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
很多人在搜 LLM limitations 时，只是想知道模型有哪些缺点。DepthPilot 更进一步：我们要让用户学会把任务分流到回答、澄清、检索、工具调用或拒答，而不是继续被流畅输出骗走判断力。
搜索集群
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
为什么只知道‘模型会幻觉’远远不够
如果用户只记住了‘模型可能会错’，最后通常还是会继续硬问、硬答、硬相信。真正需要的是一套任务分流方法，让系统在不同条件下走不同处理路径。
为什么这个主题重要
真正的能力边界是什么
边界不是一句抽象提醒，而是判断当前任务该不该直接回答、该不该先澄清、该不该先取证、该不该先读取真实系统状态。
为什么这个主题重要
DepthPilot 怎么把它教成技能
我们不只讲幻觉，而是要求用户把自己的真实任务改写成决策梯子，并用小测、反思和迁移练习验证它。
接下来去哪
用户通常会问什么
能力边界课是不是只讲幻觉？
不是。幻觉只是表象，真正核心是任务分流和不确定性管理。
学完之后会有什么变化？
你会开始主动判断 AI 该不该答、够不够证据、要不要先调工具，而不是默认它必须立刻给结果。