LLM 社区 · 我用 llm 做了个小工具，代码已开源，欢迎拍砖

网上关于 llm 的文章大多停在「怎么用」，很少有人写「什么时候不该用」。这篇想补上后半句。

-- 出问题的那条查询：在 2000 万行上做了全表扫描
-- 加复合索引后 P99 从 1.8s 降到 42ms
SELECT id, title, created_at
  FROM posts
 WHERE community_id = ?
   AND status = 1
 ORDER BY score DESC
 LIMIT 20;

第一件事是把变量收敛干净。我们最开始同时在改配置和升级版本，结果两组数据的差异根本说不清是哪个带来的。后来回滚到只动一个变量，重跑了三遍，曲线才稳定下来。这一步很枯燥，但省不掉。

监控这块我们也顺手改了：把原来的平均值告警换成分位数，并且按接口拆分。改完之后误报少了大概七成，值班同学的怨气肉眼可见地下降了。

顺便说一句，官方文档里这段其实有写，只是藏在一个很不起眼的位置。我是在翻源码注释的时候才发现的，注释里作者解释了为什么这么设计 —— 大意是「为了在极端情况下退化成可预期的行为」。