学习指南
从一个具体问题开始
每篇围绕一个任务，包含具体材料、操作方式与失败边界。无需从头读完，选择你正在处理的问题。
客服答复不越界：从配送材料建立可回答范围
完整拆解一条到货与退费询问，说明哪些能答、哪些需要补充或转交。
翻译不是只看流畅：逐句检查数字、否定与条件
用一段刻意含错的虚构说明，对照原文修复四类意义变化。
让结论有出处：建立可以复核的证据记录
拆分声明、定位原文、标明支持程度，并整理为可下载的记录表。
做一组小型验收测试：六个任务与逐字段解析
下载原创任务包，运行你自己的工具，再核对字段、类型与错误原因。
把一句模糊需求，改成可以验收的 AI 任务
用一份虚构的活动通知，演示目标、材料、边界和验收条件怎样一起工作。
会议纪要怎么检查：把决定、建议和待确认分开
从一段有歧义的会议记录出发，建立行动表，避免模型替参会者做决定。
商品文案不靠夸大：从规格表写出可核对的卖点
把每个句子绑定到提供的事实，识别“适用场景”和“效果保证”的区别。
比较两个 AI 结果：先定失败条件，再算分
完整算一张比较表，并解释为什么高总分也不能抵消关键事实错误。
估算调用成本：把重试和输出长度算进去
用假设单价演算月度文本调用费用，区分请求量、尝试次数和计费口径。
JSON 能解析，还不够：检查键名、类型与业务规则
给结构化结果设置三道检查，并用订单样例解释语法正确为什么不等于可用。
核验 AI 答案：把一段话拆成可追溯的事实
用一条虚构活动信息制作来源表，发现日期、适用对象与数字中的证据缺口。
给 AI 图片写一份能修改的制作说明
把用途、构图、文字区域与限制分开，逐次修改，让反馈可以执行。