dbt（数据构建工具）模式、建模最佳实践、测试策略与现代化数据转换生产流程综合指南
根据需求、团队能力与长期可持续性，系统性地甄选技术、框架与工具。
全面实施AI智能体工具的权限体系，涵盖RBAC、审批工作流与安全策略
遗留系统迁移实战指南
创建、管理并维护AI评估用的“真实数据集”，涵盖标注、质量控制与版本管理等关键环节
全面推行SCIM 2.0标准，实现企业级应用的自动化用户开通与注销流程
GitHub Pull Request 生命周期管理
通过API与系统版本管理策略，在保持向后兼容性的前提下，灵活支持系统演进。
针对AI系统，构建回归基准测试体系，涵盖测试套件搭建、CI/CD集成与持续基准测试策略
为AI智能体实施审计追踪与日志记录综合指南：涵盖追踪溯源、可观测性、合规性与调试功能
明确界定各系统、服务与模块之间的边界，有效管控复杂性，助力各组件独立演进。
全面掌握高效微文案的写作技巧，包括按钮、标签、提示信息、占位符与空状态设计