概念
证据边界
将结果直接显示的内容与仍需测试的内容分开。
基于证据的方法
结构化的AI知识、实用方法和逐步指导，用于应用有效的方法。
案例回答发生了什么。学习将这些有限的结果转化为你可以带入下一个任务的概念、检查清单和教程。
方法与指南
每种方法都连接到已发布的证据，并包含一个您可以复制或下载的模板。
在模型身份影响决策之前，审查任务匹配度、主张、证据、不确定性及可用性。
将稀疏结果转化为决策，而不将标签、原因或预测作为观察到的事实呈现。
从源值重新构建算术，保留中间精度，并且只有在路径和结果一致时才接受答案。
教程
按照包含输入、人工检查点、风险和最终成果的具体顺序进行操作。
定义一个任务，捕获受控输出，根据证据审查声明，并发布一个有限的决策记录。
使用AI帮助研究和起草一个有用的页面，同时由人类负责来源、主张、出版决定和审查日期。
选择当前的Next.js部署路径，仅绑定产品需要的服务，并通过可逆的生产检查进行发布。
使用七次会话的节奏来规划、构建、验证、发布和审查一个完整的AI辅助产品流程。