GitHub Actions 缓存失效的根因与解法：同一个 workflow 为什么时而快时而慢 同一个 workflow，第一次跑 3 分钟，第二次跑 40 秒，第三次又回到 3 分钟。换了台机器反而更快。不是网络问题，不...

背景：上线3个月后开始答非所问 我们的客服机器人跑了3个月后，开始出现'答非所问'的问题。用户说'查一下我的订单'，AI 回的是'工单编号格式如下'。日志里单会话 token 已经突破 18 万，上下文...

上下文压缩后缓存失效：RAG 系统的真实踩坑与解法 用 RAG（检索增强生成）跑生产系统，最怕两件事：上下文超限，和明明压缩了却没省下 token。第二个问题更隐蔽——你上了上下文压缩，LLM 输入...

解决什么问题 每天凌晨自动跑「Python 3.10 / 3.11 / 3.12 × Ubuntu / Windows / macOS」共 9 个组合的测试，或者每周一检查依赖有没有安全更新。GitHub Actions schedule 触发器配合矩阵策略...

解决什么问题 RAG 问答系统里，模型够强但检索层召回率太低——向量检索拿不到正确答案的上下文，模型 hallucinate。客服场景下'工单'vs'订单'语义相似度仅 0.05，直接检索返回错误段落。HyDE（...

场景 每次 Push 都重新安装依赖，CI 运行时间从 40 秒飙到 4 分钟。`actions/cache` 配了、`restore-keys` 也有，但缓存依然每次都重新下载。 这不是幻觉。`actions/cache` 有两个陷阱，即使读...

客服机器人上线 3 个月后，用户开始反馈'答非所问'。查日志发现：单会话 token 数突破 18 万，关键信息被截断，模型拿到的上下文全是碎片。这就是上下文窗口溢出的威力——它不是慢慢来的，是突...

结论：GitHub Actions 缓存失效的4种真实原因，附可复现的配置方案 GitHub Actions 跑 CI 时，依赖缓存总是莫名其妙 miss。明明没改 requirements.txt，缓存却废了；或者改了注释，缓存全失效。...

每次提交代码，GitHub Actions 都要重新安装一遍依赖？同一个项目，别人的 CI 跑 1 分钟，你的跑 8 分钟？问题大概率出在缓存策略上。本文总结 4 种最常见的缓存失效场景，配合可运行的配置文件...

问题：上下文窗口不是无限的 上线客服机器人三个月后，用户开始反馈'答非所问'。查日志发现单会话 token 数已经突破 18 万——上下文窗口爆了，最关键的用户订单信息被截断在最前面，模型根本'...

上下文越来越长，模型却开始答非所问 用 LLM 做应用开发，最怕的不是模型不够聪明，而是上下文窗口越来越不够用。 我接手过一个客服机器人项目，上线第一个月效果很好。第三个月开始，用户频繁...

# GitHub Actions pip 缓存总失效？我踩过最深的 4 个坑 GitHub Actions 的 pip 缓存用不对，每次 CI 都重新下载几千个包，多花 1-3 分钟。本文记录我实际踩过的 4 个缓存失效场景，给出可直接...