自动诊断不是为了让团队多一个红色报警，而是把性能变成日常工程约束。PR 阶段能发现的问题，就不要拖到线上。
swift" ) iOS集成代码： // 使用MLC生成的Swift接口 import Foundation class MLCInferenceEngine { private var runner: LLMModelRunner?
你只需要说 Yes / No / It depends 能从代码库查到的，不问你——只有真正需要你做取舍的决策，才会端到你面前 典型的 grilling session：15-50 个问题，30-60 分钟。
结论很简单：K3 在 SWE-bench 类任务上拿了 92.4%，Fable 拿了 92.