找到好用的 AI，让想法更进一步。

对显存、形状、权重加载或训练异常做保守定位。

在隔离代码环境中组织模块适配与可回退实验修改。

依据仓库说明组织最小可信的推理或评估复现。

只读检查模型结构、配置和训练推理入口。

在已明确任务和评估方法下探索可审计的研究候选方案。

分析 MongoDB 项目的 Prisma 版本限制并规划可行升级路线。

将测试中的类型断言迁移为适合不完整测试数据的构造方式。

为课程组织题目、解答与讲解目录，建立一致的练习结构。

根据选定复现目标整理环境、检查点与数据路径。

记录冒烟测试或推理评估的命令、输出与偏差。

阅读仓库说明和配置，选择最小可信复现目标。

用原始论文解决影响复现的数据划分或评估细节缺口。

为需要人工完成的步骤生成交互式 Bash 向导。

组织知识空间、文档节点层级与成员管理流程。

编辑飞书表格数据、公式和格式，组织图表与汇总分析。

配置追踪和日志，分析部署后智能体运行情况。

组织评估数据集、指标和失败结果分析。

基于可信的一手来源研究问题，并把结论和依据保存成项目中的 Markdown 文档。