公开判断档案 · 实践与证据
把判断放进现实，再决定它能不能成为方法。
这里记录正在验证的问题、使用的依据、实际交付和方法修订。公开的不只是已经成立的结论，也包括还没有证据支持的部分。
当前实验
把一份真实报价问题，做成别人能使用的判断工具。
传统行业经验能否经过一次真实交付，变成不依赖赞诺现场解释也能使用的清单？
目标：在 30 天内完成一个从真实问题、最小审核、用户反馈到方法修订的闭环。
证据：待验证
更新于 2026-08-16可回溯真实问题
0/3份
最小审核或试用
0/1次
原始使用反馈
0/2条
被修订的假设
0/1项
证据层级
内部有资料，不等于外部已经成立。
一条方法只有经过使用、交付、反馈和重复，才会逐渐获得更高的可信度。点赞、阅读量和自我判断不替代用户结果。
01
公开记录
写清问题、原始判断、依据和仍然未知的部分。
02
实际试用
有人把工具、清单或方法放进自己的具体情境里使用。
03
明确交付
交付物、范围和日期可以被确认，不把内部整理当成客户结果。
04
用户反馈
记录对方采取了什么行动、哪里有效、哪里拒绝或需要重做。
05
可复用
同类问题反复出现，步骤和边界趋于稳定，才进入下一版方法。
人机协作协议
AI 可以加快整理，不能替现实承担责任。
每一次公开实践都尽量保留原始判断、AI 的质疑、人工的取舍和结果的回写。
人先判断
先写下原始判断、依据、未知项和验收标准。
AI 负责质疑
让 AI 找反例、查缺口、比较选项，不替人做最终决定。
人完成交付
由人确认边界、承担选择，并做出一次可以被使用的最小产物。
结果修订方法
记录哪里有效、哪里失效，把反馈写回下一版。
未来评估
让每一次使用都能改变下一版。
- 输入是否足够清楚，能否让另一个人复现判断过程？
- 输出是否真的帮助用户做出下一步，而不只是看起来完整？
- AI 的候选判断被人工改了什么，为什么要改？
- 用户之后做了什么，结果是否支持或推翻原来的判断？