AI 趋势实验卡

每次只测试一个变化。它不是产品收藏夹，也不是预测榜单；它帮助你判断一个能力是否值得进入自己的任务。没有人工基线、可检查的结果和停止条件，就先不要扩大范围。

可复制记录

# AI Trend Radar - YYYY-MM-DD

## 1. 信号与证据
趋势或能力：
一手来源、发布日期/版本、访问日期：
来源明确观察到什么：
我的条件判断或未来假设：
仍然未知、可能过期或不能从来源推出的内容：

## 2. 真实任务
使用者、场景和要完成的动作：
当前瓶颈：
不使用新能力的人工基线位置、时间和质量：
不适用的任务或输入：

## 3. 最小实验
本轮只改变：
模型、版本、地区、提示、材料、记忆和工具：
允许的输入模态：文字 / 音频 / 图片 / 视频 / 混合
数据、版权、隐私和权限边界：
允许的自动化级别：只读 / 草稿 / 可撤销动作 / 不可逆动作（需批准）
正常、缺项、冲突、过期、失败和提示注入案例：
开发集 / 未参与调优的保留集：

## 4. 证据与成本
AI 样本位置：
工具调用、授权和最终环境状态位置：
独立样本（关闭 AI）位置：
平行任务（换主题/受众/模态/工具）位置：
首次合格 / 人工修订后合格：
总时间：准备 / 运行 / 核验 / 返工 / 维护：
工具费用、设备资源和人工时间估值：
来源、识别、事实、权限和安全失败：

## 5. 决定与退出
硬门是否全部通过，证据在哪里：
继续 / 降档 / 停止：
允许范围与人工接管条件：
模型、资料、工具或记忆变化后的复测触发：
可恢复版本、断开工具或手工退路：
切换供应商或换会话后能否继续：
负责人和 30 天复查日期：

判定顺序

先看来源与权限，再看事实和任务结果，最后比较速度、文风或费用。把识别错误与知识错误分开；把模型声称完成与文件、数据库或真实读者看到的结果分开。保留集一旦用于调优，就把它移入开发或回归集，并补充新的保留案例。

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