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建立了一个简单的飓风和天气追踪器，专注于我称之为家的东加勒比海岛屿。它会自动更新最新的国家气象局（NHC）和海洋气象中心（OWM）数据，包含一个互动地图，让您可以快速查看多个岛屿的天气情况以及最近的接近点（CPA）。我对用户界面设计不太擅长，因此欢迎大家提供反馈和建议，以便使这个工具更加实用和易于使用。

我在进行重构后正在移动一些 Terraform 状态。这是一个非常繁琐的问题（如你们中的一些人可能知道的那样）。大约有 50 个资源需要被销毁，另外 50 个资源需要被创建，手动移动状态至少需要我 1-2 个小时，如果在过程中出错还得重做，那就更久了。 为了避免这种情况，我创建了一个详细的提示，请求 Claude Sonnet 4 为我完成这项工作。我给出了非常清晰的指示（大约 2 分钟的写作时间）以及纯文本的 Terraform 计划。它成功地在大约 1-2 分钟内生成了我所需的所有 Terraform 状态移动命令，我可以使用 xargs 一键完成，太棒了！这是一项高价值的 LLM 查询！输入的 token 数量较少（相对而言），输出的 token 数量也少，节省了大量时间（我们都知道，时间就是金钱）。 请分享你们的高价值 LLM 查询！

我希望向那些在实际应用中运行代理的人学习，而不仅仅是演示。如果你有一个生产环境的设置，能否分享一下哪些有效，哪些出现了问题？ 我最感兴趣的内容包括： - 编排工具的选择及原因：LangGraph、Temporal、Airflow、Prefect、自定义队列。 - 状态和检查点：你在哪里持久化步骤，如何重放，如何处理模式变化。 - 并发控制：并行工具调用、背压、超时、重试的幂等性。 - 自动扩展和成本：保持延迟和支出合理的策略，现货与按需，GPU共享。 - 内存和检索：向量数据库与键值存储，驱逐策略，防止过时的上下文。 - 可观察性：追踪、指标、实际预测事件的评估。 - 安全性和隔离：沙箱工具、速率限制、滥用过滤器、个人身份信息处理。 - 战斗故事：教会你一课的事件及其解决方案。 背景（以便不是随便问的）：小团队，使用Python，k8s，MongoDB作为状态存储，Redis作为队列，所有内容都是自定义的，正在尝试LangGraph和Temporal。乐意在评论中分享配置和交流经验。 请回答任何一个子问题。即使是你技术栈的快速概述和一个小问题，也会对其他阅读此内容的人有所帮助。谢谢！