本頁 13 節,分 5 區 一、這是什麼 三十秒判斷關不關你的事
先確認這一篇解的是不是你的問題。看完這兩節如果覺得不像,就不用再往下讀——省下的時間比讀完更值錢。
01 解決的工作問題文章、報告、白皮書或簡報寫完之後,最容易被跳過的一步是查核。人力有限,不可能每一句都去查外部來源,肉眼也很難一眼掃出哪些句子藏著風險——數字有沒有記錯、法規名稱有沒有過期、某位人士的職稱是不是舊的。更危險的做法是:內容本來就是 AI 幫忙寫的,於是順手問同一個 AI「這篇有沒有問題」,AI 給出一句聽起來很篤定的「內容大致正確」,但那只是用它自己的記憶再確認一次自己剛寫出來的東西,並沒有真的查任何外部來源,形成一個看不見的封閉循環。這個方法只做一件事:讓 AI 把全文逐句掃過一遍,標出哪些句子屬於高風險的事實主張(Claim),標明是哪一類、為什麼要查、建議去哪裡查;真正的查證動作,一定要由人拿著這份標記清單去外部來源逐條核對,AI 不負責確認真假,只負責標記與提醒。
真的有人這樣做過外部佐證 1 則 以下都是具名機構的公開案例,每個來源都經過連結實測。數字只寫來源講得出來的;來源沒講的,這裡就寫未公開。
Full Fact(英國獨立事實查核機構) 英國(工具供40+國家使用) · 2025 Full Fact開發的AI系統即時監看新聞、電視、廣播、Podcast、社群媒體與國會議事錄的文字內容,逐句標記「查核價值分數」與主張類型,但系統從不判斷「這句話是不是真的」——實際外部查證、聯絡消息來源、撰稿編輯全部由人類查核員完成。
成效 官方頁面數字:每個工作日處理約33萬句文字;工具被40+國家的事實查核組織使用;2024年支援監測12場全國性選舉;阿拉伯語擴展後25個組織回報監測速度提升,衍生200+篇事實查核文章。
不能照抄的理由 官方頁面沒有列出使用工具的具體組織名單(只說「40+ organisations」),這層細節無法逐一點名查證,但Full Fact本身是具名可查證的真實機構,其官方頁面直接描述了這套工作流程與規模數字。
這些案例與其他外部佐證,完整收在找靈感 →
02 什麼時候用、什麼時候別用什麼情況下該用這一套 {'t': '長文定稿前的最後一關', 'd': '報告、白皮書、新聞稿、簡報講稿定稿後、發布前,內容含大量數字、日期、人名或法規引用。'} {'t': '內容本來就是 AI 協助寫的', 'd': '或有多人接力增修,已經沒人記得住每個數字最初的出處,需要重新過一次。'} {'t': '需要留下查核紀錄,不只是感覺', 'd': '對外發布前需要一份「查過哪些、查到哪裡、誰查的」的紀錄,而不只是「應該沒問題」的印象。'} 什麼情況下別用
想要 AI 直接告訴你「這句話對不對」 AI 標記的是「需要查」,不是查證結果本身;問它對不對,得到的仍是它的記憶而不是查證。
內容還在草稿階段 觀點與論述都可能大改,先定稿再查核,否則標記完內容又變了,等於白工。
沒有人力或時間真的去查證 標記清單沒人跟進,就只是一份看起來很仔細、實際上沒有用的文件。
法律或醫療用途的正式文件 診斷書、契約審閱這類需要專業人士全文逐字審閱,不是抽樣式的句子標記。 誰會用到
編輯/內容 你是最後把關的人,工作單的複核與跟進由你主責。AI 標記完不等於做完,未跟進的標記等於沒標。
公關 對外聲明、新聞稿裡的數字與引用出錯,代價比一般文章高得多,高風險四類(數字、法規、醫療宣稱、因果關係)務必查到底才能發。
行銷 行銷文案常見的因果宣稱(用了 A 產品業績提升 B%)最容易被寫得很篤定卻沒有查證,這是你要特別盯的一類。
主管 工作單要指定負責人與截止時間,並存檔留紀錄,這是你需要推動的制度,不是編輯個人的事。 所屬工作情境 二、整件事怎麼跑 先看圖,再看逐步
先用一張圖抓全貌,再看逐步展開。圖看不懂沒關係,下一節會把每一步實際在做什麼、誰做,一條一條講清楚。
