软件工程术语库·前端·移动·AI·管理篇

术语 = 你和 AI 的共享词汇表，叫对名字才能调用 AI 已有的知识。

本篇目录

一、前端开发
[二、移动端开发（Android 为主）](#二、移动端开发（Android 为主） "#ch2")
[三、LLM 与 AI 工程](#三、LLM 与 AI 工程 "#ch3")
四、需求与项目管理
五、关键术语辨析（最容易混的几组）
[六、术语库怎么用（写命令/Skill 时的检查清单）](#六、术语库怎么用（写命令/Skill 时的检查清单） "#ch6")
七、权威来源

一、前端开发

DOM（文档对象模型） ：浏览器把 HTML 解析成的树状对象结构。JS 操作页面的标准接口。
Virtual DOM（虚拟 DOM） ：JS 内存中的 DOM 抽象，diff 后批量更新真实 DOM。减少真实 DOM 操作，是 React/Vue 的核心性能优化。
Reactivity（响应式） ：数据变化自动更新 UI 的机制。现代前端框架的核心，开发者不用手动操作 DOM。
SSR（服务端渲染） ：页面在服务器渲染成 HTML 再返回给浏览器。首屏速度快、SEO 好，适合内容型网站。
CSR（客户端渲染） ：页面在浏览器用 JS 渲染。交互流畅，适合后台管理类重交互应用。
SSG（静态站点生成） ：构建时就生成所有页面 HTML。性能最好、可直接放 CDN，适合博客、文档站。
ISR（增量静态再生成） ：Next.js 提出，构建后可后台重新生成静态页面。兼顾 SSG 的性能和动态内容的更新能力。
Hydration（水合） ：SSR 返回的静态 HTML 在浏览器加载 JS 后变成可交互页面的过程。水合性能是 SSR 应用的核心优化点。
Tree Shaking（摇树优化） ：构建时移除未使用的代码。减小打包体积，是现代打包工具的基础能力。
Code Splitting（代码分割） ：把代码拆成多个 chunk，按需加载。减小首屏包体积，提升首屏速度。
Lazy Loading（懒加载） ：组件、图片、路由用到时才加载。减少初始加载资源，提升首屏性能。
Bundle（打包产物） ：构建后合并压缩的 JS/CSS 文件。前端部署的最终产物，体积直接影响加载速度。
Source Map：映射压缩后代码到源码的文件。生产环境报错可定位到源码，便于调试。
CORS（跨域资源共享） ：浏览器同源策略的机制，控制哪些域名可以访问 API。前后端分离开发最常遇到的问题，需后端配置正确的响应头。
Same-Origin Policy（同源策略） ：浏览器限制脚本访问不同源的资源。浏览器最基础的安全机制，防止恶意网站读取用户数据。
Event Loop（事件循环） ：JS 处理异步任务的机制，分宏任务、微任务队列。理解 JS 异步执行顺序的核心，是前端面试必考点。
Promise：JS 异步编程的标准对象，表示未来完成的操作。解决回调地狱，是 async/await 的基础。
async/await：JS 异步语法糖，用同步写法写异步代码。异步代码可读性大幅提升。
Web Vitals：Google 提出的核心用户体验指标（LCP/INP/CLS）。2024 年起 INP 取代原 FID 成为核心交互指标，直接影响搜索排名。
LCP（最大内容绘制） ：页面最大元素渲染完成的时间，衡量加载速度。Web Vitals 核心指标，标准 <2.5s。
CLS（累积布局偏移） ：页面视觉稳定性，衡量元素意外偏移。用户体验核心指标，标准 <0.1。
INP（Interaction to Next Paint，交互到下次绘制） ：衡量页面整体交互响应性（所有交互的延迟），取代原 FID 成为 Web Vitals 核心指标，标准 <200ms。
PWA（渐进式 Web 应用） ：用 Web 技术实现接近原生 App 的体验，可离线、可添加到桌面。无需下载安装，跨平台。
Single Page Application（SPA，单页应用） ：整个应用只有一个 HTML 页面，路由切换由 JS 实现。体验流畅、无刷新，是现代前端应用的主流形态。
Debounce（防抖） ：事件触发后延迟n秒执行，n秒内再次触发则重新计时。搜索输入、窗口resize等频繁触发事件，减少执行次数。
Throttle（节流） ：n秒内只执行一次，稀释事件触发频率。滚动、鼠标移动等高频事件，保证流畅度。
Event Delegation（事件委托） ：把子元素事件绑在父元素上，利用冒泡处理。减少事件绑定数，动态元素不用重新绑定。
Webpack/Vite：前端构建工具，负责打包、转译、代码分割。现代前端工程化的基础，Vite开发服务器启动更快。
DOM Diff：对比新旧虚拟DOM树，只更新变化的部分。减少真实DOM操作，是React/Vue性能的核心。
TypeScript：JavaScript的超集，添加静态类型。编译期发现类型错误，大型项目可维护性显著提升。

