先限定助手负责的任务
提示词改几个字，为什么也要做回归？建议先保存版本。本题围绕AI提示配置迭代，主要要防止局部优化影响其他输入。把允许自动完成的结果与必须交人工的情况分开，才能判断助手有没有越过任务边界；生成了答案、建议或文本，不等于真实业务已经正确完成。
自动化验收应以业务结果为准，不能只比较回答看起来是否自然。测试集需要包含常见样本、难例和明确不应回答的情况。
建立能核对的输入与输出
准备提示版本、原难例和常规样本作为对照，样本既要包括常见情况，也要包含“解决一个问法却误判另一类”这类容易出错的输入。保留脱敏原文或原记录、助手输出和最终处理结果，标明哪部分是提取事实、哪部分是建议。这样纠错时不必凭印象判断，也能知道错误来自资料、理解还是实际执行。
固定样本和判分口径，保留系统版本与输出；把错答案、漏处理和多处理分别统计，再决定是否扩大使用。
把处理规则落到三个动作
第一步，保存版本，不确定的信息先显式保留。第二步，双组比较，让处理结果能够与提示版本、原难例和常规样本对照。第三步，失败可恢复旧配置，确认最终符合“改进有证据且退化被发现”。若某个步骤依赖外部系统，应显示真实等待或失败状态，并保存关联编号；不能为让流程看起来顺畅而提前宣布成功。
用一个失败例子检验边界
保存提示配置版本和测试结果。一次更自然的回答不能说明事实、字段和操作边界都没有退化。
例如：解决一个问法却误判另一类。先写出人工处理该样本时会依据什么证据，再比较自动化结果。发现差异时，保留原样本并纠正具体规则，而不是只让助手重新生成一次更像正确答案的文本。将该样本加入下一版本的检查，才能判断修正是否稳定。
模型和资料更新后仍需复测。一次演示成功不能证明长期稳定，具体准确率必须有实际测试记录支持。
试用达到什么条件再扩大
本题的验收结果是改进有证据且退化被发现。统计错误要区分漏处理、错处理和不该执行却执行，不能把它们混成一个好看的成功率。由实际使用岗位核对样本，并记录需要人工接管的情况。只有证据表明AI提示配置迭代的约定任务可稳定完成，才考虑扩大数量或自动执行范围；模型、资料或连接方式变化后应重新检查。
执行与验收清单
- 明确AI提示配置迭代的正确结果：改进有证据且退化被发现。
- 准备并脱敏核对资料：提示版本、原难例和常规样本。
- 执行保存版本，保留对应结果。
- 完成双组比较与失败可恢复旧配置，核对实际产物。
- 使用“解决一个问法却误判另一类”复查问题，并记录未解决事项。