03 流程圖這張圖是整篇的骨架:輸入 → 步驟 → 困難點 → AI/Agent/Tool 介入 → 人工檢查 → 產出。紅框是最常出事的位置,綠框是不能下放的人工檢查點,粗框是中止條件。後面每一節都是在展開圖上的某一格。
AI 長文事實查核標記:AI 只標記,查證永遠是人去外部來源做 Human 輸入 Human 步驟 AI Checkpoint Output Risk 困難點 Stop 中止
看圖重點: 這張圖裡最容易被跳過的是右下角的中止條件:只要 AI 標記理由裡出現一句「這應該沒問題」,整份工作單就要退回重做,因為那代表 AI 正在用自己的記憶確認自己寫的內容。另外注意人工檢查點之後才進入實際查證,AI 的兩步(標記、寫查核建議)加起來仍只是「找出哪裡要查」,箭頭走到查核狀態填入之前,沒有任何一條可以算是已經查過。純文字流程表(手機/螢幕閱讀器建議看這張) AI 長文事實查核標記:AI 只標記,查證永遠是人去外部來源做(純文字流程表) 序 類型/角色 流程步驟 這一步的困難點/中止條件 1 Human 定稿全文(含所有數字、日期、人名、職稱、法規、引用段落) 要是定稿,不是還在改的草稿 — 2 Human 人標明文件用途與查核嚴謹度 對外發布 vs 內部參考,決定查核力度 — 3 AI AI 逐句掃描,標出 11 類 Claim 並附查核理由 狀態一律先標尚未確認 困難點/風險 AI 把自己的記憶當成查證依據,順便給出「這句應該沒錯」的判斷
困難點/風險 只標可疑句子,漏掉打錯一位數的日期、沒更新的職稱這類看起來普通卻其實錯的內容
4 AI AI 為每則標記寫查核建議:去哪查、關鍵字 — 5 Checkpoint 人複核標記清單:刪誤標、補漏標、查一致性 困難點/風險 同一件事在文中重複出現卻標記不一致,讀者最後看到沒被標到的那一版
失敗與中止條件 標記清單裡若有任何一條由 AI 自行確認或給出具體答案而未附外部來源,整份工作單退回重做
6 Human 人實際去外部來源查證,填入三態狀態 困難點/風險 標記清單做完沒人真的去外部查證,工作單變成一次性文件沒人跟進
7 Output Fact-check Worklist 定稿(含來源與查核狀態) —
Mermaid 原始碼(貼進 Mermaid Live 或 draw.io 可再編輯) 可直接複製,改成你自己的流程 複製 Mermaid
flowchart TD
in1(["<b>Human</b><br/>定稿全文(含所有數字、日期、人名、職稱、法規、引用段落)<br/><small>要是定稿,不是還在改的草稿</small>"])
s1["<b>Human</b><br/>人標明文件用途與查核嚴謹度<br/><small>對外發布 vs 內部參考,決定查核力度</small>"]
a1[/"<b>AI</b><br/>AI 逐句掃描,標出 11 類 Claim 並附查核理由<br/><small>狀態一律先標尚未確認</small>"/]
a2[/"<b>AI</b><br/>AI 為每則標記寫查核建議:去哪查、關鍵字"/]
c1{{"<b>Checkpoint</b><br/>人複核標記清單:刪誤標、補漏標、查一致性"}}
s2["<b>Human</b><br/>人實際去外部來源查證,填入三態狀態"]
o1(["<b>Output</b><br/>Fact-check Worklist 定稿(含來源與查核狀態)"])
r1>"<b>Risk</b><br/>AI 把自己的記憶當成查證依據,順便給出「這句應該沒錯」的判斷"]
r2>"<b>Risk</b><br/>只標可疑句子,漏掉打錯一位數的日期、沒更新的職稱這類看起來普通卻其實錯的內容"]
r3>"<b>Risk</b><br/>同一件事在文中重複出現卻標記不一致,讀者最後看到沒被標到的那一版"]
st1[/"<b>Stop</b><br/>標記清單裡若有任何一條由 AI 自行確認或給出具體答案而未附外部來源,整份工作單退回重做"\]
r4>"<b>Risk</b><br/>標記清單做完沒人真的去外部查證,工作單變成一次性文件沒人跟進"]
