寫作收尾前，先讓 AI 逐條「報數」：驗收陳述法

上週修改一版產品文案，我請 AI 檢查「有沒有誇大宣傳」，它回覆我：整體語氣穩健，未發現明顯問題。我逐行重讀，第三行就發現「全業界首創」四個字——它沒抓到，我抓到了，再叫它改，又帶進兩個新問題。

問題出在哪？「檢查有沒有問題」這種指令，AI 的工作是「表態」，不是「舉證」。表態成本很低，舉證成本很高，它當然選前者。

這個技能是什麼

驗收陳述法（verification statement）：不要求 AI 給一個籠統結論，而是要求它對每一條可驗證的聲明逐條輸出三件事——原文、依據位置、置信度（能確認 / 存疑 / 無法確認）。把「你覺得行不行」改寫成「你逐條證明給我看」。

什麼時候用

• 對外文案 / 行銷話術：裡面有數據、排名、「唯一」「首創」這類詞，翻車代價高。
• 給老闆 / 客戶的匯報：結論句多，一句寫錯整篇作廢。
• 合規敏感內容：金融、醫療文案，承諾性措辭必須逐條過。
• AI 自己寫的事實性內容：讓它對自己的輸出做逐條核查，比讓它「重寫得更準確」有效得多。

什麼時候別用

• 腦力激盪、找靈感階段：逐條驗證會掐滅發散，先發散後驗證，順序別反。
• 純創意 / 風格類修改：「這段更有畫面感」沒法報數，用對比式評審（給兩段讓它選並說明理由）更合適。
• 短內容：三四句話的貼文，你自己掃一眼比跑一輪驗證快。
• 你本來就要逐行人工審的場合：那說明流程裡缺的就是人，別用工具湊數。

怎麼落地：一段可複用的指令

請對以下文本做驗收檢查。逐條列出文中所有可驗證的聲明（數據、事實、排名、承諾、時限），每條輸出：①原文 ②支持依據（文中哪裡能自證，或標註「需外部核實」）③風險等級（確定 / 存疑 / 高風險）。只輸出清單和一句話總結，不要修改原文。

關鍵詞是：逐條、列出、原文、不要改寫。加上最後半句很重要——驗證和修改混在一起做，AI 會邊查邊改，查出來的問題反而被它順手「修復」掉，你就丟了證據鏈。

檢查清單

• 聲明已拆成原子句，每條只含一個可驗證點
• 數字、百分比、日期單獨成條
• 「業界首創」「唯一」「最好」類措辭單獨標記為高風險
• 每條標註了依據位置或「需外部核實」
• 讓 AI 驗證時禁止它同時修改原文
• 「需外部核實」的條目，核實動作指定給了人，不是又丟回給 AI

容易踩的坑

1. 驗證標準自己隨口給。 「檢查有沒有誇大」太模糊，AI 會按最寬鬆的標準過。先把你的標準寫清楚：什麼是誇大、什麼算有據可查。
2. 讓它一次驗證太長文本。 超過 800 字建議分段，逐段的聲明命中率明顯更高。
3. 把「存疑」當通過。 清單裡所有「需外部核實」「存疑」的條目都必須有下文：要麼你核實，要麼刪掉。它們才是最值錢的部分。
4. 驗證一輪就收工。 AI 改完後的版本，聲明又變了，要再跑一輪。改得越多，越要重驗。
5. 用 AI 驗證 AI 寫的數字。 它憑空編的數字，它自己也能「自證」。數字和事實類聲明，依據必須來自你提供的事實清單或外部來源。

一句話記住：先要求舉證，再接受結論。 讓 AI 報數的過程，就是你審稿證據鏈的開始。