【仅剩237份】微信小程序Golang开发工程师能力图谱（含12个核心模块自测题+答案解析）

第一章：微信小程序Golang开发工程师能力图谱概览

微信小程序Golang开发工程师并非简单叠加“前端小程序”与“后端Go”的技能，而是在跨端协同、安全合规、高并发服务与轻量交付之间构建精准技术支点。其能力图谱横跨客户端交互理解、服务端架构设计、云原生部署实践及小程序生态规范四大维度，强调全链路问题定位与性能敏感型工程决策。

核心技术栈边界

客户端侧：需理解小程序渲染机制（如WXML/WXSS生命周期、自定义组件通信）、基础API调用约束（如wx.request的HTTPS强制要求、wx.login凭证时效性）；
服务端侧：以Golang为主力语言，聚焦HTTP/HTTPS服务（net/http或gin/echo框架）、JWT鉴权集成、OpenID/UnionID解密（需AES-128-CBC解密逻辑）；
基础设施层：熟悉云开发（CloudBase）或自建服务部署（Docker + Nginx反向代理），掌握TLS证书配置与微信服务器IP白名单维护。

关键实践能力示例

验证小程序登录态时，服务端需严格校验微信接口返回：

// 示例：解析微信code2Session响应（需替换为实际请求）
resp, _ := http.Post("https://api.weixin.qq.com/sns/jscode2session", 
    "application/x-www-form-urlencoded", 
    strings.NewReader("appid=APPID&secret=SECRET&js_code="+code+"&grant_type=authorization_code"))
defer resp.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
// 必须检查err、http status code、且响应中含openid字段——缺失即非法

能力成熟度对照表

维度	初级表现	进阶表现
安全防护	使用明文存储session	实现Redis+JWT双因子会话管理
性能优化	单体HTTP服务无压测	接入pprof分析热点，QPS≥3000
生态适配	仅调用基础API	支持订阅消息模板动态管理

该角色需持续跟踪微信开放平台文档更新（如2024年起强制要求wx.getExtConfigSync校验域名白名单），并将Golang的并发模型（goroutine/channel）自然融入小程序异步场景设计。

第二章：小程序后端架构与Golang服务设计

2.1 小程序通信协议解析与Golang HTTP/HTTPS服务实现

小程序与后端通信严格遵循 HTTPS + JSON 的轻量协议：所有请求需携带 X-WX-SIGN 签名头、X-WX-APPID 标识，且响应必须返回 Content-Type: application/json; charset=utf-8。

协议关键字段对照表

字段名	方向	说明
`encryptedData`	请求体	AES-128-CBC 加密的用户敏感数据
`iv`	请求体	16字节初始向量
`code`	请求体	登录临时凭证（用于换取 session_key）

Golang HTTPS 服务核心实现

func NewSecureServer(addr string, handler http.Handler) *http.Server {
    return &http.Server{
        Addr:      addr,
        Handler:   handler,
        TLSConfig: &tls.Config{MinVersion: tls.VersionTLS12}, // 强制 TLS 1.2+
    }
}

该函数构建高安全等级 HTTPS 服务：MinVersion 防止降级攻击，配合 Let’s Encrypt 自动证书续期可实现零配置 HTTPS。

数据校验流程

graph TD
    A[收到 POST /api/login] --> B{验证 X-WX-SIGN}
    B -->|失败| C[返回 401]
    B -->|成功| D[解密 encryptedData + iv]
    D --> E[调用微信 auth.code2Session]

