AI 与文档
把 AI 当编辑，而不是神谕
围绕“把 AI 当编辑，而不是神谕”给出可执行、可验证并且便于长期维护的技术写作方法。 从技术写作角度解释“把 AI 当编辑，而不是神谕”，重点是可执行、可验证和可维护的做法。
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AI 与文档
在流畅错误发布前，对 AI 辅助文档进行事实核查
生成式文本可以看起来非常完整，却悄悄捏造默认值、保证或引用。验证流程应围绕权威来源、可执行示例和明确的不确定性构建。 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。
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AI 与文档
AI 已经会写文档了，技术写作者现在该做什么？
三年间，生成式 AI 把昂贵的初稿变成了廉价操作。现在真正重要的问题不再是模型会不会写，而是谁对事实、结构、审核、更新与质量负责。
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AI 与文档
面向技术文档发布的 LLM 内容流水线护栏
当模型能够大规模创建和更新文档时，验证也必须同比扩展。限制输入、保留来源、验证结构，并把“生成”与有权限的“发布”分开。 好的架构预设模型有时会错。可以让模型提出文件、元数据和修改，但不要让同一步骤静默发布。
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AI 与文档
合成示例：有用的草稿，危险的证据
围绕“合成示例：有用的草稿，危险的证据”给出可执行、可验证并且便于长期维护的技术写作方法。 从技术写作角度解释“合成示例：有用的草稿，危险的证据”，重点是可执行、可验证和可维护的做法。
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