別停在「我懂了」，先把那件事定下來
原理講完，最容易發生的事是：你覺得學到了很多，但合上電腦，手上什麼都沒多。
所以從這裏開始，每章結尾都有這麼一頁，只回答一個問題：學完這章，你今天能動手做什麼。
大多數人給 AI 佈置任務，停在第一段就交卷了：「幫我處理吓週報」。這句話沒錯，只是它沒法驗收。你不知道什麼樣的輸出算成功，自然也不知道該不該改提示詞。往下推三段，它才變成一個真需求。
從一句願望到一個能驗收的需求
一句願望
「幫我處理吓週報」，想法有了，但也只是想法
定輸入輸出
進：一週的零碎記錄；出：三段結論加一份下週計劃
定咩算啱
三段都能直接發給老闆，一個字不用改
挑壓幻覺的方案
要引具體數字，那就走 RAG，別讓它憑記憶編
第四段為什麼要單拎出來
這一章你學了四種壓幻覺的辦法：改提示詞、RAG、調 Temperature、加評測。選哪個，看你的活兒會在哪兒出錯。這不是四選一的偏好題。要引具體數字和條款，走 RAG；格式老是飄，改提示詞再把 Temperature 調低；要長期跑、怕它悄悄變差，那就得有評測。選錯了不要緊，但一開始就不選，等於把幻覺留給用戶去發現。
調不了 Temperature，不代表少了一條路。它是 API 上的參數，ChatGPT、豆包這類對話產品裏壓根沒這個開關。四種辦法本來就彼此獨立，缺這一個，另外三個照樣單獨成立。想把格式釘死，就在提示詞裏給一份模板加一個完整例子，寫明「只輸出這幾個字段，不要解釋」；同一句話連跑三遍看它穩不穩，比擰參數更能暴露問題。真到了非精確控制不可的程度，那本身就是該走 API 的信號。
這一章的動手清單
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把那件事寫成四行
15 分鐘 所有人照着上面四段，寫下你最想交給 AI 的那件事：一句願望、輸入是什麼、輸出長什麼樣、什麼算對。寫在便籤、備忘錄、隨便哪兒都行，但必須是寫下來的字，不能只是腦子裏的想法。
什麼算做完了
用 5 個真實輸入試它一遍
1 小時 想先驗證可行性別用編的例子。翻出五份真實材料丟給它，一次一份，提示詞保持一模一樣。重點是看它在哪一類輸入上開始胡説，答得好不好先放一邊。材料太長？資訊缺失？有內部專有名詞？把出錯的那一類記下來。
什麼算做完了
劃一條人機分界綫
半天 準備真做一個把這件事拆成「AI 做」和「你做」兩半，寫清交接點長什麼樣。比如：AI 出初稿並標出所有它不確定的數字，你只核對被標出來的那幾處。分界綫劃在哪兒不重要，重要的是它必須能被檢查。