作品案例 / 001

可靠地接收输入。
明确地处理失败。

两个独立组件，围绕一个实际问题：系统在非正常路径下的行为，应该如何验证？

AI 辅助 · 合成数据 · 本地演示

阅读英文技术简报下载参考源码

81测试通过 · 2026-09-09

6已记录的 API 场景

0测试中的真实模型调用

证据采集于 2026-09-09；以下为历史记录，不代表在线运行或本次重新执行。

已录制的演示

本地示例实际做了什么

约 57 秒无声录屏，含英文屏幕说明。为了便于阅读调整了节奏，不能用于衡量响应延迟；模型场景使用模拟响应。

PDF 与视频保留原始演示中的 9 个浏览器场景；本站查看器展示其中 6 个 API 场景。公开源码包包含回归测试与离线证据，并非原始完整演示工作包。

查看已记录的测试结果

选择场景，检查证据。

这是静态测试结果查看器，不是运行中的 API、数据库或真实模型。选择场景不会向任何 AI 服务商发送数据。

RECORDED RESULT / LOCAL SQLITE EXAMPLE

{
  "mode": "recorded_result / not live",
  "scenario": "valid inquiry",
  "status": 201,
  "result": "created",
  "persisted_inquiries_after_step": 1,
  "audit_events_after_step": 1
}

数据库数量对应原始顺序演示的累计状态。

两个组件，各自有明确边界。

A / 接入 API

FastAPI → Pydantic → SQLite

先验证请求，再检查调用方提供的幂等键，并在同一个本地事务内写入咨询记录与审计事件。

B / 模型适配器

预置响应 → 解析 → 类型化输出

验证结构化输出、拒绝回答、未完成响应及有界重试。此组件没有接入前面的咨询 API。

已经验证的内容

附带的本地回归测试通过，覆盖请求校验、重放与冲突、事务回滚、部分并发提交场景，以及模型适配器的失败处理。

没有证明的内容

不宣称生产部署、真实模型准确率、客户成果或安全认证。未集成 Google Sheets 或 Telegram。不同幂等键被视为新请求，不是分布式系统的恰好一次交付保证。

复现检查结果

参考源码中包含测试与配置说明。请检查依赖，在隔离环境中运行。可选的 --live 示例会调用外部模型并可能产生费用，离线测试不需要此步骤。

python -m pytest -q
# 81 passed · local verification · 2026-09-09

查看机器可读测试报告 ↗

从第一个小里程碑开始

先把一个问题
说清楚。

说明当前流程、提供脱敏样例，并描述期望结果。正式实施前，我们先对齐工作范围和验收条件。

通过 Upwork 联系

查看需求模板

项目目标：
当前技术栈 / 流程：
问题的脱敏样例：
预期结果 / 验收标准：
截止时间与预算范围：
我有权提供的代码 / 数据访问：
是否允许 AI 辅助开发：允许 / 不允许 / 待讨论

来自 Upwork 的项目，请在合同开始前保持站内沟通，并通过 Upwork 签约。本网站不收款，也不会代你发送消息。

可靠地接收输入。明确地处理失败。