LK产品作品集

UAT COPILOT · STAGE 5.2

先证明可靠,
再考虑自动化

把高风险问题整理成“提醒草稿”,但不连接联系人、不发送消息;同时把质量、回退、时延与 Token 放进同一张持续评估看板。

CONTROLLED REMINDER DRAFT

选择范围,只生成未发送草稿

正在检查模型服务规则回退始终可用
硬边界脱敏模拟数据无真实收件人无发送接口无业务写入delivery = not_sent
提醒草稿范围

三个输入均为白名单。目标角色不是具体联系人,模型不能读取或选择姓名、邮箱、手机号与消息渠道。

等待生成尚未调用模型
DRAFT ONLY

提醒草稿尚未生成

模型只优化非事实措辞;问题、证据、日期与角色由规则层在模型输出后合并。

HUMAN REVIEW

草稿通过校验,仍需人来判断

复核记录只保存在当前浏览器会话。系统不会因为复核完成而获得发送能力。

提醒草稿复核清单

CONTINUOUS EVALUATION

把模型表现变成可复跑的产品指标

不同阶段只比较可比指标;没有时延或 Token 的规则阶段明确标记为“不适用”,不使用零值制造假象。

模型意图准确率100%Stage 3 · 24 / 24
本阶段守卫待运行24 项确定性回归
本轮模型时延未调用不与规则阶段混比
本轮 Token未调用仅记录真实模型请求
QUALITY HISTORY

阶段质量门通过情况

百分比只用于同一阶段内部验收
LOCAL GUARD SUITE · V1.1

Stage 5.2 · 24 项安全回归

尚未运行

不调用模型、不产生费用,可随时重复。

    ARCHIVED RUNS

    Stage 2—5.2 评估档案

    上一阶段结果永久保留
    阶段能力质量结果平均 / 本轮时延总 / 本轮 Token回退结论
    ANOMALY SAMPLE LIBRARY

    12 类异常样本与预期守卫

    只使用脱敏或虚构输入 · 可持续扩充

    异常样本不是为了“刁难模型”,而是验证产品在越权、篡改、虚构和外部动作风险下仍能保持可解释的失败方式。

    12 个样本覆盖 4 类风险
    样本分类异常输入预期结果命中守卫

    阶段学习档案

    Stage 5.2 保留的完整步骤

    本页、协议、回归集和生产验证结果会独立保存;下一阶段不会覆盖这些过程证据。

    1. 01

      把“提醒”拆成草稿与送达

      本阶段只构建草稿能力,并明确不实现收件人与发送渠道。

    2. 02

      让规则层拥有全部事实

      模型只写通用措辞,问题、证据、角色和日期在服务端确定性合并。

    3. 03

      拦截虚构事实与执行声明

      模型输出出现编号、日期或“已发送”等声明时,自动使用规则草稿。

    4. 04

      将人工复核放在复制之前

      四项检查与复核说明完成后才能复制,但仍不会触发发送。

    5. 05

      建立跨阶段评估档案

      保留规则准确率、模型准确率、质量门、时延、Token 与回退记录。

    6. 06

      让安全回归可重复执行

      首版 8 项结果继续保留;v1.1 扩充为 24 项,并按范围、证据、交付和模型输出分组复跑。

    7. 07

      沉淀异常样本库

      把越权、篡改、外部动作与模型虚构转成 12 个可复用样本,为后续阶段提供回归基线。

    NEXT · 待规划

    从“可复制草稿”走向“受控协同”

    只有在确认身份、权限、审批、审计、撤销和真实业务系统边界后,才评估是否增加外部动作;Stage 1—5.2 全部继续保留。