一个任务是否适合直接交给模型，先看输入、目标和限制是否清楚。三项都清楚，可以把模型用于生成可核查的首版；有缺口，则应先补信息，不要把“看起来完整”当成可交付结果。这里的“直接交”不等于放弃核对，尤其不是让模型替你确认事实或承担最终判断。
输入：模型到底依据什么
开始前先检查：
- 任务所需的材料是否完整，文件或版本是否明确；
- 任务对象、使用场景和背景是否说清；
- 关键术语、概念和范围是否有明确含义。
如果只有主题，没有具体材料，或者不同文件之间存在冲突，模型只能根据现有信息推断。输入越含糊，输出越容易偏离真正的问题。
OpenAI 的文件上传常见问题提到，文档处理可以包括“用简单易懂的语言概述文档”。这说明，已有文档且目标明确时，可以先让模型生成一版摘要，再回到原文检查关键信息。摘要适合作为起点，不应替代对原文的核对。
目标：怎样才算完成
不要只写“整理一下”或“写得更专业”，而要把目标改成能够检查的交付物。例如：
- “按主题列出要点，并保留对应段落”；
- “说明文档的对象、用途和主要结论，不加入材料没有的信息”；
- “将内容改写成适合特定读者阅读的说明”。
目标越具体，模型越容易知道哪些内容该保留、哪些内容该省略，以及最终结果要解决什么问题。
如果需要让多次输出保持一致，OpenAI 帮助中心建议：如果需要使行为更一致，请添加一两个清晰示例。示例应展示希望看到的结构、语气或写法，同时不能把示例中的内容误当成新的事实依据。
限制：哪些边界不能靠模型猜测
任务限制至少应写清以下内容：
- 输出口径和形式；
- 必须包含、可以省略和不得添加的内容；
- 哪些事实不能被改写、推断或扩大解释；
- 结果供谁使用，在什么场景中使用。
还可以明确要求：材料不足时标出缺口，不要用猜测补齐。这样得到的结果即使不完整，也更容易发现下一步需要补充什么。
限制不清楚时，模型可能生成一段语法通顺、却不符合实际用途的文字。与其事后大段返工，不如在任务开始时把边界写明。
用表格快速判断
| 检查项 | 情况较清楚 | 情况不清楚 |
|---|---|---|
| 输入 | 材料齐全，版本和背景明确 | 先补材料，区分冲突内容 |
| 目标 | 能说清交付物和验收方式 | 先把任务改写成具体要求 |
| 限制 | 格式、范围和不可改动项已写明 | 先确认哪些内容不能改变 |
三项都清楚时，可以先让模型起草；目标清楚但材料有限时，应把任务限定为基于现有材料生成初稿；限制不清时，不宜直接生成对外版本。
仍需自己确认什么
模型生成的文字可以作为草稿、结构建议或检索线索，但以下内容仍需逐项核对：
- 关键事实、名称、日期、金额和术语是否与原材料一致；
- 摘要是否改变了原文的含义；
- 扩写、解释和示例是否加入了没有依据的判断；
- 涉及费用、合同、资格、政策或对外承诺时，是否与正式文件一致。
最后可以问自己：如果删掉流畅的措辞，只留下事实和结构，是否能指出每一项的依据？不能指出依据的内容，就还不算可以直接交付的版本。