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它替你写还是替你查，看错出来的时候你几秒能发现
一件事交给模型做，动手之前只值得先想清楚一个条件：它做错了，你能不能一眼看出来。看得出来的活让它写，看不出来的活让它查。中间那一档最耗人，两条路都别扭。
结论用不用，看错了之后这笔账记到谁头上
一个结论要不要直接用，判断依据不在结论听起来对不对，在错了之后那笔账记到谁头上。记到模型头上不现实，最后一定记到你头上。但不是所有事都值得你先垫一层核。
先给结论还是先给原始数据，看你的先验对不对
先给结论还是先给原始数据，我以前习惯只给原始数据，后来发现这个习惯只在一个条件下成立：你的先验不可靠。先验可靠的时候，先给结论，它才有东西可以攻。
一个模型跑到底还是分两套交叉，看错误能不能用同一把尺子量出来
换模型这件事多数人做错了方向。他们在换模型上下功夫，而真正该问的是：这个错误，你有没有一把独立的尺子能量。量不了，交叉验证只是把同一个错做两遍。
提示词写长还是写短，看这件事一年要跑几次
提示词写长还是写短，我按一个数字分：这件事一年跑几次。一年跑不满三回，写长写细，跑得多的活写短写死。这条线的好处是它跟人的偏好无关，可以直接拿来判断。
整份贴进去还是切段分别问，看你要的数字是总量还是细节
一份长文档，你要总量还是要细节，这个选择决定了整份贴还是切段问。同样是问一份东西，两条路给出的答案完全不是一回事，而且都能自圆其说，看不出哪个是残的。
让它改和自己改，取决于这段东西有没有标准答案
让它改和自己改，这个选择不取决于谁快，取决于那段东西有没有标准答案。有标准答案的活让它改，没有的活自己改。混着来的时候亏得最多。
一次喂全量还是分批喂，看你要的答案里有没有排名
同一批数据，一次全丢进去和分十次喂，得到的答案形状不一样。要整体分布就一次喂，要逐条判断就分批。这条分岔不是习惯问题，喂法一变，问题类型也跟着变。
让它起草还是让它审稿，看这版东西有没有人先写过
同一段内容，从零起草和拿现成的审，是两种活，代价差得很远。用错了的典型表现是：明明已经有人写过一版了，你还在让它重新生成一版，然后自己再读一遍。
能不能自动跑，看错一次的金额上限能不能先写出来
要不要让模型直接动手，我不用感觉判断，先算一个数：错一次最多损失多少。这个数算得出来就走自动，算不出来就走人工过一道。算不出来的流程，开自动化就是把风险写到外面…
给 AI 开权限先看数据往哪走，不看谁在要
权限这件事一旦按「谁想要」批，半年后就没法回头查了。我们改成按数据敏感度分四档，同一份数据在两档之间的时候按低的那档走。这条规则听起来死板，但它省掉的是后面数不…
提示词改动先填评审单，回滚路径写不出来就别改
提示词被改坏这件事很少当场发现。上周还好好的这条流程，这周开始输出飘了，因为有人顺手把一句措辞调通顺了。评审单要解决的不是审批，是让改的人先把回滚办法写出来。写…
提示词写完不算写完，验收单填不满就不要上线
我们的提示词文档里存了两百多条提示词，真正在跑的不到二十条。删掉的那一百八十多条不是写得差，是没人说得清它解决什么、输出算不算对，换个人接手就只能重写。后来我们…
AI 干过的活要留六个字段，两周不回填就作废
留痕这件事大家都同意做，做的版本通常是九列，写完之后一个月没人看。我把字段砍到六个，砍完发现用起来了，因为六列能在三十秒内填完，十二列要两分钟，两分钟的事情就会…
模型输出不要直接用，复核按四道动作走
模型输出最危险的状态不是错，是看着对。四道复核动作不是四个可选项，是一道都不能跳的顺序流程。顺序反了，前面的活基本白做——先看结论好不好，再回头核数字，中间漏掉…
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