in1 --> s1
s1 --> a1
a1 --> a2
a2 --> c1
c1 --> s2
s2 --> o1
a1 -.->|風險| r1
a1 -.->|風險| r2
c1 -.->|風險| r3
c1 ==>|中止| st1
s2 -.->|風險| r4
c1 -.->|漏標太多,回頭重新掃描全文| a1
classDef clsIn fill:#FFFFFF,stroke:#2C4459,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsHuman fill:#FBFCFD,stroke:#7A8CA0,stroke-width:2px,color:#141E2B
classDef clsAI fill:#FFF6EA,stroke:#DE9A45,stroke-width:2px,color:#141E2B
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classDef clsRisk fill:#FCEFEA,stroke:#C0552F,stroke-width:2px,color:#5E2110
classDef clsStop fill:#F7E1DB,stroke:#8E2F17,stroke-width:3px,color:#5E2110
class in1 clsIn;
class s1 clsHuman;
class a1 clsAI;
class a2 clsAI;
class c1 clsCheck;
class s2 clsHuman;
class o1 clsOut;
class r1 clsRisk;
class r2 clsRisk;
class r3 clsRisk;
class st1 clsStop;
class r4 clsRisk; 04 完整步驟圖的文字版,逐步展開 一句話版(快速回顧) 先定稿,並標明文件用途與查核嚴謹度(對外發布力度要求最高)。 讓 AI 逐句通讀全文,標出 11 類 Claim(數字、日期、人名、職稱、法規、公司資訊、科學宣稱、醫療宣稱、因果關係、最新資訊、引用),每則附查核理由與建議查核方向。 人工複核標記清單:刪掉不必要的、補上 AI 漏標的,特別留意「看起來普通」的句子。 針對高風險四類(數字、法規、醫療宣稱、因果關係),一定要人親自查到外部來源,不能只靠 AI 標記完就發布。 把查核結果填回工作單,狀態分「已確認/查核中/尚未確認」三態。 工作單定稿存檔,作為對外發布前的查核紀錄。 完整版(每一步誰做、產出什麼) 序 誰做 步驟與說明 1 Human 備文件與定調 整理定稿全文,標明文件用途(對外發布/內部參考)與查核嚴謹度,這一步決定後面查到多深。→ 定稿全文+查核嚴謹度 2 AI AI 逐句標記 通讀全文,標出屬於 11 類 Claim 的句子,每則附查核理由,狀態一律先標「尚未確認」。→ 初版 Fact-check Worklist 3 AI AI 寫查核建議 為每則標記補上建議查核方向(去哪查/查什麼關鍵字),查不出建議的標【AI 無法建議查核管道】,不得順便給出答案。→ 含查核建議的工作單 4 Human 人複核標記清單 刪掉不必要的標記、補上 AI 漏標的句子,特別留意打錯一位數的日期、沒更新的職稱這類看起來普通的錯。→ 複核後的工作單 5 Human 人實際查證 拿工作單逐條去外部來源核對,高風險四類(數字、法規、醫療宣稱、因果關係)一定要查到底,填入已確認或查核中並附來源。→ 已填查核結果的工作單 6 Human 定稿存檔 確認沒有任何一條高風險項目還停在「查核中」就要發布,工作單定稿存檔,作為發布前的查核紀錄。→ Fact-check Worklist 定稿
三、動手做 備料 → 指令 → 產出 → 工具
這一區是真的動手:先備料、再貼指令、然後對照產出應該長什麼樣。手上是哪一支 AI 都做得完,差別寫在最後的工具那一節。
