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阅读全文 →v1.0.0 GA 之后的第一个 patch（v1.0.1）补齐桌面端 auto-updater、rollback CLI、DSAR 自助导出三项 GA blocker 之外的硬需求。明示升级路径与回滚机制。
阅读全文 →Attune Pro 会员网关 (gateway.engi-stack.com) 基于 new-api 实现 LLM/VLM 双源头路由。channel + model 白名单 + content-type aware 分流，单 provider 故障自动 fail-over，对客户端透明。
阅读全文 →Attune v1.0 正式发布。核心亮点：20 个 AI agent 全面投产（law-pro 14 个 + OSS 5 个 + Office helper），三阶段可靠性框架（Phase 3 F1=0.9828），5 个采集源内置 connector，三产品矩阵 GA（attune OSS + attune-pro + attune-enterprise）。
阅读全文 →在 attune 三赛道 benchmark（法律/Rust/中文八股）上对比 bge-m3 / m3e-base / multilingual-e5-large / openai-text-embedding-3。bge-m3 综合 MRR 0.93 拿下，特别是法律赛道领先 m3e-base 23% / mE5-large 45%。本文给出 5 个真实拒绝理由，包括为什么 openai-text-3-large 没测、为什么 cohere v3 被排除。
阅读全文 →L0 正则 + 校验码（ISO 7064 / Luhn）+ L1 用户字典 + L3 LLM 语义脱敏。三层防御 + 可逆 [KIND_N] 占位符 + 出网审计日志，让"原文不出网"从口号变成可验证的事实。本文给出完整的 Rust 正则 + 校验码代码，以及为什么我们没有选 ML NER 而是用了 80/15/5 的成本感知分层。
阅读全文 →法律赛道 MRR 0.60 → 0.80（+33%）。F-Pro 不是一个算法，是 4 个阶段叠加的防御：domain 字段 + chunk 前缀 + 跨域惩罚 + 关键词意图识别。零 LLM 调用，10ms 内出结果。本文复盘了 5 轮调参 sweep，包括为什么 penalty=0.4 而不是 0.2 或 0.6，以及一个意外发现：Rust 赛道 MRR 顺带从 0.87 → 1.00。
阅读全文 →过去三年我们看过 20+ 款 "AI 知识库" 产品，全部走相同范式：上传文档到云端 → 服务端 chunk + embed → 云端 LLM。Attune 选择反向：本地 vault + AES-256-GCM 字段加密 + 显式出网 + 12 类 PII 自动脱敏。代价是工程复杂度 3 倍，回报是"原文不出网"成为可证明的事实而非空头承诺。
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