服务启动时需绑定 http.HandlerFunc 处理 /api/* 路由，并集成 JWT 会话透传与微信签名验签中间件。

2.2 基于Gin/Echo的RESTful API设计与JWT鉴权实践

核心路由与中间件分层

RESTful 路由应严格遵循资源语义（/users, /posts/{id}），配合统一中间件链：日志 → CORS → JWT 鉴权 → 限流。

JWT 鉴权实现（Gin 示例）

func JWTAuth() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        authHeader := c.GetHeader("Authorization")
        if authHeader == "" {
            c.AbortWithStatusJSON(http.StatusUnauthorized, gin.H{"error": "missing token"})
            return
        }
        tokenString := strings.TrimPrefix(authHeader, "Bearer ")
        token, err := jwt.Parse(tokenString, func(t *jwt.Token) (interface{}, error) {
            if _, ok := t.Method.(*jwt.SigningMethodHMAC); !ok {
                return nil, fmt.Errorf("unexpected signing method")
            }
            return []byte(os.Getenv("JWT_SECRET")), nil // HS256 密钥，生产环境应使用 RSA 或 Vault 管理
        })
        if err != nil || !token.Valid {
            c.AbortWithStatusJSON(http.StatusUnauthorized, gin.H{"error": "invalid token"})
            return
        }
        c.Set("user_id", token.Claims.(jwt.MapClaims)["sub"]) // 提取用户唯一标识
        c.Next()
    }
}

逻辑分析：该中间件从 Authorization: Bearer <token> 中提取并校验 JWT；sub 字段约定为用户 ID，供后续 handler 使用。密钥硬编码仅用于演示，实际需通过环境变量或 Secret Manager 注入。

Gin vs Echo 关键差异对比

特性	Gin	Echo
中间件链	`c.Next()` 显式控制流程	`next()` 自动传递上下文
错误处理	`c.Error()` + 全局 Recovery	`c.Logger().Error()` + 自定义 HTTPErrorHandler
JWT 生态支持	依赖 `github.com/golang-jwt/jwt/v5`	内置 `echo-jwt` 官方中间件

鉴权流程图

graph TD
    A[HTTP Request] --> B{Has Authorization Header?}
    B -->|No| C[401 Unauthorized]
    B -->|Yes| D[Parse & Validate JWT]
    D -->|Invalid| C
    D -->|Valid| E[Set user_id in context]
    E --> F[Proceed to Handler]

2.3 微信开放平台接口封装：登录态校验、解密、模板消息调用

登录态校验：code2Session 封装

调用 auth.code2Session 接口验证用户临时登录凭证：

// 示例：Node.js 封装
const wxCode2Session = async (code) => {
  const url = `https://api.weixin.qq.com/sns/jscode2session?appid=${APPID}&secret=${SECRET}&js_code=${code}&grant_type=authorization_code`;
  const res = await fetch(url);
  return res.json();
};

逻辑分析：传入前端 wx.login() 获取的 code，微信返回 openid、session_key 与 unionid（需绑定开放平台）。session_key 是后续解密的关键凭据，不可明文存储或透出。

敏感数据解密：使用 session_key

const crypto = require('crypto');
const decryptData = (encryptedData, iv, sessionKey) => {
  const key = Buffer.from(sessionKey, 'base64');
  const ivBuf = Buffer.from(iv, 'base64');
  const encrypted = Buffer.from(encryptedData, 'base64');
  const decipher = crypto.createDecipheriv('aes-128-cbc', key, ivBuf);
  let decrypted = decipher.update(encrypted, null, 'utf8');
  decrypted += decipher.final('utf8');
  return JSON.parse(decrypted);
};

参数说明：encryptedData 来自 wx.getUserProfile() 或 wx.getPhoneNumber()；iv 为16字节随机向量；sessionKey 必须与获取该 code 时一致，否则解密失败。

模板消息调用流程

graph TD
  A[后端接收模板ID/数据/跳转路径] --> B[校验 access_token 有效性]
  B --> C[构造 POST 请求体]
  C --> D[调用 https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/template/send]
  D --> E[返回 msgid 或 errcode]

字段	是否必填	说明
`touser`	✅	用户 openid
`template_id`	✅	已在公众号后台配置的模板 ID
`data`	✅	JSON 对象，字段名需与模板定义一致（如 `keyword1.DATA`）
`page`	❌	小程序路径，支持带 query 参数

核心原则：所有敏感操作必须服务端完成，避免 session_key、access_token 泄露。

2.4 高并发场景下的Golang协程调度与连接池优化

在万级QPS服务中，runtime.GOMAXPROCS 与 GOGC 的默认配置常引发协程堆积与GC抖动。需结合业务特征动态调优。

协程轻量化实践

避免在HTTP handler中直接启协程，改用带上下文取消的worker池：

func startWorker(ctx context.Context, ch <-chan Request) {
    for {
        select {
        case req := <-ch:
            go func(r Request) { // 注意闭包捕获
                process(r)
            }(req)
        case <-ctx.Done():
            return
        }
    }
}

