展示 · 可审计性实践

你能审计预算计算吗？

看看三个正确答案在人们验证它们时可能有多快不同。

任务检查三个捕获的输出操作操作注释输出查看器结果揭示固定的审计基线

步骤 1 · 固定任务

从精确的提示开始。

阅读用译文

一个发布预算为1200美元。固定成本为249美元的软件费用和180美元的研究费用。在固定成本之后，预留剩余资金的15%作为应急资金。还剩多少用于广告？展示计算并说明最终的金额。

原始提示词（英文）

A launch budget is $1,200. Fixed costs are $249 for software and $180 for research. Set aside a contingency equal to 15% of the money remaining after fixed costs. How much remains for ads? Show the calculation and state the final dollar amount.

为便于复核，捕获时的提示词和模型输出保留原文。译文仅辅助阅读，不代表重新运行模型。

步骤 2 · 操作输出检查器

一次检查一个捕获的答案。

模型身份在此展示中可见。切换输出以比较可审计性、优势和风险，而无需做出评分选择。

输出 A

OpenAI · openai/gpt-oss-20b

满足要求

捕获的输出

Calculation

Total budget: $1,200
Fixed costs:
- Software: $249
- Research: $180
- Total fixed costs = $249 + $180 = $429
Money remaining after fixed costs:
$1,200 – $429 = $771
Contingency (15 % of $771):
0.15 × $771 = $115.65
Amount left for ads:
$771 – $115.65 = $655.35

Final dollar amount available for ads: $655.35

步骤 3 · 揭示审计基线

将输出与固定结果进行对比。

在至少检查一个输出后揭示基线。这是此任务的参考，而不是通用模型分数。

构建下一步

将此结果转化为可重复的方法。

一个紧凑的检查清单，用于选择最可审计的答案。

检查已审核的案例学习审查方法

从精确的提示开始。

阅读用译文

原始提示词（英文）

为便于复核，捕获时的提示词和模型输出保留原文。译文仅辅助阅读，不代表重新运行模型。