二、移动端开发（Android 为主）

Activity：Android 四大组件之一，用户界面的载体，有完整生命周期。Android 页面的基础单元。
Fragment：可嵌入 Activity 的模块化 UI 片段，有自己的生命周期。UI 复用、适配平板等大屏设备。
Service：Android 四大组件之一，后台执行长时间运行操作，无 UI。音乐播放、下载等后台任务的基础。
BroadcastReceiver：Android 四大组件之一，接收系统或应用广播。监听系统事件（如开机、网络变化）。
ContentProvider：Android 四大组件之一，跨应用共享数据。应用间数据共享的标准方式（如通讯录）。
Context：Android 全局上下文，访问应用资源、系统服务的接口。几乎所有组件都需要 Context，注意内存泄漏风险。
Lifecycle（生命周期） ：组件从创建到销毁的状态回调（onCreate/onStart/onResume/onPause/onStop/onDestroy）。必须在正确的生命周期做对应操作，否则会内存泄漏或崩溃。
View System：Android 传统 UI 体系，基于 View/ViewGroup 树绘制。Android 经典 UI 方案，成熟稳定。
Jetpack Compose：Google 推出的现代声明式 UI 框架，用 Kotlin 写 UI。Android 官方推荐的未来 UI 方案，替代传统 View 系统。
Declarative UI（声明式 UI） ：只描述 UI 「应该是什么样」，框架负责更新，不手动操作视图。和命令式 UI 相比代码更少、更不易出错，是跨端 UI 的统一方向。
ViewModel：Jetpack 组件，持有和管理 UI 相关数据，屏幕旋转时不销毁。MVVM 架构的核心，解决配置变更数据丢失问题。
LiveData：可观察的数据持有者，生命周期感知。传统 View 体系的数据观察方案。
StateFlow：Kotlin 协程提供的可观察状态流，生命周期感知。Compose 时代的官方推荐状态管理方案，替代 LiveData。
Data Binding：把数据直接绑定到 XML 布局。减少 findViewById 代码，但增加编译复杂度。
View Binding：生成布局视图的绑定类，类型安全访问视图。替代 findViewById，比 Data Binding 轻量。
Room：Jetpack 官方 ORM 库，封装 SQLite。类型安全、编译时 SQL 校验，是 Android 本地存储的官方方案。
WorkManager：Jetpack 后台任务调度库，兼容不同 Android 版本。保证可延迟、需可靠执行的后台任务即使应用退出也能执行。
Hilt：Google 基于 Dagger 封装的依赖注入框架，专门适配 Android。官方推荐 DI 框架，大幅简化 Dagger 的配置复杂度。
Dagger：Square 开发、Google 维护的编译时依赖注入框架。性能高、功能强，但配置复杂，是 Hilt 的底层。
Koin：运行时轻量依赖注入框架，无代码生成。配置简单、上手快，但性能略低于 Hilt，适合小型项目。
Coroutines（协程） ：Kotlin 官方异步编程方案，用同步写法写异步代码。Android 官方推荐的异步方案，替代 RxJava/回调。
Flow：Kotlin 协程的响应式流，类似 RxJava 但更轻量、协程原生。处理异步数据流的标准方案。
APK：Android 应用安装包格式。Android 应用分发的传统格式。
AAB（Android App Bundle） ：Google Play 推荐的发布格式，按设备分发拆分后的 APK。减小用户下载体积，是上架 Google Play 的必需格式。
ANR（Application Not Responding，应用无响应） ：主线程阻塞超过阈值（输入事件 5s、广播 10s），系统弹出无响应对话框。Android 最严重的性能问题之一，必须保证主线程只做 UI 操作。
Memory Leak（内存泄漏） ：对象不再使用但被引用无法回收。导致应用内存越来越大，最终 OOM 崩溃，Android 最常见问题。
OOM（Out Of Memory，内存溢出） ：应用申请内存超过系统分配上限，崩溃。内存泄漏、大图加载是主要原因。
ProGuard/R8：代码混淆、压缩、优化工具。减小 APK 体积、增加反编译难度，是发布版本必开的工具。

