首页

实战 SOP

场景化落地教程,含真实截图、Prompt、工作流模板与踩坑记录。

腾讯 770B 旗舰自部署 SOP:8 张 H100 连 FP8 权重都放不下,官方起步线是 16 张 B200

自部署腾讯 770B 旗舰 Hy4 preview 的完整 SOP。先泼冷水算清显存账:FP8 权重约 770GB,官方 vLLM recipe 明确基线是 16×B200 或 8×B300(weights+KV cache),8×H100(640GB)连 FP8 权重都放不下--激活 49B 省的是算力,770B 权重必须整份驻留显存。两条部署路线命令逐字出自官方 README:vLLM 预构建镜像(MTP 投机解码 num_speculative_tokens=3、FLASHMLA_SPARSE 注意力后端、hy_v4 工具/推理解析器)与 SGLang 预构建镜像(NEXTN 投机、tp-size 8)。含 OpenAI 兼容调用(temperature 0.9/top_p 1.0,no_think 关深度思考省输出 token)、AngelSlim 自量化、finetune 管线、7 条踩坑与 10 项上线 checklist;不自部署的可走腾讯云 TokenHub/OpenRouter 或 WorkBuddy/CodeBuddy 两周免费。

GLM-5.3-Flash 接入 SOP:一条 curl 跑通视觉 Coding,从百万 token 8 毛到 10 万张国产卡

从零接入 GLM-5.3-Flash、一天跑通视觉 Coding 的完整 SOP,三条路线按需取用:API 直调(10 分钟出第一个结果,一条 curl 跑通多模态;官方推荐参数 temperature 1、top_p 0.95、reasoning_effort max,thinking 仅支持 enabled 关不掉,stream 与 tool_stream 必须成对开);GLM Coding Plan 订阅(半小时把 20+ 编程工具接到 GLM,¥118/538/1078 三档、额度翻 3 倍);开源权重自部署(vLLM/SGLang,显存为工程估算口径)。核心交付是 Visual Coding 截图反馈回路:每轮渲染后把界面截图作为 image_url 回传,让模型看着自己的产出改代码。含参数验收清单、token 分类记账与 5 条踩坑。

GPT-Image 2 商用出图 SOP:从提示词结构化到成本控制,一张图 6 分到 1 块 5

「一张 AI 海报多少钱」在 GPT-Image 2 时代有了精确答案:官方 API 单张 0.006-0.211 美元,Batch 通道半价。这篇 SOP 从零走完「需求到成片」全流程:第一步把需求翻译成档位(Instant/Thinking、low/medium/high、3:1-1:3 比例、知识截止 2025-12 的联网坑);第二步提示词结构化(主体/布局/风格/文字锁定/约束五段原子法,文字必须显式锁定防乱码);第三步 API 调用(/v1/images/generations 的 curl 与 Python 示例、token 计价换算);第四步渠道选择(官方/Batch 半价/Azure 4K/聚合网关按张计价的成本表);第五步批量与五项质检清单;第六步七个踩坑实录(迭代编辑递减、输入图收费、low 档不能直接交付等)。含 1000 张海报 $30-120 的预算带算法。

Wan3.0 实战 SOP:从 PPT 到 30 秒成片的全流程

2026-08-24 阿里云百炼 Wan3.0-Video 上线,首次支持 PPT/PDF/Word 文档直输,单次 2-30 秒、480P/720P/1080P 三档,API 按秒计费 0.3/0.6/1.2 元。这篇 SOP 从零走完「文档变 30 秒成片」全流程:百炼 Key 与地域一致性、零代码入口、DashScope SDK(≥1.25.16)异步调用与 24 小时 video_url 时限、带时间戳的分镜 Prompt 模板、参考生视频 file/link 二选一,含成本表(1080P/30 秒原价 36 元、7 折 25.2 元、含抽卡预算 60-80 元)与 7 个踩坑。