05 開始前要準備什麼標「必要」的沒備齊就先別開始
定稿全文必要 不是還在改的草稿,內容確定後再標記,否則查完內容又變了。
文件用途與查核嚴謹度必要 對外發布還是內部參考,決定後面查到多深、哪些類別必須查到「已確認」。
查核時間與負責人必要 誰去查、多久內查完,沒有指定負責人的標記清單通常沒人跟進。
已知可信來源清單可選 你信任的官方網站、資料庫、公開統計,讓查核建議可以更精準地指到對的地方。
原始素材或引用出處可選 文章本來就引用了某些資料的話,先附上,查核時可以直接對照。 餵進去的東西要長這樣 定稿全文(含所有數字、日期、人名、職稱、法規、公司資訊、引用段落)+ 文件用途與查核嚴謹度。
一定要是定稿,不是還在改的草稿,否則標記完內容又變了。 附上已知的原始引用出處(如果文章本來就引用了某些資料)。 標明文件用途(對外發布/內部參考),決定查核力度。 文中若有多次出現的同一個事實,全部保留不要先去重,AI 需要看到重複才能做一致性檢查。 【文件用途】對外發布之產業趨勢文章,查核嚴謹度:高
【全文節錄】
根據衛福部最新公告,長照2.0補助將於2026年10月1日起調整申請門檻,家庭年所得上限從新臺幣120萬元提高到150萬元,預計影響超過10萬個家庭。
台灣失智症協會理事長陳永昌表示,目前全台失智人口已超過35萬人,且每年以近2萬人的速度增加。
根據一項發表於《刺胳針》的研究,規律運動可以將失智風險降低約30%。
本會自去年起與衛福部合作推動社區篩檢站,目前已在全台設置超過200個據點,是全國第一個由民間協會主導的失智篩檢計畫。
《聯合報》報導指出,超過六成家屬反映申請長照資源的流程過於繁瑣。 06 Prompt(快速/完整/進階)A 快速版貼上就能用;B 完整實戰版把角色、限制、步驟、輸出格式與驗收標準寫足;C 進階版是拿去建 GPT/Skill/Agent 的系統指令。三種都附可替換變數、使用範例、預期輸出與人工確認點。
三種版本共通的紅線 三版都不適合用在 不要拿 AI 標記出的「尚未確認」句子直接當作已查核通過發布。 不要讓同一個 AI 對話「先幫我寫這段、再幫我查這段對不對」——寫手與標記查核要分開執行,避免用同一個記憶自我確認。 不要把醫療、法律的核心宣稱只做輕度標記就發布,那兩類永遠要人查到底才能定稿。 三版都必須由人確認 標記清單由人複核,刪誤標、補漏標。 每一條的實際查證動作,一定由人去外部來源完成,AI 不負責確認真假。 高風險四類(數字、法規、醫療宣稱、因果關係)人要查到「已確認」或明確保留才能發布,不能停在「查核中」。 工作單定稿與發布前的最終放行由人決定。 適合的工具 Claude ChatGPT
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以下是即將對外發布的文章/報告全文。請逐句通讀,標出所有需要事實查核的句子,依下列 11 類 Claim 分類:數字、日期、人名、職稱、法規、公司資訊、科學宣稱、醫療宣稱、因果關係、最新資訊、引用。
對每一則標記,請提供:
1. 原句(逐字引用)
2. Claim 類型(可複選)
3. 為什麼這句需要查核
4. 建議查核方向(去哪一類來源查、用什麼關鍵字),查不出建議的請寫【AI 無法建議查核管道】
5. 目前狀態一律標「尚未確認」——你不用、也不可以自己判斷這句話對不對,你的記憶不算查證。
規則:寧可標多不標少;如果整篇沒有任何一類 Claim,直接說明;不要在標記理由裡「順便」給出你認為正確的數字或事實,那不是你的工作。
全文:{貼上} 可替換變數 變數 要換成什麼 {貼上}即將對外發布的定稿全文,含所有數字、日期、人名、職稱、法規、引用段落。
完整使用範例(照這樣填) 以下是我們準備發布在官網的產業趨勢文章,請標記需要查核的句子。(照母提示詞五條規則)
【全文節錄】
根據衛福部最新公告,長照2.0補助將於2026年10月1日起調整申請門檻,家庭年所得上限從新臺幣120萬元提高到150萬元,預計影響超過10萬個家庭。
