大模型原理 · 你现在能做什么
别停在「我懂了」，先把那件事定下来
原理讲完，最容易发生的事是：你觉得学到了很多，但合上电脑，手上什么都没多。
所以从这里开始，每章结尾都有这么一页，只回答一个问题：学完这章，你今天能动手做什么。
全课有一条实战主线：做出一个真能干活的 Agent。六个里程碑各推进一格，你现在在第一格。
M0
想清楚它替你干什么
M1
能稳定说人话
M2
能动手干活
M3
改好改坏能量化
M4
长跑不失忆
M5
过程可复现
先看清楚 · 需求要收敛到什么程度才算数
大多数人给 AI 布置任务，停在第一段就交卷了：「帮我处理一下周报」。这句话没错，只是它没法验收。你不知道什么样的输出算成功，自然也不知道该不该改提示词。往下推三段，它才变成一个真需求。
从一句愿望到一个能验收的需求
01
一句愿望
「帮我处理一下周报」，想法有了，但也只是想法
02
定输入输出
进：一周的零碎记录；出：三段结论加一份下周计划
03
定什么算对
三段都能直接发给老板，一个字不用改
04
挑压幻觉的方案
要引具体数字，那就走 RAG，别让它凭记忆编
卡在第二段，这个需求还没法验收
停在「帮我处理一下周报」，第二段就卡住：输入是什么、输出长什么样，你自己都没想清楚。后面两段根本没机会跑。「试了一下感觉不行」，原因通常就在这儿。
第四段为什么要单拎出来
这一章你学了四种压幻觉的办法：改提示词、RAG、调 Temperature、加评测。选哪个，看你的活儿会在哪儿出错。这不是四选一的偏好题。要引具体数字和条款，走 RAG；格式老是飘，改提示词再把 Temperature 调低；要长期跑、怕它悄悄变差，那就得有评测。选错了不要紧，但一开始就不选，等于把幻觉留给用户去发现。
动手清单 · 挑一个开始，勾掉它
这一章的动手清单
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把那件事写成四行
15 分钟 所有人照着上面四段，写下你最想交给 AI 的那件事：一句愿望、输入是什么、输出长什么样、什么算对。写在便签、备忘录、随便哪儿都行，但必须是写下来的字，不能只是脑子里的想法。
什么算做完了
把这四行念给一个不了解你工作的人听，他能复述出「AI 要交出什么」。做不到，说明第二、三段还太虚。
用 5 个真实输入试它一遍
1 小时 想先验证可行性别用编的例子。翻出五份真实材料丢给它，一次一份，提示词保持一模一样。重点是看它在哪一类输入上开始胡说，答得好不好先放一边。材料太长？信息缺失？有内部专有名词？把出错的那一类记下来。
什么算做完了
你能说出一句具体的话：「输入里一旦出现某某，它就开始编。」笼统的「有时候不太准」不算。
划一条人机分界线
半天 准备真做一个把这件事拆成「AI 做」和「你做」两半，写清交接点长什么样。比如：AI 出初稿并标出所有它不确定的数字，你只核对被标出来的那几处。分界线划在哪儿不重要，重要的是它必须能被检查。
什么算做完了
你能回答：如果 AI 那一半出错了，你在哪一步、用什么方式会发现？答不上来，说明这条线划得太靠后了。