LLM Observability 指南，不是多记日志，而是让失败真正可重放
很多人搜 LLM observability，是因为系统出了问题却不知道怎么查。DepthPilot 关心的不只是埋点，而是怎样记录 trace、标注失败、重放坏 case，让调试进入系统方法。
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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“多打点日志”还不够
如果系统只能看到最终回答，却看不到证据链、工具链和失败点，日志再多也只是信息噪声。真正的 observability 讲的是能不能重放和定位。
为什么这个主题重要
Trace 的价值是什么
一条好 trace 会把用户输入、系统规则、检索证据、工具调用和输出连成一条链。这样你不再只看到结果，而是能看到结果是怎么被制造出来的。
为什么这个主题重要
DepthPilot 怎么把它教成技能
我们要求用户从自己的真实坏 case 出发，设计最小 trace 模板、failure label 和调试顺序，而不是只背 observability 概念。
接下来去哪
用户通常会问什么
可观测性是不是只适合大团队？
不是。单人做 AI 产品更容易靠直觉乱改，所以更需要 trace 和 failure label。
为什么要先重放再改 prompt？
因为很多失败根本不在 prompt，而在证据、工具或状态。如果不重放，你很容易修错层。