从资料筛选到原文核验，构建可追溯判断

一句话提醒

AI 阅读的目标不只是更快生成摘要，而是让每个重要判断都有来源支撑，并说明证据边界和不确定性。

为什么今天看它

• 来源质量、时效和口径会影响 AI 整理结果；不能把官方材料、专业报道和营销文章默认视为同等证据。
• 引用不等于正确，仍要回到完整上下文核对时间、对象、数字口径和限定条件，并区分事实、推断与待确认。

留一个问题

这个结论来自哪里，来源等级和时效如何，引用上下文是否完整支持？哪些部分是推断或待确认？

参考思路

1. 1.筛选信源并标注来源级别、时间、对象和口径，先判断资料是否适合回答当前问题。
2. 2.按竞品、用户研究、项目或学习主题建立专题资料集，不把无关材料混在一起。
3. 3.提问时写清背景、限制范围、任务、输出格式和证据要求。
4. 4.让 AI 做跨文档比较、差异提取和初步归纳，同时保留来源引用与冲突线索。
5. 5.点回原文核验完整上下文、时间、对象和数字口径，并把结论标为事实、推断或待确认。

03_知识库/综合/来源约束型 AI 阅读工作流：从信息搬运到可追溯判断.md