展示成功之前，先说明一共观察了什么
从总体范围、筛选规则与评价口径入手检查成绩展示，避免局部故事替代完整记录。
方法与证据
来源、记录与证据中的专题阅读。先看定义与限制，再形成结论。
算法、AI与数据分析：技术名称背后要看哪些步骤
将资料整理、模型评价和未来承诺分开，检查任务是否被悄悄替换。
看到“源码”或网站演示，为什么仍不能确认数据来源
区分界面代码、示例资料和发布职责，避免技术可运行被当成内容可信。
搜索词很具体，网页回答的却可能是另一个问题
把检索目的、页面实际内容与可得结论对照，减少被相似词带偏。
为什么本资料索引不提供可信度总分
把来源、完整性与适用范围分别表达，避免一个分数掩盖关键缺项。
离开页面之前，留下一份简短的核查档案
用问题、证据、缺项和停止原因，形成可以复查的阅读结果。
阅读范围与非官方声明
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