ZIP 炸弹与路径穿越：数据采集器的信任边界在哪里？
通过限制压缩输入的允许大小、条目和路径，让处理资源保持可预测。即使上传内容很小，解压后也可能需要大量内存。如果直接将文件名用作路径，还可能触及分析系统之外的文件。
SAG TECHNOLOGY FRONTIER
我们不只追随技术趋势。
SAG定义下一项标准。
我们设计搜索、回答与生成式AI理解品牌的方式，并用清晰的技术语言介绍SAG的真实架构与运营原则。
SAG / ARCHITECTURE NOTES
构成当前SAG的五项技术原则
从发现、证据与数据边界，到可靠执行和内容交付，逐一说明我们的工程选择。
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Intent·Persona·Product Attribute：如何将购买问题转化为数据
介绍如何将客户的目的、情境、限制条件和商品属性整理为问题结构。即使关键词相同，预算、环境和判断标准也可能不同。只保存词语会忽略实际选择条件和所需的商品依据。
服务器查询并行化：避免重复读取相同配置的性能设计
并行执行彼此独立的查询，并读取一次共享配置后重复使用。即使是小型查询，反复往返也会累积延迟。随着功能增加，重复读取共享配置的成本可能比模型本身更容易成为瓶颈。
观测队列：如何避免混合不同引擎的排名？
将问题、引擎与模型、地区、语言和设备条件相同的观测归为一个比较单位。即使是同一句话，模型和市场不同，回答也可能不同。删除这些条件后计算平均值虽容易，却难以解释究竟发生了什么变化。
原文凭证：如何从结果回溯到可复现的资料
这是一种将观测条件与原始响应关联为一条可核验记录的模型。若只保存表格中的排名，搜索结果发生变化后，就很难确认当时为何得出那个数字。即使来源链接仍然有效，也不能保证它与观测时的回答相同。
发布月份与分析月份：为什么 10 月报告应说明 9 月情况
这是一种将报告发布时间与评估对象期间分别定义的运营结构。若将本月进行中的资料与上月完整资料混在一起，就难以解读环比变化及负责工作的效果。将尚未结束的期间表述为结账业绩，会造成更大的误解。
如何将 GEO 研究用于运营，而不把它复制成客户成果
先确认研究条件，再针对客户问题和渠道进行单独验证。论文中的模型、市场和指标不同，效果也可能不同。将研究中的提升率直接复制为客户预期成果，会超出证据所能支持的范围。
截图、OCR 与 DOM 的边界：通过屏幕最多能诊断什么？
将图像与文本、DOM 作为不同类型的证据进行管理。屏幕上可以显示产品说明，却看不到 meta 标签或 canonical。若把截图当作与 HTML 诊断相同的依据，就会对未经核实的技术项目下结论。
官方来源判定：URL 中包含品牌名就算官方依据吗？
根据已注册品牌的域名关系，将来源分类为官方或外部来源。如果把名称相似的网站和媒体引用误认为官方规格，责任归属就会改变。字符串相似度不等于域名所有权。
外部采集适配器与 fallback：替代响应何时算成功？
这是将外部服务的输入、错误和原文转换为通用观测的边界。若用示例替代 API 调用失败并标记为成功，就会被误认为实际采集。调用恢复与结果替代并不相同。