一、Off-ramp 机制本身（控制策略层）
1️⃣ 2000 token 的拐点是怎么验证出来的？
你可以问：
你们是否做过不同注入长度（比如 500 / 1000 / 2000 / 4000）的
precision / recall 的对比曲线？
看点：
- 这是“经验阈值”
- 还是“实验拐点”
这是判断他是否具备系统调参能力的关键。
2️⃣ 阈值是固定 2000，还是可配置、可动态调整？
你可以问：
不同模型、不同场景（比如不同 entity 类型），阈值是否一样？
看点：
- 是否已经意识到模型差异、任务差异
- 有没有做成配置/策略，而不是常量
3️⃣ 你们是否只在 tool → code 这一处做 off-ramp？
你可以问：
是否存在 code track 中再次回退或分流的情况？
还是整个 pipeline 只允许一次切换？
看点：
- 他对整个执行状态机是否有完整模型
- 还是只做了一次硬切
二、UUID 丢失与引用稳定性（你抓到的核心薄弱点）
4️⃣ UUID 丢失发生时，系统现在是如何处理的？
你可以直接问：
UUID 字段缺失或数量不匹配时，是：
- 自动重试？
- 自动改走 code track？
- 还是直接失败？
看点：
- 是否存在自动校验与恢复机制
- 还是靠 off-ramp 兜底
5️⃣ 你们是否统计过“错误类型分布”？
你可以问：
在超过 2000 token 后，错误主要是：
- UUID 丢失？
- 字段错位？
- 顺序错？
- 还是引用到不存在实体？
看点：
- 是否做过 error taxonomy
- 是否有针对不同错误的不同治理手段
6️⃣ 为什么不使用会话级 handle / reference 映射？
这是一个非常锋利的问题：
如果 UUID 是本体唯一身份，
是否考虑过在对话中只暴露短 handle，由系统映射回 UUID？
看点（极重要）：
他是否意识到：
问题不只是“多了就切”，而是“LLM 不该承担精确 ID 传输职责”。
这是判断接口设计成熟度的关键问题。
三、评估设计（文章中最容易“看起来很好”的部分）
7️⃣ 你们的 precision / recall 是在什么输出形式下计算的？
你可以问：
是完整异常集合，还是 top-K？
如果是 top-K，K 是多少？
看点：
- 是否清楚指标和系统行为之间的关系
- 是否具备可复现实验设计意识
8️⃣ 这 100 个异常 valve 是如何注入的？
你可以问：
是规则/物理模型注入，还是模型生成异常模式？
看点：
- 是否存在分布泄漏（AI 找 AI 生成的异常）
- 是否能代表真实工业异常
四、成本模型是否真正落地（对照他文章里的 cost layer）
9️⃣ 你们在实际系统中，三类 cost 的权重如何设？
你可以问：
latency / token / failure
在生产中哪一个权重最高？
看点：
- 他是否真的把文章中的 λ 当作工程决策变量
- 还是停留在理论模型
五、系统可演进性（Staff / 架构分水岭问题）
🔟 如果未来要支持 100k / 1M entity，这套机制的瓶颈在哪里？
你可以问：
最大瓶颈是：
- sandbox 执行？
- I/O？
- 数据切分？
- 还是 LLM 规划层？
看点：
- 是否能清楚指出下一阶段瓶颈
- 是否具备平台级视角
给你一个非常实用的总结版
你可以把所有问题浓缩成三大类：
✅ 第一类（系统是否成熟）
off-ramp 是否是可调、可验证、可演进的控制策略？
✅ 第二类（你现在最敏感、也最重要）
是否意识到“UUID 丢失”是接口设计问题，而不是 token 问题？
✅ 第三类（文章里最容易被水掉的地方）
评估是否真的严谨、可复现、无分布泄漏？
如果你只挑 3 个问，我建议你问这三个：
① 2000 的拐点曲线怎么来的？
② 为什么不用会话级 handle，而让 LLM 直接传 UUID？
③ UUID 丢失时系统如何自动修复？
这三问，基本就能判断：
👉 他是一个会把系统长期打磨下去的工程负责人，
还是一个已经很不错，但主要停在架构原型阶段的工程师。