台灣失智症協會理事長陳永昌表示,目前全台失智人口已超過35萬人,且每年以近2萬人的速度增加。
根據一項發表於《刺胳針》的研究,規律運動可以將失智風險降低約30%。
本會自去年起與衛福部合作推動社區篩檢站,目前已在全台設置超過200個據點。
《聯合報》報導指出,超過六成家屬反映申請長照資源的流程過於繁瑣。
另外,前段文字中也提到全台失智人口「約33萬人」,與後段35萬人的說法不同。 預期輸出範例(拿到的東西應該長這樣) 【Fact-check Worklist(初版)】
1. 原句:「長照2.0補助將於2026年10月1日起調整申請門檻,家庭年所得上限從新臺幣120萬元提高到150萬元」
類型:數字、日期、法規
理由:涉及金額門檻與生效日期,屬於政策性事實主張,讀者可能依此申請資源。
建議查核方向:查衛福部官網最新公告,關鍵字「長照2.0 申請門檻 2026」。
狀態:尚未確認
2. 原句:「預計影響超過10萬個家庭」
類型:數字
理由:這是一個具體推估數字,需確認出處是官方推估還是本文自行估算。
建議查核方向:查該數字是否出自衛福部公告或協會自行推算,若查不到出處,寫【AI 無法建議查核管道,建議直接詢問原稿撰寫者數字來源】。
狀態:尚未確認
3. 原句:「台灣失智症協會理事長陳永昌表示」
類型:人名、職稱
理由:職稱與姓名若已異動,直接發布會出錯。
建議查核方向:查協會官網現任理事長姓名確認是否仍為此人。
狀態:尚未確認
4. 原句:「目前全台失智人口已超過35萬人」與前段「約33萬人」
類型:數字
理由:同一件事在文中出現兩個不同數字,兩者必有一處錯誤或引用了不同年度的統計,需優先釐清。
建議查核方向:查衛福部或失智症協會公開統計,確認正確年度數字,並在文中補注年份區分。
狀態:尚未確認
5. 原句:「根據一項發表於《刺胳針》的研究,規律運動可以將失智風險降低約30%」
類型:科學宣稱、醫療宣稱、因果關係、引用
理由:涉及具體研究引用與因果宣稱,屬於高風險類別,且「降低風險」與「降低發生率」的因果強度可能被誇大。
建議查核方向:回到原始期刊文章核對數字與結論措辭,確認是相關性研究還是有因果證據。
狀態:尚未確認
6. 原句:「《聯合報》報導指出,超過六成家屬反映申請長照資源的流程過於繁瑣」
類型:引用、數字
理由:轉述媒體報導的具體數字,需回到原報導核對是否轉述精確。
建議查核方向:查原始聯合報報導日期與內容,關鍵字「長照 申請流程 家屬 調查」。
狀態:尚未確認
以上共標出 6 則,涵蓋 6 類 Claim;本文未出現公司資訊、最新資訊兩類獨立主張,暫不標記。 常見錯誤用法 看到「應該沒錯」就跳過,忘了狀態一律要先標尚未確認,那句判斷本身就是不該有的內容。 只挑看起來可疑的句子標,跳過讀起來很順的日期或職稱。 拿到標記清單就直接發布,沒有人真的去外部來源查證。 這一版另外不適合 沒有額外的,看上面「三種版本共通的紅線」那一段就好。
缺少資料時怎麼辦 全文若沒有標明是「定稿」還是「草稿」,AI 可能對還會改動的段落做無意義的標記,之後又要重標一次。
這一版另外要人確認 沒有額外的,看上面「三種版本共通的紅線」那一段就好。
適合的工具 ChatGPT Claude
👇 直接複製,{ } 換成你的內容 複製這段 Prompt
以下是我們已經標記過的事實查核工作單,以及原始全文。請做四件事:
1.【補漏掃描】重新讀一次原文,只挑「上一輪標記清單裡沒有出現」的句子,看有沒有漏標的 Claim。
2.【一致性檢查】檢查是否有同一件事在文中重複出現卻分類或標記不一致的情況(例如同一個數字在兩處出現,一處標了、一處沒標,或兩處數字本身就不一樣)。
3.【風險分級】對目前工作單上每一條,給出優先序(高/中/低),高風險固定為數字、日期、法規、醫療宣稱、因果關係五類,其餘依內容判斷。
4.【狀態欄位】為每一條補上「已確認/查核中/尚未確認」欄位,初始值一律為「尚未確認」,除非工作單上已經有人工填寫的查核結果,那一條原樣保留不得覆蓋。
