要区分需要写到本地的 lazyload，和完全不用再次落local disk 的 remote load，具体叫法你来定，把名词定义清楚

1. 需要单独有一个产品价值与场景环节
2. 详细总结团队当前 skills 和 agent rules 分发遇到的问题
3. 推导出来我们需要有三种 skills 第一种是严肃维护团队自上而下推广的，第二种个人维护分享交流的，第三种社区优秀的便于下载的 4.skills 工程化规范章节需要单独成篇，主要讨论 skills 如何长期持续维护，需要包含示例、测试、统计机制、CR 机制等

漏了两个最最最最最最重要的场景： 1. 纳管外部 IDC GPU - 这个可能要求你们支持 NAT 网络、优化调度、镜像预分发等等 2. 国产化 GPU

制品分发能力少了基于远程存储，完全不拉到本得的方案。和 lazy 也不一样。类似 DADI 或基于文件系统协议的。

少了一个规模大：更强调控制面的承载能力，与供给能力、并发能力都不同

我们团队强调的开发者体验，是包含平台开发、平台运维、业务研发等广义的技术人员角色的体验。 好的开发体验会带来：架构师售前好演示、客户迁移对接简单、出问题后排障简单。 虽然这不是新运行时的重点。

把控制面的弹性性能和数据面的计算性能分开。我理解这里说的是弹性要求

存储也需要隔离。AGS 场景中，不同沙箱会使用同一个 COS 桶，但是挂载不同的 COSFS subpath

这个错了。Argo Workflow 也是典型的数据处理场景，但是对 Pod 启动速度的要求是越快越好，最好逼近于 Agent。这个场景很像 AWS StepFunction

业务场景这个章节，过度抽象化了。一个可行的改进方向是：补充 TKE Serverless 上当前多个典型客户的用户故事，补充多个使用 TKE 无法迁移到 TKE Serverless 的案例。 虽然我们要解决共性问题、但这些共性问题应该是从实例化的用户故事归纳而来。建议由产品同学共创。

应该是多个小模型共用同一个 GPU，而不要强调也给 GPU 加载多个小模型。前者是需求，后者是实现。 多个小模型共用统一个 GPU，也可能是通过分时复用实现的。

这里的说明有问题：算力 QOS 不是已经挪到超卖章节了吗？

希望可用性作为本章节的第一大板块。希望所有人意识到可用性是生死问题，是底线问题

这些动机一直都存在，为什么我们今天才开始做这个了？因为 AI 。包括 AI 业务带来的 Agent 和推理训练的需求，加剧了底层不可控的问题，如果没有 AI Agent ，特别是 AI Coding 技术我们团队的力量无法完整这么庞大的工程，有了 AI 的加持才有了一线的可能：这就到处来我们必须全面利用AI 带来的变化，才可能把这个事情搞定。也即，第一页背景和动机，希望能够新增一个板块解释为什么今天才启动，阐述AI 带来的改变和我们必须借助 AI 的力量。借助AI 的力量，不仅仅是 AI Coding，更是心的 AI Native 的研发模式和组织模式。