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这里放什么

文档中心回答”这件事怎么做”：上手步骤、提示词写法、工作流、选型与安全边界。评测回答”这个工具怎么样”，两者配合看。所有教程以可复现为目标，需要人工核验的步骤会单独标出。

阅读路径

按你现在的阶段选一条：

• 刚接触：先弄清 AI 工具能做什么、不能做什么，再看术语表，最后挑一个对话类工具跑通一次完整任务。
• 正在选型：从任务出发写清需求和边界，再到工具库同一场景里挑两三个候选，用小样本测试后比较。
• 已经用起来：把重复动作固定成工作流，建立自己的提示词模板和核验清单，并记录每次失败的原因。

想按主题横向看，走使用教程分类；想从最基础的问题开始，先读什么是 AI 工具。

术语表

文章里反复出现、又最容易被说糊的几个词，各给一句人话解释：

• 提示词：你交给模型的那段文字。说清要做什么、给足背景材料、指定输出格式，它就好用；它不是咒语，写得好靠的是把要求写具体。
• 上下文窗口：一次对话里模型能同时看到的内容上限。超出上限的部分要么被截断，要么得分段处理，长文档翻车多半出在这里。
• 按量计费：按实际用量结算，用多少算多少，适合调用量不稳定的接口场景；它的对立面是按固定档位订阅，在额度内不再按次计费。
• 自托管：把软件装在自己的服务器上跑，数据不出自己的环境，代价是部署、升级和运维都要自己承担。
• 开放权重：模型参数可以下载，能自己部署或微调。但”开放权重”不等于开源，也不等于可以商用，能不能商用要看它附带的许可条款。
• 幻觉：模型把不存在的事实说得像真的，而且不会主动标注”这句是编的”。涉及数字、引文和法律条款时，必须回到原始来源核对。

常见误区

• 把模型当搜索引擎用。它会给出一个措辞自信的答案，但不保证有出处。
• 以为升级到更贵的档位就会更准。档位通常解锁的是用量、协作和管理能力，不一定改变模型本身。
• 用公开发布的榜单代替自己的样本。榜单衡量的是综合印象，你的任务是具体场景。
• 把”能演示”当成”能上线”。演示环境里没有你的脏数据、权限和网络限制。
• 把敏感资料直接贴进对话框。先确认数据能不能出内网，再决定用哪个工具。