先刻意只給逐字稿與一行模糊 Prompt，觀察模型會不會把提議寫成決定、把職稱推成責任人，或把互相衝突的日期整理成一個看似確定的版本。
只給一份逐字稿，再送出一行 Prompt
下載 meeting-transcript-v09.txt。v09 檔與 v08 課堂核心逐字稿位元級一致（SHA-256：3fa08363ad27a6391c8c4a1da1fe2e2d87c2a08c83f750d844ea189375ae3cce）。
資料邊界：這是課程虛構素材。若你手上的檔案含真實客戶、交易、帳務、申訴、員工或未公開資料，停止上傳，改用課程檔。
怎麼用這段 Prompt
- 先看輸入：確認本段要求的檔案或前一階段成果已準備好。
- 再複製：如果本頁要求全新對話，務必另開視窗；否則沿用本段指定的對話。
- 送出前：確認內容是虛構或已去識別，也沒有超出公司允許的資料邊界。
- 回覆後：先查來源、停止條件與人工檢查點，通過後才保存或交給下一步。
第一輪 Prompt送出後不追加條件
請把這份逐字稿整理成會議記錄。第一次輸出就是檢體：保存後停止
- 原樣存檔：完整保留模型的標題、結論、日期、責任人、數字與附註。
- 不補救：不要追問、重生或請模型自己修正。
- 回到來源：逐句對照逐字稿，不用常識替模型找理由。
保存檢查點：將第一份完整回答存為 P03_RAW_AI_MINUTES.md，再開始人工查核。查核檔和原始輸出必須分開。
A／B／C：句子屬於來源、模型新增，還是來源本身有問題
| 分類 | 定義 | 處理 |
|---|---|---|
| A｜直接支持 | 逐字稿有可定位的原句，語意與模型句子一致 | 記時間與原句；仍不代表已完成正式核決 |
| B｜模型新增 | 模型補了推論、態度、責任人、日期、數字、規定或決定 | 移出正式記錄，標明新增類型與風險 |
| C｜來源問題 | 逐字稿互相矛盾、缺句、語意斷裂或疑似轉寫錯誤 | 保留全部原句與候選，不替來源選邊 |
硬性驗收：模型若寫「已確認／已決定／確定由某人負責」，卻找不到逐字稿時間與原句，本項直接判定未通過，不以語句流暢度補分。
五種內容分類，避免把所有問題都叫做「幻覺」
| 分類 | 何時使用 | 可否進正式記錄 |
|---|---|---|
| 可安全整理（direct） | 有明確原句與時間位置，沒有矛盾 | 可進草稿，仍須人工核決 |
| 可提出可能理解（ambiguous） | 原句可有多種合理解讀 | 必須標記，保持待確認 |
| 會影響工作，必須追問（missing／conflicting） | 來源互相衝突，或缺少責任、期限、數字等必要內容 | 不可自行解決 |
| 沒有證據，不得輸出（added） | 來源沒有，模型自行補入 | 不可 |
| 疑似轉寫錯誤（transcription_error） | 人名、專有名詞、同音字、數字或無關字幕疑似誤聽 | 保留原句與候選，待確認 |
三個檔案，分開保存檢體與判斷
檔案清單與備援（需要時再展開）
本頁工作區
P03_SENTENCE_AUDIT.md
完成本頁
已保存未修改的第一輪輸出，逐句標出 A／B／C 與五種狀態；每個「已確認」都有來源位置，矛盾與疑似轉寫錯誤沒有被模型或人工偷偷補平。