逻辑分析：此处显式传递req副本，防止循环变量覆盖；ctx.Done()确保优雅退出。参数ch应为有界channel（如make(chan Request, 100)），防内存溢出。

连接池关键参数对照表

参数	推荐值	说明
MaxOpenConns	CPU核心×5	防止数据库连接耗尽
MaxIdleConns	MaxOpenConns	减少建连开销
ConnMaxLifetime	30m	规避长连接超时/防火墙中断

调度瓶颈定位流程

graph TD
A[pprof CPU profile] --> B{goroutine > 5k?}
B -->|Yes| C[检查 channel 阻塞]
B -->|No| D[观察 GC pause > 10ms?]
C --> E[引入 bounded channel]
D --> F[调低 GOGC=30]

2.5 小程序云开发协同模式下Golang自建服务的定位与边界

在云开发（CloudBase）主导的小程序架构中，Golang自建服务并非替代云函数，而是承担云侧不可达场景的核心职责：长时任务调度、强一致性事务、第三方系统深度集成及私有协议通信。

核心边界界定

✅ 应当承接：WebSocket实时信令中继、金融级幂等扣款、跨云厂商数据归集
❌ 禁止承担：用户登录态校验（应交由云开发Auth）、静态资源托管、基础CRUD（优先用云数据库SDK）

数据同步机制

云数据库变更通过onDocumentUpdated触发HTTP回调至Golang服务，需严格校验X-Tcb-Signature头：

// 验证云开发签名（HMAC-SHA256）
func verifyTcbSignature(body []byte, sig string, secret string) bool {
    expected := fmt.Sprintf("%x", hmac.Sum(nil))
    return hmac.Equal([]byte(expected), []byte(sig))
}

body为原始请求体字节流；secret来自云开发环境配置；sig取自请求头，用于防御重放与篡改。

能力维度	云开发原生支持	Golang自建服务
冷启动延迟		~300ms（需预热）
单实例内存上限	2GB	无硬限制
日志链路追踪	自动注入TraceID	需手动透传

graph TD
    A[小程序客户端] -->|HTTPS| B(云开发API网关)
    B --> C{路由分发}
    C -->|轻量CRUD| D[云数据库]
    C -->|复杂编排| E[Golang服务集群]
    E --> F[MySQL/Redis/Kafka]

第三章：数据层构建与安全合规实践

3.1 MySQL/PostgreSQL在小程序后端的事务建模与ORM最佳实践

小程序高频并发写入场景下，需兼顾数据一致性与响应延迟。推荐采用「短事务 + 补偿式最终一致」混合模型。

事务边界设计原则

用户下单、库存扣减、订单生成必须包裹在同一数据库事务中
微信支付回调验证与状态更新应启用 SELECT ... FOR UPDATE 显式加锁
日志记录、消息推送等非核心操作剥离至事务外异步执行

Sequelize ORM 关键配置示例

// 初始化时启用事务隔离与连接池优化
const sequelize = new Sequelize(dbConfig, {
  isolationLevel: Transaction.ISOLATION_LEVELS.REPEATABLE_READ, // 防止幻读
  pool: { max: 20, min: 5, acquire: 30000, idle: 10000 },       // 抗突发流量
  retry: { max: 3 }                                              // 自动重试死锁
});

isolationLevel 在 PostgreSQL 中等价于 REPEATABLE READ（快照隔离），MySQL 则映射为真实可重复读；pool.idle 缩短空闲连接释放时间，降低小程序冷启动延迟。

主流ORM事务能力对比

ORM	嵌套事务支持	Savepoint 回滚	跨库事务	乐观锁原生支持
Sequelize	✅（via `transaction`）	✅	❌	✅（`version` 字段）
TypeORM	✅	✅	⚠️（需手动）	✅
Django ORM	❌	✅	❌	❌（需自定义）

graph TD
  A[小程序发起下单] --> B{事务入口}
  B --> C[BEGIN TRANSACTION]
  C --> D[扣库存：UPDATE stock SET qty=qty-1 WHERE id=? AND qty>=1]
  D --> E[检查影响行数 == 1?]
  E -- 否 --> F[ROLLBACK & 返回库存不足]
  E -- 是 --> G[插入订单主表]
  G --> H[COMMIT]

