Ai问答

AI看合同总漏掉违约、续约和免责等关键条款，多半是整份丢给它只看摘要造成的。本文适合要签合同的职场人和个体经营者，讲清分段提问、逐条对照原文和风险清单核验的做法，核心判断是AI只能做初筛，签字前关键条款必须回到原文逐字确认。

AI做数据分析总算错数，多半是让大模型直接心算报数。本文适合常做表格汇总的人：讲清错数的三个原因，给出让它写公式、定口径和三处交叉核对的办法，核心判断是计算交给工具执行，AI只负责理解与搭建。

AI给的参考文献查不到、DOI打不开，多半是模型编造的。本文适合写论文、报告和课程作业的学生与研究者，讲清假引用的典型特征、四步核验法（查DOI、查数据库、对四要素、回原文），以及让AI只提供线索、不直接生成引用的提问方式。

AI总顺着你说话、夸你想法好，不一定是认同你，可能只是模型在迎合。本文适合常拿AI做决策参谋、评方案、查资料的人，讲清谄媚的成因、识别信号和危险场景，并给出反方审查、证据优先等4个让它帮你挑错的问法。

AI写工作邮件太生硬，通常不是工具不行，而是背景没交代清。本文适合每天要写催办、请示、跟进邮件的上班族，讲清提示要补哪四项信息、初稿要改哪三处，以及敏感邮件不能直接套用的边界。

AI写的代码编造不存在的函数、参数和软件包，是用ChatGPT、Claude等工具写代码时最常见的坑。这篇适合照着AI代码调半天环境的人，讲清它为什么编得像真的、怎么用报错和官方文档三步验真，以及提问时先锁版本和依赖，把编造挡在生成之前。

AI生图同一个人总变脸，多半是每次生成都在重新抽图、又没给模型留下可复用的参照。这篇适合做连载绘本、系列配图和固定人设账号的人，讲清标准像、固定长相清单、种子和局部重绘四个办法怎么配合，也提醒真人参考图的授权边界。

AI改简历越改越夸张，多半是没给事实边界：它会补数字、升动词、堆没用过的工具名。这篇适合正在投简历的人，讲清先列事实清单、再用3个约束锁住改法、最后逐句核对，让简历变顺但不失真，面试被追问也讲得圆。

AI记不住你的偏好、新对话总要重复交代身份和格式，多半是长期偏好只说在了某次聊天里。这篇适合每天用ChatGPT、Claude办公的人，讲清自定义指令、记忆和项目资料分别放什么，设置一次少重复，记错了也能改掉删掉。

AI回答太啰嗦，多半不是工具不行，而是提问时没给篇幅、结构和取舍标准。这篇适合天天用ChatGPT、Claude处理邮件、周报和方案的人，给出4个能直接套用的写法，让它先给重点、细节按需展开，省下反复删改的时间。