AI 与文档
面向技术文档发布的 LLM 内容流水线护栏
当模型能够大规模创建和更新文档时，验证也必须同比扩展。限制输入、保留来源、验证结构，并把“生成”与有权限的“发布”分开。 好的架构预设模型有时会错。可以让模型提出文件、元数据和修改，但不要让同一步骤静默发布。
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质量
标签文章: 质量
标准
在数百名贡献者规模下仍然有效的结构化写作规则
规模化一致性来自内容模型、术语和可复用模式，而不是要求所有人背下巨大 style guide。重要规则应写进 schema 和组件。 小团队可以依靠共同习惯和直接编辑。贡献者达到几十或几百人后，记忆就不再是控制系统。
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AI 与文档
合成示例：有用的草稿，危险的证据
围绕“合成示例：有用的草稿，危险的证据”给出可执行、可验证并且便于长期维护的技术写作方法。 从技术写作角度解释“合成示例：有用的草稿，危险的证据”，重点是可执行、可验证和可维护的做法。
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工具
把 Vale 用作质量门，而不是标点警察
样式 linting 最有价值的地方，是发现术语漂移、风险措辞和可重复的编辑缺陷。规则应少而明确，并保持足够安静，让一次失败真正值得作者注意。 样式 linter 可以在几秒内检查成千上万句子，因此很容易产生“把所有偏好都编码进去”的冲动。
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