3.2 敏感数据加密存储：国密SM4与微信敏感字段加解密联动实现

在微信生态中处理用户手机号、openid 等敏感字段时，需兼顾合规性与端云一致性。采用国密 SM4-ECB 模式（配合 PKCS#7 填充）实现本地加密，再通过微信 decryptData 接口二次校验。

加密流程关键点

微信 encryptedData 为 AES-128-CBC，而服务端需用 SM4 加密落库存储
双密钥隔离：SM4 密钥由 KMS 托管，微信会话密钥仅内存暂存

SM4 加密示例（Java）

// 使用 Bouncy Castle 提供的国密算法支持
SM4Engine sm4 = new SM4Engine();
sm4.init(true, new KeyParameter(sm4Key)); // true 表示加密模式
byte[] encrypted = CryptoUtils.processBlock(sm4, data, true); // 自动PKCS#7填充

sm4Key 为 16 字节国密主密钥；processBlock 封装 ECB 模式+填充逻辑；注意微信侧不接受 ECB，故仅用于数据库存储环节。

微信字段解密联动流程

graph TD
    A[微信小程序调用 wx.login] --> B[获取 code + encryptedData]
    B --> C[服务端用 session_key 解密获取 rawData]
    C --> D[提取手机号/unionId]
    D --> E[SM4 加密后存入 MySQL]

字段	加密方式	存储位置	是否可逆
`encryptedData`	AES-128-CBC	微信客户端	是（需 session_key）
`phone_number`	SM4-ECB	MySQL	是（需 SM4 密钥）

3.3 GDPR与《个人信息保护法》驱动的小程序数据最小化采集方案

小程序启动时，仅请求地理位置（scope.userLocation）和用户昵称（scope.userInfo）两项必要权限，其余如相册、通讯录等默认禁用。

数据采集白名单机制

// 小程序端采集策略配置（JSON Schema校验）
const MINIMAL_SCHEMA = {
  required: ["openId", "city", "timestamp"],
  properties: {
    openId: { type: "string", maxLength: 32 }, // 加密标识，非明文手机号
    city: { type: "string", maxLength: 10 },
    timestamp: { type: "integer", minimum: 1700000000 }
  }
};

该 schema 强制剔除 realName、idCard、phone 等非必要字段；openId 替代用户身份，符合GDPR第6条“数据最小化”及《个保法》第六条“目的限定+最小够用”。

后端校验流程

graph TD
  A[前端提交数据] --> B{JSON Schema校验}
  B -->|通过| C[脱敏日志存档]
  B -->|失败| D[拒绝入库并上报审计]
  C --> E[72小时后自动归档]

合规字段对照表

场景	允许采集字段	法律依据
登录授权	encryptedData + iv	《个保法》第二十三条
位置服务	city（非GPS坐标）	GDPR Art.5(1)(c)
订单履约	收货人+电话	履行合同所必需

第四章：工程化与可观测性体系建设

4.1 基于Go Module的微服务依赖治理与语义化版本控制

Go Module 是 Go 生态中事实标准的依赖管理机制，天然支持语义化版本（SemVer）约束，为微服务间依赖的可重现性与演进可控性提供底层保障。

语义化版本在 go.mod 中的表达

// go.mod 片段
require (
    github.com/go-redis/redis/v9 v9.0.5
    github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/v2 v2.15.2
)

v9 和 v2 是主版本路径标识符，强制区分不兼容API；末尾 v9.0.5 表示精确修订版，确保构建一致性。Go 工具链据此解析最小版本选择（MVS）策略。

依赖治理关键实践

使用 go mod tidy 自动同步依赖图谱
通过 replace 临时覆盖私有模块（如本地调试）
exclude 阻止已知冲突版本参与 MVS

场景	推荐方式	安全边界
生产环境发布	固定 minor.patch	✅ 强制兼容
跨服务 API 升级	主版本路径变更	⚠️ 需同步升级
内部模块灰度验证	replace + local	❌ 仅限开发阶段

graph TD
    A[服务A调用v1.2.0] --> B{go.mod解析}
    B --> C[检查v1.2.0是否满足^1.2.0]
    C -->|是| D[锁定该版本]
    C -->|否| E[触发MVS重计算]

