AI Agent 工程师课程
超级普通版

自查清单 · 交出去之前过一遍

三十秒核查法、安全红线、常见坑,以及一份学完对照的自查表

这一页回答一个问题:AI 给我的东西,我怎么知道能不能交出去?

这是非程序员用 AI 最实际的焦虑,也是前面所有岗位页都会引到这里的原因。

交付前三十秒核查

不用每句都查,按这三步走:

圈出可核查的硬信息

扫一遍产出,圈出数字、人名、公司名、日期、法条、引用、专有名词

这些是有客观对错的,其余观点性内容不用核查。

只查最贵的那一两条

问自己:这条要是错了,我会有多大损失?

只查损失最大的一两条。时间有限时,这比全查一遍更实际。

换个问法再问一遍

对可疑的地方,开一个新对话重新问,别在原对话里追问。

原对话里它会倾向于维护自己刚才的说法,甚至补充更多编造的细节来圆。两次回答不一致的地方,就是最需要你亲自去查的地方。

一句万能追问

拿不准的时候加这一句,多数时候它会老实交底:

逼它交底

任何拿不准的回答之后

上面这段里,哪些是你有把握的、哪些是你推测的?
请分成两类列出来,推测的部分注明你为什么这么推测,
以及我需要去哪里核实。

按风险分级的核查强度

不是所有产出都需要同等力度的检查。对照下面这张图找位置:

出错代价高 · 必须人工把关规则明确 + 代价低 · 放心交给 AI规则越明确 →出错代价越高 →内部草稿会议纪要周报对内方案客户邮件对外公告合同财务数字
位置核查强度
绿区扫一眼,抽查硬信息
黄区逐条核对硬信息,通读一遍逻辑
红区全部核实来源,且必须有第二个人复核

安全红线

不能粘贴进公开 AI 工具的内容

  • 客户隐私信息(姓名、电话、身份证、住址)
  • 未公开的财务数据、经营数据
  • 内部战略文件、未发布的产品计划
  • 含密码、密钥、token 的内容
  • 员工个人信息、候选人简历原文
  • 合同原文(尤其含对方商业信息的)

脱敏怎么做:公司名换成「A 公司」,人名换成「张某」,金额等比例缩放或换成量级相当的假数,日期偏移。结构保留,具体值替换。

用之前先确认

  • 公司有没有 AI 使用规范
  • 有没有企业版或内网部署的工具,有就优先用
  • 你所在行业有没有特殊的数据合规要求

三个最常见的坑

一、把 AI 的回答当查资料的结果直接用。

它擅长的是理解和组织语言,不是精确记忆事实。重要数字、日期、法规务必自己核实。 尤其警惕它给的参考文献和出处,那是幻觉最典型也最坑人的形态,格式规范到让你不想去查。

二、它说得越笃定你越信。

它的语气自信程度和答案正确程度几乎没有关系。编造时和说真话时用的是同一套流利句式。

三、提问太模糊,然后怪 AI 不好用。

回到提示词公式。九成的「AI 不好用」是提问没说清楚,不是它能力不够。

常见问题

常见 AI 工具速查

具体选哪个不重要,方法比工具重要。挑工具的方法见小白科普版第 10 课

类型用来做什么
对话类写文案、拆需求、做分析、答疑
文档类整理长文档、生成 PPT 和表格
图片类出灵感图、生成配图
会议语音类自动转录、生成纪要
自动化类让 AI 按流程自动执行多步,属于进阶

学完自查表

全部打勾说明你已经能把 AI 用进日常工作了:

  • 我能不看模板,自己用「角色、背景、任务、格式、例子」写一条清晰的提示词
  • 我知道哪些内容不能直接粘贴进公开 AI 工具,也知道怎么脱敏
  • 我在本职岗位的页面里,至少有一个场景已经真实用过一次
  • 我知道 AI 给的数字和事实类内容,用之前要自己核实
  • 我至少把一份自己的真实材料喂给 AI 处理过一次,并且对比了效果
  • 对第一次不满意的结果,我会追问细化,而不是删掉重新问
  • 我能说出自己产出的东西属于绿区、黄区还是红区,以及对应的核查强度
  • 我至少固化了一条工作流,并且跑过三遍以上
  • 我知道 AI 出错的责任在我,不在工具

想学得更深

  • 搞懂 AI 和 Agent 到底怎么工作的(不涉及代码,一小时):小白科普版
  • 把多步串成流程工作流
  • 转行做 AI Agent 开发工程师,从零搭建真正的 Agent 系统:程序员基础版

本节小结:交付前圈硬信息、只查最贵的、开新对话验证。按风险分区决定核查强度,红区必须有第二个人。AI 出错的责任永远在用它的人身上,这是所有核查动作的理由。

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