三、LLM 与 AI 工程

Prompt Engineering（提示词工程） ：设计和优化给 LLM 的输入，引导模型输出期望结果。同样的模型，好提示和坏提示效果天差地别。
Zero-Shot（零样本） ：不给示例，直接让模型完成任务。简单任务最方便，依赖模型本身能力。
Few-Shot（少样本） ：给几个示例让模型学习模式，再完成任务。比零样本准确率高，适合格式固定的任务。
Chain of Thought（CoT，思维链） ：引导模型一步步思考，输出推理过程再给答案。显著提升数学、逻辑、复杂推理任务的准确率。
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） ：先检索相关知识，再把知识和问题一起给 LLM 生成答案。解决 LLM 知识过时、幻觉、私有领域知识问题，是企业级 AI 应用的主流架构。
Embedding（嵌入） ：把文本转成高维向量，语义相近的文本向量距离近。语义搜索、RAG、聚类的基础。
Vector Database（向量数据库） ：专门存储和检索向量嵌入的数据库（Pinecone/Milvus/Chroma）。RAG 的核心组件，支持海量向量的快速相似度搜索。
Hallucination（幻觉） ：LLM 生成看似合理但事实错误的内容。LLM 最核心的缺陷，RAG、事实校验、引用来源是主要缓解手段。
Context Window（上下文窗口） ：LLM 一次能处理的最大 token 数。决定了能输入的文档长度、对话历史长度，是 LLM 应用的核心约束。
Token：LLM 处理文本的最小单位，英文约 1 token = 0.75 单词，中文约 1 字 = 1-2 token。按 token 计费，上下文窗口按 token 计算。
Temperature（温度） ：控制 LLM 输出随机性的参数，0 最确定，越高越随机有创意。事实性任务设 0，创作任务设 0.7-1。
Agent（智能体） ：以 LLM 为大脑，能感知环境、规划、使用工具、自主完成任务的系统。LLM 从聊天工具变成能干活的助手的核心形态。
Tool Use / Function Calling（工具调用/函数调用） ：LLM 输出结构化的工具调用请求，外部执行后把结果返回给 LLM。Agent 能查数据、算算术、操作软件的基础，突破 LLM 本身能力边界。
SubAgent（子智能体） ：被主 Agent 调用的专用 Agent，负责单一任务，上下文隔离。拆分复杂任务、独立评审、并行处理，是多 Agent 协作的基础。
MCP（模型上下文协议） ：见《系统与工程化篇》第三章，AI 工具连接标准。
Workflow（工作流） ：把 AI 任务拆成固定步骤和节点，按流程执行。确定性高、可控，适合流程固定的任务；和自主 Agent 互补。
Loop Engineering（循环工程） ：让 AI 反复执行「生成-检查-修复」循环，直到达成标准的工程方法。解决 AI 一次生成质量不稳定问题，是 AI 工程化的核心方法。
Guardrails（护栏） ：对 LLM 输入输出做规则校验，过滤有害内容、保证格式正确。生产级 LLM 应用的安全保障，防止模型输出违规内容。
Fine-Tuning（微调） ：用领域数据继续训练基础模型，让模型适配特定任务或风格。比提示词效果更稳定，但成本高，适合高频、稳定的任务；SFT（监督微调）用标注数据训练，是最常用的微调方式。
RLHF（基于人类反馈的强化学习） ：用人类偏好数据训练模型对齐人类价值观。ChatGPT 等模型的核心训练方法，让模型更听话、更安全。
Multi-Agent（多智能体） ：多个 Agent 分工协作完成复杂任务，各有角色、通过消息通信。复杂任务拆分后质量更高，类似人类团队协作。
Context Isolation（上下文隔离） ：子 Agent 不继承主 Agent 的对话历史，只拿到任务描述和项目文件。独立评审客观公正、节省 token，是多 Agent 设计的核心原则。
Skills（技能） ：Claude Code 等工具中，按需调用的专用能力包，包含知识和流程。把复杂能力封装复用，不占用默认上下文。
Rules（规则） ：Claude Code 中自动加载的行为约束，全程生效。统一代码规范、安全红线，不用每次提示。
Chunking（分块） ：RAG中把长文档切成固定大小的块，再生成嵌入。匹配精度和上下文长度的平衡，块太大太小都会影响检索效果。
Rerank（重排序） ：初步检索出Top N文档后，用更精准的模型重新排序。显著提升RAG召回准确率，是生产级RAG的标配。
ReAct（Reasoning + Acting） ：Agent框架，让模型交替思考、调用工具、观察结果，循环直到完成任务。Agent解决复杂问题的经典范式。
Prompt Chaining（提示链） ：把复杂任务拆成多个提示步骤，前一步输出是后一步输入。每步专注单一任务，准确率更高，是工作流的基础。
Self-Consistency（自洽性） ：对同一个问题采样多个推理路径，选多数一致的答案。提升复杂推理任务的准确率。
Grounding（接地） ：让模型回答基于给定的事实来源，不凭空生成。减少幻觉，RAG的核心目标。
Token Overflow（上下文溢出） ：输入超过模型上下文窗口长度，早期内容被截断。长文档、长对话必须考虑的问题，需要分块、摘要或截断。
System Prompt（系统提示） ：给模型的全局指令，定义角色、规则、输出格式，优先级最高。统一模型行为，是Prompt工程的核心。