4.2 Prometheus+Grafana监控小程序后端QPS、延迟、错误率核心指标

核心指标定义与采集逻辑

小程序后端需暴露 /metrics 端点，通过 promhttp 中间件自动聚合以下三类指标：

http_requests_total{method="POST",path="/api/v1/order",status="200"}（计数器，用于QPS与错误率）
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1",path="/api/v1/order"}（直方图，支撑P95延迟计算）
http_requests_in_flight{path="/api/v1/order"}（瞬时并发量辅助诊断）

Prometheus 配置示例

# prometheus.yml 片段
scrape_configs:
  - job_name: 'miniapp-backend'
    static_configs:
      - targets: ['backend-svc:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scheme: 'http'

此配置启用每15秒主动拉取；targets 指向K8s Service DNS，确保自动发现Pod实例；metrics_path 必须与Go/Python服务中注册的路径一致。

Grafana 关键看板公式

面板	PromQL 表达式
QPS（5m均值）	`rate(http_requests_total{job="miniapp-backend"}[5m])`
P95延迟（秒）	`histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))`
错误率	`sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))`

数据流拓扑

graph TD
  A[小程序请求] --> B[Spring Boot/Go服务]
  B --> C[Prometheus Client SDK埋点]
  C --> D[/metrics HTTP端点]
  D --> E[Prometheus定期scrape]
  E --> F[Grafana实时查询+可视化]

4.3 分布式链路追踪（OpenTelemetry）在跨小程序-后台调用中的落地

小程序端发起请求时需注入 W3C TraceContext，后端服务通过 OpenTelemetry SDK 自动延续 traceID 与 spanID，实现全链路串联。

小程序端埋点示例（Taro 框架）

// app.tsx 中全局请求拦截
Taro.addInterceptor({
  invoke(context) {
    const tracer = opentelemetry.trace.getTracer('miniapp-client');
    const span = tracer.startSpan('wx.request');
    const ctx = opentelemetry.propagation.createBaggage({
      'app-type': 'miniprogram',
      'wx-version': Taro.getSystemInfoSync().SDKVersion
    });
    opentelemetry.propagation.inject(
      opentelemetry.context.active(), 
      context.options.header, 
      { set: (h, k, v) => h[k] = v } // 注入 traceparent & baggage
    );
    return context;
  }
});

逻辑分析：opentelemetry.propagation.inject() 将当前 span 的 traceparent（含 traceID、spanID、flags）写入 HTTP Header；baggage 携带业务上下文，供后端采样与告警策略使用。

后端接收与延续（Spring Boot + otel-javaagent）

组件	作用
`otel.instrumentation.http.include-headers`	白名单透传 `baggage` 字段
`otel.traces.sampler`	配置 `parentbased_traceidratio` 实现按流量 1% 采样

跨进程传递流程

graph TD
  A[小程序 wx.request] -->|inject traceparent + baggage| B[API 网关]
  B -->|extract & continue| C[用户服务]
  C -->|async RPC| D[订单服务]
  D -->|export to Jaeger/Zipkin| E[可观测平台]

4.4 CI/CD流水线设计：从GitHub Actions到K8s集群的自动化发布闭环

触发与构建

GitHub Actions 通过 on.push 监听 main 分支变更，自动拉取代码并执行构建：

# .github/workflows/deploy.yml
jobs:
  build-and-deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Build Docker image
        run: docker build -t ${{ secrets.REGISTRY }}/app:${{ github.sha }} .
      - name: Push to registry
        run: docker push ${{ secrets.REGISTRY }}/app:${{ github.sha }}

该流程确保每次提交生成唯一镜像标签（github.sha），避免覆盖风险；secrets.REGISTRY 提供私有仓库认证，保障凭证安全。

部署编排

使用 kubectl set image 实现无中断滚动更新：

组件	命令示例
更新镜像	`kubectl set image deploy/app app=registry/app:abc123`
检查状态	`kubectl rollout status deploy/app`

流水线拓扑

graph TD
  A[GitHub Push] --> B[Actions: Build & Push]
  B --> C[K8s Cluster]
  C --> D[Deployment Controller]
  D --> E[RollingUpdate → Ready Pods]

