把 AI 输出当作初稿：一份核查清单

一段表达流畅的文字，仍可能包含不可靠的来源或不适用的结论。把事实、引用、计算与实际执行结果分别检查，比只看语气更有效。

先定义“完成”的条件

在使用工具之前，写下输出必须满足的约束：受众、长度、资料范围和不能编造的信息。输入涉及他人隐私或商业机密时，先确认服务的使用边界，避免把不该发送的数据放进提示里。

追到原始出处

对数字、引文和具体主张，打开原始资料，核对日期、适用条件和上下文。一个看似完整的链接并不证明页面存在。找不到依据的内容应删去、改成明确推测，或者继续查证。

用任务本身验证

如果输出是公式，就代入简单样例；如果是代码，就在隔离环境运行；如果是操作说明，就用可回退的小步骤演练。检查过程也要记录，避免下次又把相同错误作为可靠模板。

从一个小动作开始

选择一个适合自己场景的做法，先小范围尝试，再记录效果和遇到的问题。方法的价值在于是否容易继续使用，而不是步骤是否足够复杂。欢迎在评论中说明你的做法，也请写清适用条件和局限。