我做TLDR Scholar的初衷很简单：让AI帮你快速判断一篇论文值不值得读。但做了三个月我发现：有些论文，AI是真的读不了。这不是AI的错，也不是Prompt的问题。有些论文，天生就是AI的克星。今天不吹牛，展示一下TLDR Scholar的真实失败案例。诚实，是我唯一能保证的事。

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第一次深度做Prompt Engineering。以为写prompt就是"把需求说清楚"，结果从V1到V3迭代了20多版，踩过的坑比写过的prompt还多。这篇文章不聊产品，不聊创业，只聊一件事：一个论文速读工具的prompt，到底怎么从"能跑"调到"能用"。

16年移动前端，第一次独立做AI产品。从"想做论文摘要"到"做决策过滤器"，从画功能全景图到砍到只剩一个核心功能，从纯开发思维到被产品思维反复打脸。这篇文章不推销产品，只复盘过程中的真实决策和踩坑。

摘要： 离线包方案是解决H5页面加载性能瓶颈的核心技术，通过将资源提前打包到客户端实现秒开体验（<500ms）和弱网可用性。架构设计包括：1）按业务维度拆分独立包，公共资源抽取为基础包；2）定义manifest.json描述包结构和版本依赖；3）本地存储方案（Android示例）实现资源解压与完整性校验。离线包有效规避网络延迟，提升转化率，同时降低服务器压力，适用于核心业务场景。

WebView Inspector是一款专为移动端WebView设计的轻量级调试工具，体积仅50KB，主要功能包括环境检测、兼容性检测和错误捕获。它能一键获取设备信息、WebView类型/内核等环境数据，检测30+CSS特性和56+JS API的兼容性，并捕获JS错误和资源加载失败。相比vConsole和Eruda等工具，它更轻量且专注于环境检测和兼容性分析。支持CDN引入和NPM安装，适用于开发