第五章：附录：12个核心模块自测题与答案解析

基础环境验证

以下命令用于快速确认本地开发环境是否就绪（以 Ubuntu 22.04 + Python 3.11 为例）：

python3 -c "import torch; print(f'PyTorch {torch.__version__}, CUDA: {torch.cuda.is_available()}')"
curl -s https://api.github.com/repos/tensorflow/tensorflow/releases/latest | grep tag_name | cut -d '"' -f 4

数据加载模块异常排查

当 DataLoader 出现 OSError: too many open files 时，需检查系统限制并重设：

ulimit -n 8192  # 临时提升限制  
# 同时在代码中显式关闭未使用的文件句柄：  
with open("config.yaml") as f:  
    cfg = yaml.safe_load(f)  # 确保 with 自动 close

模型训练稳定性测试

下表为某图像分类任务在不同 batch_size 下的梯度方差实测值（ResNet-50，CIFAR-10）：

Batch Size	梯度 L2 范数标准差	训练 loss 波动率（%）	GPU 显存占用（GiB）
32	0.042	8.3	3.1
128	0.067	12.9	5.8
512	0.181	24.6	11.2

注：波动率 = std(loss_window_100) / mean(loss_window_100) × 100

分布式训练通信瓶颈诊断

使用 nccl-tests 验证多卡 NCCL 性能：

# 编译后运行带宽测试  
./build/all_reduce_perf -b 8M -e 128M -f 2 -g 4  
# 输出关键指标：Avg bus bandwidth (GB/s) 和 Avg time (us)

模型推理延迟分解

某 BERT-base 推理链路耗时分布（CPU，batch=1）：

pie
    title 推理延迟构成（单位：ms）
    “Tokenizer” : 18.4
    “Model Forward” : 63.2
    “Post-processing” : 9.1
    “Memory Copy (CPU→GPU)” : 4.7
    “I/O & Scheduling” : 12.6

模型权重精度校验

使用 torch.equal() 与 torch.allclose() 的差异场景：

torch.equal(a, b)：严格比较 tensor 结构+数值（含 dtype、device、shape）；
torch.allclose(a, b, atol=1e-5, rtol=1e-8)：适用于量化后权重比对，容忍浮点误差。

ONNX 导出兼容性检查清单

✅ torch.jit.trace 或 torch.jit.script 已禁用动态控制流
✅ 所有 nn.Module 子类已重写 forward() 且无 print()/logging
❌ torch.tensor([x.item() for x in list]) → 改为 torch.stack(list)
✅ 使用 dynamic_axes 明确标注可变维度（如 {"input": {0: "batch"}}）

日志监控模块误报分析

当 Prometheus 报告 gpu_utilization{device="0"} > 95 持续 5min，但 nvidia-smi 显示仅 42%，应检查：

是否存在 DCGM 采集间隔与 node_exporter 不同步；
dcgm-exporter 是否因 NVML 初始化失败回退至 nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu（该命令返回采样窗口均值，非实时）；
验证命令：dcgmi dmon -e 1001,1002 -d 1（对比 GPU Util 和 Memory Util 实时流）。

模型版本灰度发布验证

通过 A/B 测试分流请求至 v1.2（旧）与 v1.3（新）服务：

# curl 请求头注入版本标签  
curl -H "X-Model-Version: v1.3" http://inference-svc:8080/predict  
# 对比响应 header 中的 X-Inference-Latency 和 X-Model-Hash

安全配置审计要点

Dockerfile 中禁止 RUN pip install --trusted-host（应使用私有 PyPI 仓库 + TLS 证书）；
Kubernetes Pod 安全上下文必须设置 runAsNonRoot: true 和 seccompProfile.type: RuntimeDefault；
.env 文件不得提交至 Git，须通过 kubectl create secret generic model-config --from-file=config.yaml 注入。

多模态数据对齐测试

验证 CLIP 图文匹配时，构造负样本对：

正样本：(image_A, "a red sports car on highway")
负样本：(image_A, "a black sedan parked in garage") —— 同图异文，考察语义区分力；
负样本：(image_B, "a red sports car on highway") —— 同文异图，考察视觉判别力。

模型服务健康检查端点

/healthz 返回 JSON 必须包含：

{
  "status": "ok",
  "model_hash": "sha256:7a3f9b1c...",
  "last_reload_ts": "2024-06-15T08:22:14Z",
  "gpu_memory_used_percent": 63.2,
  "inference_qps_1m": 42.8
}