写 AI 文章前，我会先记下这 7 项信息
一篇可信的 AI 实践文章，不只展示漂亮输出，还应该交代任务、版本、评价标准和失败边界。
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01
AI NOTES 全部实验与文章
文章
共 12 篇
每篇文章尽量交代任务、版本、方法、结果与边界，让一次输出变成可以复现的经验。
全部文章
提示词不是咒语：一个可复现的对比方法
与其收藏“万能提示词”，不如固定任务和评价标准，一次只改变一个变量。
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给 AI 输出加一道验证：从聊天框到工作流
真正可靠的 AI 使用方式，不是期待一次回答完美，而是设计生成、检查与人工确认的闭环。
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别让好答案留在聊天框：把 AI 输出变成可复用资产
一次满意回答只有被整理成模板、清单、规则或案例，才能离开聊天记录并在下一次任务中继续发挥作用。
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AI 到底省了多少时间？先把返工算进去
衡量 AI 效率不能只看生成速度，还要计算准备、核查、返工和交接，才能判断工作流是否真的更省时间。
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别在最后才检查：给 AI 工作流设置人工关卡
人工复核不该只发生在发布前。把关键判断放进流程中，才能更早发现错误并控制风险。
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AI 写完代码后，我只看这 8 个验收点
用一份八项清单检查 AI 生成代码的范围、契约、测试、安全性与可维护性。
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提示词库为什么越存越乱，以及怎样维护
不再堆积孤立的提示词片段，用任务卡、版本和验收标准维护真正可复用的提示词库。
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让 AI 读长文，但每个结论都要找到原文
把长文摘要改造成可追溯的证据清单，让结论、引文和原文位置逐条对应。
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不用复杂平台，也能做一套小型 AI 评测集
用一份样本表、明确的评分规则和固定复测流程，为日常 AI 任务建立轻量但可维护的评测集。
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有些任务不该交给 AI：一张判断清单
从后果、可验证性、上下文与数据边界出发，判断 AI 应该执行、辅助，还是退出一项任务。
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提示词之前，先写一页任务说明
把目标、材料、边界与验收标准写成一页任务说明，再让 AI 参与，通常比继续堆叠提示词更容易得到可用结果。
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