基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
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AI 工具
过度确定性语言扫描器
基于规则标记“永远”“保证”“不可能”等词，并建议更审慎的替代表达。工具不能像人类一样理解完整语境。
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简短回答
这个工具能做什么？
查找文本中绝对化、无依据或保证性表述。
结果
2标记
过度确定性预检查 1. 行 1: “永远” → 建议改为结合证据和条件的审慎表述 2. 行 1: “零风险” → 建议改为结合证据和条件的审慎表述 限制：工具不验证语境、事实或法律含义。人工编辑必须结合证据评估每个标记。
应用与决策指南
过度确定性语言扫描器：方法与使用说明
基于规则标记“永远”“保证”“不可能”等词，并建议更审慎的替代表达。工具不能像人类一样理解完整语境。
明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令 请先用不含个人数据的小样本确认格式。
可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项
实际操作步骤
- 明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
- 运行设备端处理。基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
- 验收检查：在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试工具不调用远程模型，也不生成或验证模型输出。
在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试
工具不调用远程模型，也不生成或验证模型输出。
适用场景
- 使用过度确定性语言扫描器完成：查找文本中绝对化、无依据或保证性表述
- 在交付给模型、智能体或团队提示词模板前：可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项
- 在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试
深入了解工作流
该工具的相关指南
使用本地助手与工作站规划可验证流程
将目标转换为工具顺序、安全边界与可撤销节点。
阅读指南 →RAG 的来源质量、上下文优先级与幻觉控制
不要只增加上下文，应选择更好证据、更清晰指令与可追溯主张。
阅读指南 →关于此工具
常见问题
过度确定性语言扫描器接受什么输入？+
明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令 明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
过度确定性语言扫描器会输出什么？+
可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项 基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
如何核验过度确定性语言扫描器的输出？+
在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试
过度确定性语言扫描器会向服务器发送或保存输入吗？+
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