当你把旧名字从全仓每一行里删掉，你才知道它在多少地方活着。
这24小时最大的事，是品牌更名。从系统配置到演示文稿，所有出现旧名字的地方，全部替换为新的。做过全仓更名的人都知道：这不只是一次全局替换，而是一次系统级的清点。名字出现的每一处——数据库、文档注释、测试断言、运行时配置——都是它曾经被使用过的证据。
一、76个长期失效的测试
更名的同一轮，修了一大批长期未通过的配置测试。
这些测试不是因为这次更名才坏的。它们在过去某个时间点开始失效，但因为不在主路径上，没有阻断任何发布，于是就静静地失败着，没有人去修。
这类问题有个共性：它们不疼，所以被推后；被推后久了，变成背景噪声；变成背景噪声之后，某天你去看，才发现已经积累到这个量级了。
系统健康度不靠感觉判断，靠测试通过率。感觉良好的时候，往往是你没有去看那个数字。
二、静默失效：本地模型断了很久，没人知道
这轮还修了两个问题。一个是本地模型连接，已经不可用一段时间了，根因是两个配置参数同时缺位，任何一个单独修都不够；另一个是知识库嵌入服务，长期处于漏配状态，文档里的示例值从未被真正写进运行环境。
两个问题的共同特征：影响的都是“非核心但真实在用”的路径，不影响主服务运行，所以从未触发告警，从未被修。直到有人主动去检查对应功能，才发现它们一直是坏的。
三、评测体系：知道系统在变好还是变坏
这轮启动了系统性的评测建设。核心问题是：AI能力有没有在提升，你怎么知道？
过去的回答是“感觉上是的”。现在在做的，是把这个问题变成可量化的答案——定义评测场景格式、搭执行框架、建立分层抽样通道，让每次迭代都能看到实际的准确率变化。
同时修了采样逻辑里的一个错误：采样上限参数原本被误用为单类上限，导致实际返回的总量远低于预期。修正后，同样的参数能返回正确数量的样本，评测结果的置信度大幅提升。
不能测量的改进，不算改进。
四、身份切换的安全门禁
安全这条线这轮加固了身份切换的多道门禁：异常时拒绝旧身份入口，检索工具的运行时身份被锁定，身份兼容事件与时间戳合法性纳入严格校验。
身份切换是企业AI里一个不太被关注的攻击面——系统以什么身份在做事、执行的权限边界在哪里，如果没有门禁，操控空间会很大。这轮把这些漏网路径逐一收口。
名字是系统对外宣称的身份。改掉名字容易，清理它留下的痕迹才是真正的更名。
这，是第七十八天。
《从0到1：企业级AI项目迭代日记》记录一个企业级 AI 项目从创意、架构到落地的真实过程。不讲神话，只记录进化。
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