四、需求与项目管理

Agile（敏捷开发） ：以人为核心、迭代、增量的软件开发方法论，响应变化高于遵循计划。互联网时代的主流开发方法，替代瀑布模型。
Scrum：最流行的敏捷框架，固定长度 Sprint（通常 2 周），三个角色（PO/SM/Dev Team），四个会议（计划会/站会/评审会/复盘会）。敏捷落地的最常用框架。
Sprint（迭代） ：Scrum 中固定时长的开发周期，通常 1-4 周，结束时交付可工作的增量。把大项目拆成小周期，快速反馈、快速调整。
Product Owner（PO，产品负责人） ：负责产品 Backlog 优先级、代表用户利益的角色。决定做什么、不做什么，是团队需求的唯一入口。
Scrum Master（SM） ：负责保障 Scrum 流程正确执行、移除团队障碍的角色。敏捷教练，不是项目经理。
User Story（用户故事） ：从用户视角描述需求，格式「作为<角色>，我想要<功能>，以便<价值>」。敏捷需求的标准载体，小而具体，可估算。
Acceptance Criteria（验收标准） ：用户故事完成必须满足的条件，可验证。定义「做完」的标准，是开发和测试的依据。
Backlog（待办列表） ：产品待办是所有需求的优先级列表，Sprint 待办是当前迭代要做的任务。需求池的管理方式，优先级动态调整。
Story Point（故事点） ：估算用户故事相对工作量的单位，不直接等于人天。避免估算绝对时间的不准确性，用相对复杂度估算。
Velocity（速率） ：团队一个 Sprint 能完成的故事点数。预测未来交付进度，不用于个人绩效考核。
Definition of Done（DoD，完成定义） ：团队约定的「任务完成」标准（代码写完、测试通过、文档更新、合并主干）。避免「我觉得做完了」的争议，统一质量标准。
Stand-up（每日站会） ：每天 15 分钟短会，每个人说昨天做了什么、今天做什么、有什么障碍。同步进度、暴露问题，不是汇报会。
Retrospective（复盘会） ：Sprint 结束后团队总结什么做得好、什么要改进。持续改进流程，是敏捷最有价值的会议之一。
Kanban（看板） ：可视化工作流方法，任务分待办/进行中/已完成列，限制在制品数量。流程透明、发现瓶颈，适合运维、支持类工作。
WIP Limit（在制品限制） ：看板中「进行中」列的最大任务数。防止同时做太多事导致上下文切换，缩短交付周期。
Waterfall（瀑布模型） ：需求→设计→开发→测试→上线，线性顺序开发。传统开发模型，适合需求非常稳定的项目（如航天、医疗），不适合互联网快速迭代。
MVP（Minimum Viable Product，最小可行产品） ：用最少功能验证核心假设的产品版本。快速验证产品方向，避免做了一堆功能没人用。
Technical Debt（技术债） ：见《编码与设计篇》1.3 节，项目管理中需平衡交付速度和技术债偿还。
Code Freeze（代码冻结） ：发布前一段时间只修 bug，不加新功能。保证发布版本稳定。
Rollout（灰度发布） ：见《系统与工程化篇》1.2 节（金丝雀发布），逐步放量给用户。
Bug Priority（Bug优先级） ：P0（必须立即修，线上阻塞）、P1（本版本修）、P2（下版本修）、P3（有空再修）。开发资源有限，按优先级排序修复。
Bug Severity（Bug严重程度） ：Blocker（阻塞流程）、Critical（崩溃/数据丢失）、Major（主要功能异常）、Minor（次要问题）、Trivial（UI瑕疵）。和优先级配合，严重程度是影响，优先级是修复顺序。
Milestone（里程碑） ：项目中的关键节点，如提测、发布。项目进度跟踪的锚点。
Hotfix（热修复） ：见《系统与工程化篇》1.6 节，线上紧急问题的快速修复。

