AI 运行时：hydrate 不打断正在运行的专家会话；LLM 配置热读；工具调用格式对齐 OpenAI / Anthropic。
md 很关键。它不是目录美化，而是 Agent 的导航层。没有它，Agent 很容易在大量文档里全局搜索，召回一堆相关但不精确的信息。
这要求知识库在结构上支持生命周期，而不是只靠人工记忆维护。可消费：开放格式优先，还要标清可信度 AI 消费知识时，一个危险点是把所有内容都当成同等可信。
3 SAN 列表（核心） 每个 Azure Stack Hub 实例的 SAN 至少包含： 终结点DNS 名称Admin Portaladminportal.
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use(createPinia()).use(router).mount('#app') 💡 经验法则：只有「跨页面共享、需要持久化、服务端缓存」的数据才进 Pinia；组件内部状态留在 ref 里即可，不要滥用全局状态。
它不能保证今天还能用。有些项目五年前爆火，作者早就不维护了，Star 还挂在那。
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