；金额、权限、状态、代码、命令和外部动作必须程序化校验并按风险取得人工确认。
- AI 负责模型/RAG/Agent 语义、评测和生成任务成功边界；语言 SDK、Web API、普通 Worker 和业务事务组合 `$backend-engineering`。
- 向量数据库引擎、对象存储、MQ、GPU 资源、容器、Kubernetes 和网络机制组合 `$data-middleware-infrastructure`。
- 浏览器端流式展示、生成进度和交互状态组合 `$frontend-engineering`。
- 不把一次非空输出当作成功，不用无限重试掩盖契约、权限、容量或模型不兼容，不因 AI 任务自动引入 Agent、RAG、向量库或 GPU。
- 修改运行行为时组合 `$engineering-quality-delivery`；以日志、Trace、模型耗时或资源指标为主要证据时组合 `$log-observability-analysis`。
- 技能激活不能扩大模型调用、付费 API、文件修改、Git、部署、生产或数据写入授权。

## 模型与委派成本

- 调用位置、配置、模型清单、Schema 和状态字段定位优先 `luna-low`；明确的输出校验、错误分类和用例检查使用 `luna-medium`。
- RAG 数据流、Agent 权限、生成状态机和普通多模型路由使用 `terra-medium`；高风险工具执行、跨租户检索、不可逆生成副作用和复杂 GPU 调度才使用 `terra-high`。
- 子 Agent 不接收无关 Prompt、模型输入输出、敏感文档或完整生产日志，只返回结构化证据和未验证项。

## 核心原则

> 先确认模型能力、调用契约、数据与权限边界，再建立可验证的成功标准、失败收敛和成本上限；AI 结果必须经过确定性系统约束才能进入业务事实或执行链路。