不是一句“模仿我的语气”

让 AI 逐步学会
你怎么判断、怎么说明、怎么改

先做 10 个受控问答,再用两件真实任务检验。短视频观点口播、教程口播、公众号文章和工作沟通分别建规则,不混成一个模糊人设。

10 个首次问题 ≤3 个必要追问 2 个真实任务
受控访谈 · 7 / 10
主要用途 教程口播 70%
回想一段你真正录过的教程:当听众可能没接触过这个工具时,你会先说明哪一件事?
我会先告诉他最后能做出什么,再讲入口在哪。概念可以后补,不然一开始就容易劝退。
候选规则先让听众看见结果,再补概念与原因。需本人确认 · 3 条训练证据

固定流程

每一步都留下证据,也保留人工否决权

01

授权与用途

先选主要载体、相邻场景、保存期限和可用范围。

02

两组访谈

每组 5 问;系统定路线,LLM 只负责把问题问自然。

03

规则确认

只从训练证据提出规则,逐条由本人确认或改写。

04

真实任务

连续做两件真任务,记录系统稿、人工稿和修改原因。

05

盲测验收

10 个未见任务按 7/2/1 分配,随机隐藏 A/B 身份。

06

反馈回流

错误变成条件、反例或新问题,不把分数当人格证明。

数据边界

原始回答留在你的私有项目里