五、关键术语辨析（最容易混的几组）

ini 复制代码

① DIP（原则）≠ IoC（原则）≠ DI（实现手法）
   DIP 是架构设计原则：依赖抽象不依赖细节
   IoC 是流程控制原则：框架控制程序流程
   DI 是 IoC 的一种具体实现：从外部注入依赖
② Layered vs Onion/Hexagonal/Clean
   传统分层：数据库在最底层，业务依赖数据层
   洋葱/六边形/整洁架构：领域在最中心，依赖永远指向内，核心不依赖外部
③ Race Condition vs Deadlock
   竞态条件 = 结果错误 + 程序继续运行
   死锁 = 线程永久阻塞 + 无结果
④ Client-Server vs Event-Driven
   客户端-服务器：同步一对一、请求响应、紧耦合
   事件驱动：异步一对多、发布订阅、松耦合
⑤ Code Coverage vs Test Coverage
   代码覆盖率 = 白盒，衡量代码行/分支被执行的比例
   测试覆盖率 = 广义概念，包含需求覆盖、场景覆盖、代码覆盖
⑥ 持续交付 vs 持续部署
   Continuous Delivery（持续交付）：自动到可发布状态，生产发布需人工审批
   Continuous Deployment（持续部署）：通过测试后自动部署生产，无人工
⑦ Mock vs Stub vs Fake
   Stub = 提供预设返回值，只验证状态
   Mock = 验证方法调用次数、参数，验证交互行为
   Fake = 有简化实现，接近真实行为（如内存数据库）
⑧ Module / Package / Namespace
   Module = 高内聚的逻辑单元，可独立开发测试
   Package = 代码的物理组织和分组
   Namespace = 名称隔离机制，防止命名冲突
⑨ 并发 vs 并行
   并发（Concurrency）= 多个任务在同一时间段交替执行，单核也可实现
   并行（Parallelism）= 多个任务在同一时刻同时执行，必须多核
⑩ 强一致性 vs 最终一致性
   强一致 = 写入成功后所有读立刻看到最新值，CP 系统
   最终一致 = 经过一段时间同步后所有副本一致，AP 系统，高可用
⑪ 认证 vs 授权
   Authentication（认证）= 验证你是谁（登录）
   Authorization（授权）= 验证你能做什么（权限）
⑫ SQL vs NoSQL
   SQL = 关系型、强一致、表结构固定、支持事务
   NoSQL = 非关系型、高扩展、schema 灵活、最终一致
⑬ REST vs gRPC vs GraphQL
   REST = HTTP+JSON、通用、易调试、性能一般
   gRPC = HTTP/2+Protobuf、高性能、强类型、适合服务间通信
   GraphQL = 按需查询、一次请求拿全数据、适合前端复杂场景
⑭ 同步 vs 异步
   同步 = 调用方等待返回结果才继续
   异步 = 调用方不等待，结果通过回调/事件通知
⑮ 阻塞 vs 非阻塞
   阻塞 = 调用时线程挂起等待结果
   非阻塞 = 调用立即返回，线程不等待
⑯ Rules vs Skills（Claude Code）
   Rules = 自动加载、全程生效的行为约束，适合规范、禁令
   Skills = 按需调用的专用能力，调用时才加载上下文，适合复杂流程、长知识
⑰ 单例模式 vs 静态类
   单例 = 可实现接口、可懒加载、可被 DI 管理、有状态
   静态类 = 全静态方法、不可实例化、无状态、不能被 mock
⑱ Git Merge vs Rebase
   Merge = 保留完整分支历史，生成合并提交，适合公共分支
   Rebase = 形成线性历史，重写提交，严禁用于公共分支
⑲ QPS vs TPS
   QPS = 每秒请求数，一个接口调用算一次
   TPS = 每秒事务数，一个完整业务流程算一次（可能包含多个请求）
⑳ 进程 vs 线程
   进程 = 资源分配最小单位，独立内存空间，进程间不共享
   线程 = CPU调度最小单位，同进程内线程共享内存，切换成本低
㉑ RAG vs 微调
   RAG = 外挂知识库，知识可随时更新，成本低，适合事实性问答
   微调 = 改变模型本身权重，适合改变风格、学习特定格式，成本高
㉒ 热部署 vs 热修复
   热部署 = 不重启服务部署新版本，主要用于开发环境
   热修复 = 线上紧急bug打补丁，不发版直接修复，主要用于生产故障
㉓ 数组 vs 链表
   数组 = 连续内存，随机访问O(1)，插入删除O(n)
   链表 = 不连续内存，访问O(n)，插入删除O(1)

