LLM 延迟与成本指南，先消灭浪费，再谈模型价格
很多人搜 LLM latency 或 cost optimization 时，第一反应是换更便宜模型。DepthPilot 更关心的是：系统有没有重复请求、上下文有没有膨胀、哪些任务其实该缓存或异步。
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Prompt Engineering Course
Prompt Engineering 课程，不该只教你写更长的 prompt
LLM Limitations
LLM limitations，不只是“模型会幻觉”，而是你要学会什么时候不能让它硬答
Structured Outputs Guide
Structured Outputs 指南，不是让模型“像 JSON”，而是让结果真的可验证
Retrieval and Grounding Guide
Retrieval 与 Grounding 指南，不是把文档全塞进去就算做了 RAG
AI Workflow Course
AI Workflow 课程，目标不是会聊，而是会搭可交付流程
Agent Workflow Design
Agent Workflow Design，不是让模型自己猜下一步
Context Architecture
Context Architecture，不是把更多字塞进 prompt
AI Eval Loop
AI Eval Loop，决定你是在优化系统还是在凭感觉试错
Context Engineering vs Prompt Engineering
Context Engineering vs Prompt Engineering，到底差在哪里
AI Workflow Automation Course
AI Workflow Automation 课程，重点不是自动化按钮，而是可维护系统
OpenClaw Tutorial
OpenClaw 教程，不只是装起来，而是跑通、排错、沉淀成 skills
Supabase Auth Tutorial
Supabase Auth 教程，不止是做个登录页
Creem Billing Tutorial
Creem Billing 教程，真正关键的是 webhook 和 entitlement
AI Eval Checklist
AI Eval Checklist，用来判断你的系统是不是真的变好了
LLM Observability Guide
LLM Observability 指南，不是多记日志，而是让失败真正可重放
Prompt Injection Defense
Prompt Injection 防护，不是再补一句“忽略恶意输入”
LLM Model Routing Guide
LLM 模型路由指南，别再让所有请求都走同一条回答链
LLM Latency and Cost Guide
LLM 延迟与成本指南，先消灭浪费，再谈模型价格
Human in the Loop AI
Human in the loop 不是兜底口号，而是升级路径、review queue 和 handoff packet 设计
RAG Freshness Governance
RAG 不是检索到就算 grounded，真正关键是 freshness governance
LLM Evaluation Rubric
LLM evaluation rubric，不是打分表花架子，而是修复顺序和上线判断
这条路径能建立什么
为什么这个主题重要
为什么只盯模型价格会看错问题
很多系统贵，不是因为模型单价高，而是因为同一段上下文被重复发了很多次、输出过长、一步能做完的事拆成太多请求。
为什么这个主题重要
真正要优化的是什么
真正要优化的是关键路径和系统浪费：哪些内容值得缓存，哪些工作可以放后台，哪些低价值请求应该降级，哪些输出根本不需要那么长。
为什么这个主题重要
DepthPilot 怎么把它教成实战能力
我们会让用户对自己的 workflow 做 latency/cost 审计，不只是看模型账单，而是定位哪一层在吃时间和 token。
接下来去哪
用户通常会问什么
是不是换便宜模型就能解决成本问题？
不一定。很多浪费来自请求冗余、上下文膨胀和缺缓存，先修这些往往更值。
为什么要区分用户感知延迟？
因为用户真正体验到的是多久拿到第一个有用结果，而不是后台所有任务什么时候全部完成。