独立指南关于 TypeSafe AI 旗下 Jev 的独立指南
使用场景

只检查文案中的一个具体问题

检查产品文案中的绝对承诺

用 Jev 是非判断模板发现绝对承诺,再结合语境人工检查措辞。

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来源核查日期 更新日期 内容版本 1

证据性质 原创虚构教学示例,未预填模型结果。

原创虚构教学示例,未预填模型结果。

可编辑的起点

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1 · 要检查的材料
Orbit Notes 将草稿保存在你的设备上。点击「导出」即可下载副本。
2 · 你想问的问题
是否作出了没有说明限制条件的绝对承诺?
什么情况下算“是”?
文字承诺某个结果一定发生、不会失败或没有例外。
什么情况下算“否”?
文字说明了条件或限制,或者没有作出保证。

这些是模型判断的概率,不是实测准确率或保证。“是/否”对应你写的标准,选项概率只在你提供的选项内比较。

要解决什么任务

发布产品文案前,找出没有说明条件或限制的承诺。这个方案只用一个 Noul 问题检查绝对承诺,不提供文案总分,不核验所有事实,也不判断作者身份。

这些虚构材料和规则是本站原创教学示例,不是 Every 的提示词,也不是对其试验的复现。单问题自定义模板与包含多个检查项的写作场景演示不同,不会预填模型响应。

每次只改一个因素

载入模板,阅读 Yes 和 No 的规则,再换成一段不含敏感信息的短文案。先描述一个带有明确条件的功能,再只把其中一句改成无条件保证。根据自己的编辑标准,说明引述、否定表达以及下一句中的限制条件应该怎样处理。

保持问题具体。如果还需要检查重复表达或后续动作,分别检查,不要把它们混成“这是不是好文案”。

概率应该怎么理解

这里 Yes 概率较高,表示模型认为出现了规则定义的承诺,并不表示文案更好。回到原句,核实它向谁承诺了什么、有哪些条件。Jev 不会替你改写,也不能证明宣传内容真实。

检查容易误判的情况

一段文案可能先引用客户说的“永远不会出错”,紧接着明确否定这种说法。关键词匹配会命中,但你的规则未必应该判定为产品自身的承诺。将它与产品直接作出相同保证的写法比较,先确定自己的判断,再查看模型建议。

继续阅读 Choice 与 Noul 的区别。这些是编辑练习建议,不是经过独立测量的准确率结论。

来源与延伸阅读

本指南依据官方文档和所链接的社区报告编写。社区观察均注明原作者。

  1. TypeSafe: Noul
我们如何核查来源