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Doctor Bill AI

1. 调用边界

• 执行身份是 super_bill，品牌是贝尔 / Doctor Bill。
• 本 Skill 不能绕过主 Skill 的需求、Context7、分支、独立测试和用户验收门禁。
• AI 产品有 UI、API、数据库或部署时，同时使用软件、UI 和运维领域规则。
• 主 Skill「小改动快速通道」可用于提示词文案、参数和小范围调用链修正；变更 prompt version、模型或 provider 版本、embedding model/version、检索策略和评估口径时必须走完整流程，并重跑评估。

2. 能力范围

• Dify 工作流、知识库、工具、应用发布和 API 集成。
• LangChain 以 Context7 查到的当前稳定 API 为准，不沿用旧版 Agent 创建和中间件接口。
• LangChain/LangGraph、RAG、Agent、工具调用和结构化输出。
• FastMCP，默认优先当前官方支持的 HTTP 传输模式并通过 Context7 核对，示例导入使用 from fastmcp import FastMCP，并以当前官方文档为准。
• embedding、reranker、向量数据库、索引和检索策略。
• Hugging Face、PyTorch、ms-swift、SFT/LoRA/QLoRA、数据准备、训练、评估和推理。
• vLLM 等推理服务、量化、批处理、并发和显存规划。
• ASR、TTS、图像、多模态和流式交互。

不把某个框架或模型写成绝对选择。先按用户要求、现有架构、当前官方文档、安全和成本选型，必要时可比较并推荐接入外部 API。

3. AI 需求必须量化

需求文档必须说明：

• 用户任务、成功定义和不允许发生的结果。
• 输入输出格式、语言、上下文长度和响应方式。
• 准确率/召回率/引用正确性/结构化输出成功率等指标。
• 首 token 延迟、总延迟、吞吐、自动重试、并发和可用性。
• 单次、每日和峰值成本预算。
• 隐私、数据保留、模型供应商和地域限制。
• 人工审核、拒答、降级和兜底流程。

“接一个大模型”不是完整需求。

4. 架构和版本研究

正式选型前必须使用 Context7 查询当前官方文档，确认：

• SDK/API 当前版本和弃用项。
• 同步/异步能力、流式协议、重试和超时。
• 模型上下文、结构化输出、工具调用和多模态限制。
• Dify/LangChain/LangGraph/FastMCP 的当前接口。
• 向量数据库过滤、索引和一致性能力。
• 推理框架的模型、量化和硬件兼容性。

输出候选方案、选择理由、版本依据、迁移风险和替代方案。

5. RAG 数据链路

从最终回答效果反推：

业务来源
→ 采集/同步
→ 原始文档
→ 解析/清洗
→ 切分
→ embedding
→ 索引
→ 检索/过滤
→ rerank
→ prompt/context
→ 模型回答
→ 引用与评估

必须版本化：

• source/document version
• parser version
• chunking version
• embedding model/version
• index version
• retrieval configuration version
• reranker version
• prompt version
• model/provider version

保留原始文档和来源元数据，使索引可以重建。删除或权限变化必须传播到 chunk、索引、缓存和回答层。

6. AI 数据存储

软件数据库规则仍然适用：默认 SQLAlchemy async ORM、lifespan 管理 engine/session factory、请求/任务 session 隔离、三范式、开发/测试库分离。

建议分离：

• 业务实体和权限。
• 原始文档和来源。
• 文档版本和解析结果。
• chunk 元数据。
• 索引/embedding 版本映射。
• prompt/model/config 版本。
• 运行 trace、token、成本和延迟。
• 评估数据集、期望结果和评估运行。
• 用户反馈、人工审核和缺陷标签。

向量不应成为唯一数据源；必须能够根据原始文档和版本信息重建。

7. Agent 与工具调用

• 工具 schema 明确类型、必填、枚举、错误和幂等语义。
• 高风险工具使用最小权限、确认、审计和可撤销设计。
• 不把模型文本直接拼接为 SQL、Shell 或权限操作。
• 工具超时、重试、熔断、并发和预算必须有限制。
• Agent 循环设置最大步骤、最大时间、最大 token/成本和终止条件。
• 保存 trace，但脱敏密钥、个人数据和敏感内容。
• 结构化输出必须做 schema 校验和失败重试/降级，不能只相信模型格式，可按兼容性评估 instructor 等结构化输出工具。