快乐沙盒

提出了一种基于DecisionTransformer的生成式自动出价框架GAVE，通过基于分数的Return-To-Go整合CPA等约束，动作探索机制在离线数据外稳定探索，可学习价值函数估计未来回报上界引导优化，实现了自适应优化与策略改进，有效应对不同广告主目标及分布外风险。

基于QwenASR1 7B本地部署，通过音频格式统一、FastAPI接口封装及日志监控，将长会议录音转写为文本，并接入熙瑾会悟系统完成纪要生成、待办提取与归档，实现私有化AI会议助手全链路集成。

随着AIAgent成为API资产的新消费者，API开发正从“规范优先”转向“技能优先”。Skill-First在保留端点规范、测试用例等基础上，增加可执行技能层，使资产从可读变为可调用。系统由Apifox、CLI、SKILL和Agent协同构成，人类设定目标，Agent执行任务，CLI进行校验。

基于PRD与代码库自动生成OpenAPI规范并导入Apifox，依次创建单接口测试用例、构建完整业务场景，每步均执行前验证。最终运行自动化测试，全程由agentHints引导，形成可追溯的闭环验证流程。

CLI+SKILL方案相比MCP，工具调用步骤减少约30%，因描述和重试导致的Token浪费减少25%，结构化错误重试减少40%，因跳过回读导致的跳转错误减少21%。提升源于引导式发现、本地校验与可操作建议，将复杂性从模型上下文转移至工程系统。