白嫖 OpenAI 顶级 Agent 底座:Codex Harness 接入 SOP,从一条命令到产品级 Runtime 的三级火箭

白嫖 OpenAI 顶级 Agent 底座的接入 SOP:三级火箭。第零步认证(login_chatgpt/login_api_key,key 走环境变量不进 prompt)->第一级 codex exec 一条命令跑 CI/脚本->第二级 Codex SDK 当函数调(startThread/run、outputSchema 结构化输出、~/.codex/sessions 线程持久化+resumeThread 断点恢复、runStreamed 事件流、沙盒与文件系统粒度权限 config 实例)->第三级 codex app-server 产品级 Runtime(JSON-RPC 2.0、generate-json-schema、Approvals 审批语义、-32001 过载重试、/readyz /healthz 探活)。附上线前 10 项 checklist+5 个典型踩坑(key 进 prompt/默认信任沙盒默认值/非 Git 目录/失败整体重跑/第一天就上 app-server)。全示例出自官方仓库文档,非法律与安全合规意见。

给 Agent 上缰绳 SOP:OpenAI 都翻车了,你的权限清单还没建?

给 AI Agent 上缰绳的部署 SOP:连 OpenAI 都翻了车(8-18 官宣减速整改),普通团队更需要工程化缰绳。五步走:三问定风险级(L1 只读/L2 沙盒内可写/L3 碰生产碰钱)->凭据与权限最小化(key 走环境变量绝不进 prompt、scoped token 设过期、生产与 agent 凭据物理隔离)->沙盒执行层(选型结论引自同批横评:E2B 最快上线/CubeSandbox 自托管开箱即用/agent-sandbox 配 K8s,附 E2B 最小示例)->监控与审批门(全量行为日志+高危操作人工审批+便宜模型盯贵模型的 AI 监工思路)->熔断与应急(token 与操作次数双限额、异常自动暂停、复盘四栏模板)。附上线前 10 项 checklist+5 个典型踩坑。非法律意见。

先别给 AI Agent 发钱包:从限额沙盒到真实支付的落地 SOP(附防跑飞三道保险)

给 AI Agent 接支付能力 SOP:五步走--三问定范围(90% 需求停在配额层)->沙盒层(预充隔离+QPS/日额/单请求上限三件套+只读支付工具+全量日志,7 天验收降级行为)->选轨(stripe/ai 官方仓库 1749★ MCP 路径 vs x402-fetch npm 包)->接入实操(MCP 只读先行 JSON 配置+wrapFetchWithPayment 代码全给)->三道保险(限额/白名单/人工审批)+上线 checklist。5 踩坑:凭据塞 prompt/无上限上线/只限额不白名单/跳沙盒/忘退款对账。非法律投资建议。

给你的 AI 内容装「合法身份证」:标识合规 SOP(显式+隐式双标识实操)

AI 内容标识合规 SOP:《标识办法》+GB 45438 框架下四步实操--判断范围三问->显式标识(文本/图像/音频/视频形式表+平台声明开关)->隐式标识(c2patool 安装/manifest.json trainedAlgorithmicMedia/嵌入验证命令全给)->发布留痕。5 踩坑:平台重压缩丢元数据/删标工具违法且无效/显式标别藏深/水印只是隐式一种/外包写进合同。非法律意见。

实战SOP|一行 npx 跑起 DeepSeek Harness:安装、四种模式、轨迹回放到第一个插件

DeepSeek Harness 上手 SOP:环境准备->npx @deepseek-ai/dsh web 一行启动(127.0.0.1:3080)->四种模式选择口诀(干活 Standard/编排 Code/测模型 Minimal/写插件 Creator)->轨迹回放分叉排障->第一个 dsh-plugin 插件。5 踩坑:别焊生产/插件先审再装/先算 token 成本(高峰涨价)/网络两卡点/UI 朴素非 bug。以官方仓库为准。