AI 能力接入规范（mom）

目标：以后写脚本和工具时，默认评估“这一步是否更适合交给模型”。

1. 何时用 AI，何时用纯逻辑

适合 AI：

1. 文本提取（从杂乱内容里抓字段）
2. 分类/打标签（规则难穷举）
3. 改写/总结/翻译
4. 异常日志归因（先给候选原因）
5. 多源信息归纳（先合并，再产出结构化结果）

适合纯逻辑：

1. 可严格定义的计算和校验
2. 文件系统批处理
3. 数据库事务与幂等写入
4. 安全关键路径（鉴权、权限判断）
5. 高一致性要求流程

原则：Deterministic core + AI assist

2. 统一入口（默认配置）

• Base URL: <REDACTED_URL>
• API Key: <REDACTED_TOKEN>
• Fast model: <REDACTED_MODEL_NAME>
• Balanced/Strong model: <REDACTED_MODEL_NAME>

环境变量优先级（高 -> 低）：

1. AI_*
2. OPENAI_*
3. 代码内默认值

3. 模型选型建议

1. fast：提取、分类、摘要、翻译、改写
2. balanced：常规问答、常规生成
3. strong：复杂规划、复杂代码、复杂推理

4. 代码复用（Bun）

使用通用 client：

import { chat, chatJson } from "<REDACTED_PATH>";

示例（提取结构化信息）：

const { data } = await chatJson<{ title: string; tags: string[] }>(
  [
    { role: "system", content: "提取标题和标签，返回 JSON" },
    { role: "user", content: input },
  ],
  { task: "extract", effort: "fast" }
);

5. CLI 快速用法

# 快速总结
bun <REDACTED_PATH> --task summarize --prompt "..."

# 从 stdin 提取
cat input.txt | bun <REDACTED_PATH> --task extract --stdin

# 复杂任务用强模型
bun <REDACTED_PATH> --task coding --effort strong --prompt "..."

6. 工程要求

1. AI 输出要有兜底（解析失败时降级）
2. AI 输出写入前做结构校验
3. 记录模型名和关键参数，便于复盘
4. 涉及外部动作时，先做人类确认