六、术语库怎么用（写命令/Skill 时的检查清单）

css 复制代码

写审查维度时 → 用一个公认术语词：
  ✗ "check if code is messy"（自造词，有歧义）
  ✓ Complexity / Duplication / Separation of concerns（公认术语）

组合使用（代码审查的标准维度）：
  质量维度：Complexity, Duplication, Dead code, Naming, Cognitive Complexity
  架构维度：Separation of concerns, Dependency direction, Module boundaries, Cohesion/Coupling
  安全维度：Input validation, Authentication, Authorization, Sensitive data, Dependency scanning
  性能维度：Inefficiencies, N+1 Query, Resource management, Caching, Time complexity
  可维护：Documentation, Test coverage, Readability, Technical debt
  并发维度：Thread safety, Race condition, Deadlock, Resource leak

想要更全的维度 → 从经典体系提炼：
  ▶ 代码质量与审查
  Fowler 代码坏味道（24 个）
  Google 代码审查指南（设计/功能/复杂度/测试/命名/注释/风格）
  CISQ 自动化质量标准（可靠性/性能/安全/可维护性）
  CWE Top 25 最危险代码弱点

  ▶ 架构与设计
  SOLID 五原则
  十二要素应用（The Twelve-Factor App，云原生服务标准）
  DDD 领域驱动设计（限界上下文/聚合边界/依赖方向）
  Richardson REST 成熟度模型（API 设计分级）
  稳定依赖/稳定抽象原则（《架构整洁之道》）

  ▶ 安全
  OWASP Top 10 Web 安全风险
  OWASP LLM Top 10（AI/Agent 应用安全）
  STRIDE 威胁建模（仿冒/篡改/抵赖/泄露/DoS/提权）

  ▶ 测试
  测试金字塔（单元/集成/E2E 比例）
  FIRST 单元测试原则（快/独立/可重复/自验证/及时）
  RIGHT-BICEP 测试覆盖（正常/边界/反向/错误/性能）
  突变测试（验证测试有效性，避免假覆盖）

  ▶ 性能与可观测性
  USE 性能分析方法（使用率/饱和度/错误数）
  SRE 四个黄金信号（延迟/流量/错误/饱和度）
  Web Vitals（前端核心体验指标）
  Android Vitals（崩溃/ANR/启动/内存/电池）
  分布式系统韧性模式（熔断/限流/舱壁/重试/降级）

  ▶ DevOps 与云原生
  K8s 最佳实践（非root/资源限制/健康探针/镜像安全）
  约定式提交（Conventional Commits）
  混沌工程原则（故障注入/回滚验证）

  ▶ LLM/AI 工程（Agent/RAG 专用）
  Agent 可靠性（终止条件/独立评审/上下文隔离/错误回退）
  RAG 质量（分块/召回率/重排序/接地性/引用来源）
  Prompt 质量（指令清晰/格式约束/幻觉校验/护栏）

  ▶ 通用工程
  向后兼容性（API/数据库/客户端）
  可访问性 WCAG 标准