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开始前准备什么
- Python 3.10或更新版本；脚本只使用标准库
- 有权处理的资料与原始备份；本篇使用虚构业务样本
- 重跑时使用自己的apizt Key；离线复核无需Key
- 下载资料包
- 核对来源和合同
- 小样本调用文本模型
- 检查并人工确认
- 交付与复用
先下载样例，再完成自己的首次调用
示例不含密钥。API 按实际用量计费；下载和点击不代表调用成功。
中文说明、可编辑输入、脚本、原始响应、校验与交付文件；不含Key
本次样本的审校成果，不等于生产系统已导入
先看本篇能交付什么
从四条虚构反馈输出产品行动与验证问题，保留证据编号；统计样本覆盖，不把情绪当优先级。
与多方面情感标注不同，本篇交付可验证的产品行动，不能把局部样本计数写成全体用户比例。
| 交付物 | 用途与边界 |
|---|---|
| export.csv | 实际输出的审核稿，不会自动写入生产系统 |
| run.py + case.json | 修改自己的资料后可重跑；默认离线复核不调用API |
| response.json + receipt.json | 核对原始模型返回、用量、时间与内容摘要 |
- 交付物
- export.csv
- 用途与边界
- 实际输出的审核稿，不会自动写入生产系统
- 交付物
- run.py + case.json
- 用途与边界
- 修改自己的资料后可重跑；默认离线复核不调用API
- 交付物
- response.json + receipt.json
- 用途与边界
- 核对原始模型返回、用量、时间与内容摘要
第一步：固定输入、来源与缺项
保留每条反馈原文和唯一编号；样本均为教程虚构，不能当买家背书。
虚构业务样本；实际调用 apizt API。不是商店、客户或游戏生产数据。
| id | text |
|---|---|
| V1 | 杯盖旋紧仍渗水，放包里打湿纸巾。 |
| V2 | 说明书没写密封圈装在哪，后来重新装好就不漏了。 |
| V3 | 开口太窄，清洁刷进不去。 |
| V4 | 蓝色比图片暗，但我可以接受。 |
- id
- V1
- text
- 杯盖旋紧仍渗水，放包里打湿纸巾。
- id
- V2
- text
- 说明书没写密封圈装在哪，后来重新装好就不漏了。
- id
- V3
- text
- 开口太窄，清洁刷进不去。
- id
- V4
- text
- 蓝色比图片暗，但我可以接受。
本篇实际运行报告截图。业务资料为虚构样本；不是第三方平台界面。
第二步：用 apizt 只跑一次文本任务
分别输出 action 和 verification，让‘建议查密封结构’与‘已证实设计缺陷’保持区别。
下载并解压资料包，先执行 python3 run.py 离线核对保存结果。要调用自己的API，复制一份工作目录，按README修改case.json，再执行 --run --new-output ./my-run；新目录不会混入旧响应或旧人工改动。Key只在终端本次进程中使用。
默认使用本篇资料包指定的低成本文本模型，输出上限1536 tokens，45秒超时，不自动重试；若返回401/429或截断，先核对凭据、额度、路由或输出预算，保留失败记录。
本地复核与运行
python3 --version
python3 run.py
# 阅读README并在工作副本中修改case.json后，才运行下一行
python3 run.py --run --new-output ./my-run第三步：核对真实返回与交付结果
这次运行返回 HTTP 200，模型 qwen3.8-flash，响应总量 661 tokens，耗时 20.491 秒。本例合同与格式检查通过，业务解释与外部适用性仍需人工复核。
