流畅不等于证据

AI 文档中最危险的错误通常不是语法错误，而是可信但没有依据的陈述：默认 timeout、未记录的参数、兼容性保证，或指向错误内容的 citation。

除非工作流能够说明关键事实来自哪里，否则应把生成文本视为来源未知的草稿。

先给陈述分类

产品行为、数字限制、command 和 configuration 的风险不同于一般编辑说明。事实陈述应能够回到 code、test、schema、批准的 specification、release artifact 或明确 owner。

一般性解释可以进行普通编辑 review，但不能偷偷增加新的产品承诺。

执行可以执行的内容

运行 command，验证 JSON/YAML，编译 code sample，检查 link。API 示例尽可能根据 contract 验证，并在稳定测试环境运行。自动化无法证明整篇文章正确，但能消除大量可避免错误。

如果结果依赖版本或环境，要记录它们。

让不确定性可见

如果来源互相冲突，停止发布。不要让模型选择“最像真的”答案。找到 owner，把问题作为产品决策解决。

安全、billing、数据保存、破坏性操作和兼容性尤其需要这样做。

保留轻量验证轨迹

不需要为每个段落做取证报告。来源列表、review 元数据和经过测试的示例通常已经足够。

AI 让生成草稿变便宜，也因此让验证更加重要。

实践示例

在把《在流畅错误发布前，对 AI 辅助文档进行事实核查》变成生产流程之前，先用受控样本测试。选择十段你已经知道正确状态的文档：有正确的、过时的、含糊的，也有故意设置错误的。保持指令不变，同时记录正确判断和自信但错误的判断。

按编辑审阅方式检查：

  • 模型是否区分证据与推断；
  • 是否保持术语和产品约束；
  • 是否编造缺失事实或掩盖不确定性；
  • 人类审阅者能否看清改了什么以及为什么。

真正重要的不是文字是否流畅，而是流程能否在发布前让错误显现。明确的边界、输入和人工审阅点，才是自动化值得信任的基础。

快速编辑检查

  • 流畅不等于证据. AI 文档中最危险的错误通常不是语法错误，而是可信但没有依据的陈述：默认 timeout、未记录的参数、兼容性保证，或指向错误内容的 citation。
  • 先给陈述分类. 产品行为、数字限制、command 和 configuration 的风险不同于一般编辑说明。
  • 执行可以执行的内容. 运行 command，验证 JSON/YAML，编译 code sample，检查 link。
  • 让不确定性可见. 如果来源互相冲突，停止发布。不要让模型选择“最像真的”答案。

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