按 owner 聚合任务数，回查每个 source_ids；将CSV交给产品负责人决定优先级，不根据四条样本估算整体缺陷率。
| 记录ID | 后续行动 | 如何验证 | 责任人 |
|---|---|---|---|
| V1 | 排查该批次杯盖密封圈的装配工艺与来料质量，确认是否存在系统性密封缺陷 | 抽取同批次样品进行静置渗漏测试，并检查生产线密封圈安装记录 | 产品 |
| V2 | 更新说明书，增加密封圈位置图示及正确安装步骤说明 | 审核新版说明书内容是否清晰指引用户找到并安装密封圈 | 文档 |
| V3 | 评估杯口直径设计，考虑优化开口尺寸或推荐适配的清洁工具 | 对比竞品杯口尺寸数据，并测试现有清洁刷在现款杯型中的通过性 | 产品 |
| V4 | 复核商品详情页蓝色款图片的色彩还原度，必要时调整展示图以匹配实物 | 将实物色卡与当前线上图片进行色差比对，确认偏差是否在可接受范围 | 运营 |
- 记录ID
- V1
- 后续行动
- 排查该批次杯盖密封圈的装配工艺与来料质量，确认是否存在系统性密封缺陷
- 如何验证
- 抽取同批次样品进行静置渗漏测试，并检查生产线密封圈安装记录
- 责任人
- 产品
- 记录ID
- V2
- 后续行动
- 更新说明书，增加密封圈位置图示及正确安装步骤说明
- 如何验证
- 审核新版说明书内容是否清晰指引用户找到并安装密封圈
- 责任人
- 文档
- 记录ID
- V3
- 后续行动
- 评估杯口直径设计，考虑优化开口尺寸或推荐适配的清洁工具
- 如何验证
- 对比竞品杯口尺寸数据，并测试现有清洁刷在现款杯型中的通过性
- 责任人
- 产品
- 记录ID
- V4
- 后续行动
- 复核商品详情页蓝色款图片的色彩还原度，必要时调整展示图以匹配实物
- 如何验证
- 将实物色卡与当前线上图片进行色差比对，确认偏差是否在可接受范围
- 责任人
- 运营
本篇实际运行报告截图。业务资料为虚构样本；不是第三方平台界面。
第四步：程序检查与人工确认分开
只校验本例合同、编号、指定事实与格式；不证明业务事实在现实世界成立。
脚本实际测试了改坏行ID与伪造来源ID两个负例，均被拒绝。它们证明这两个错误分支能被检测，不代表所有幻觉、格式或业务错误都已覆盖。
- HTTP200且唯一完整stop响应
- 输入/响应SHA-256一致
- 行ID完整且无重复
- 来源编号必须存在
- 指定事实断言核对
- CSV标准解析器往返：行数一致
local-result.json
{
"sample_size": 4,
"actions_by_owner": {
"产品": 2,
"文档": 1,
"运营": 1
},
"population_rate": null
}第五步：用自己的小样本验收，再进入业务流程
先把资料换成有权处理的脱敏样本；保留原文件和审核副本，逐项核对来源、条件、未知项与最终输出。
当前页面和结果包没有任何私密Key；不需要登录其他AI平台。配置apizt后先完成一次低成本调用，再判断该任务是否值得复用。
搜索词按具体工作任务组织；本批没有取得这些词的Google或抖音搜索量，不标注虚构热度，也不承诺收录、排名或业务收益。
怎样确认已经完成
- 与多方面情感标注不同，本篇交付可验证的产品行动，不能把局部样本计数写成全体用户比例。
- 未知项没有补成事实
- 原始模型输出与人工审校文件分开保存
- 没有执行线上写入或第三方发布
常见问题
样本和截图是真实的吗？
业务输入是明确标注的虚构样本，API响应、耗时、usage、结果文件与报告截图来自这次实际运行；不是客户生产数据，也不是第三方后台截图。
需要登录其他AI平台吗？
不需要。浏览器任务台直接调用apizt，或用资料包里的Python脚本；API按实际用量计费，默认不自动重试，不跑视频模型。
检查通过后能直接用于生产吗？
与多方面情感标注不同，本篇交付可验证的产品行动，不能把局部样本计数写成全体用户比例。 还要使用真实且有权处理的资料，复核当前平台规则与自己的业务约束。