規則:
- 不得把任何一條從「尚未確認」自行改成「已確認」,那只能由人在實際查證後填入。
- 不得在補漏掃描時,對新找到的句子給出你認為正確的答案。
- 若原文與工作單對不上(例如工作單引用的句子在原文找不到),直接標注不一致,不要自行修正原文或工作單。
原始全文:{貼上}|目前的查核工作單:{貼上} 可替換變數 變數 要換成什麼 {貼上}原始定稿全文。 {貼上}第一輪標記結果的查核工作單。
完整使用範例(照這樣填) (貼上前一版工作單的 6 條標記,以及完整原文,原文中另外還有一句「本會與衛福部合作的社區篩檢站,是全國第一個由民間協會主導的失智篩檢計畫」先前沒被標到) 預期輸出範例(拿到的東西應該長這樣) 【補漏掃描結果】
新發現 1 則:原句「本會與衛福部合作的社區篩檢站,是全國第一個由民間協會主導的失智篩檢計畫」。
類型:公司資訊、最新資訊。
理由:「全國第一個」是排他性宣稱,一旦有其他協會更早做過類似計畫,這句話就會出錯,風險高於一般描述句。
建議查核方向:查是否有其他民間協會更早推動類似計畫,關鍵字「失智篩檢 社區 民間 最早」。
狀態:尚未確認
【一致性檢查】
發現 1 處不一致:第 4 條「全台失智人口已超過35萬人」與原文前段「約33萬人」的說法在上一輪只標了後段,前段的「約33萬人」漏標。建議兩處合併為同一條處理,優先釐清正確數字後統一改寫。
【風險分級】
高:第1(補助門檻與金額)、第3(人名職稱)、第4(人口數字不一致)、第5(醫療因果宣稱)、新發現1(排他性宣稱)
中:第2(推估數字)、第6(媒體轉述數字)
低:無
【狀態欄位補齊】
第1~6條與新發現1條,狀態全部設為「尚未確認」;工作單上若已有人工填寫「已確認:衛福部官網113年X月公告」等內容,原樣保留,未做任何覆蓋。
【對不上的地方】
原文中「本會自去年起與衛福部合作」一句,上一輪工作單寫成「本會與衛福部合作推動社區篩檢站已三年」,兩者時間描述不一致,已標注但不逕自修正,需由人確認哪一個是正確版本。 常見錯誤用法 看到 AI 說找到「新發現」就直接相信是唯一漏標,仍要人再通讀一次全文做最終確認。 把風險分級的「低」直接當作可以不用查,低風險仍要查,只是優先序排後面。 讓 AI 順手把「對不上的地方」自行修正掉,那一項必須留給人裁決哪個版本正確。 這一版另外不適合 沒有額外的,看上面「三種版本共通的紅線」那一段就好。
缺少資料時怎麼辦 若沒有附上一輪的工作單,只能重新做一次全篇掃描,做不出補漏與一致性檢查,兩份文件都要一起提供。
這一版另外要人確認 沒有額外的,看上面「三種版本共通的紅線」那一段就好。
適合的工具 自訂 GPT/Claude Project Claude Skill Copilot Studio
👇 直接複製,{ } 換成你的內容 複製這段 Prompt
請把以下事實查核判準,寫成一份可以直接用來建立共用查核助手的系統指令。
【系統指令要包含】
1. 角色與任務:只做 Claim 標記與查核建議,不做查證結論,不判斷句子對錯。
2. 11 類 Claim 判準全文(數字、日期、人名、職稱、法規、公司資訊、科學宣稱、醫療宣稱、因果關係、最新資訊、引用),照我提供的,不得增刪。
3. 標記格式:原句(逐字引用)+ Claim 類型 + 查核理由 + 建議查核方向 + 狀態(一律先填尚未確認)。
4. 一致性檢查:同一件事在文中重複出現時要互相比對,標記是否一致。
5. 硬限制——以下情況一律不得執行,直接回報:
- 使用者要求「順便幫我確認這句對不對」,一律回報「查核由人負責,AI 只能標記與建議查核方向」。
- 標記理由裡出現任何判斷對錯的字句,視為違規,需重寫。
- 高風險四類(數字、法規、醫療宣稱、因果關係)不得因為「看起來合理」而不標記。
6. 輸出格式:完整工作單 + 本輪新增或變動說明 + 尚未確認的高風險項目提醒。
【另外請給我】
(a) 一份「使用說明」,寫給第一次用的同事看,含三個好例子與三個壞例子。
(b) 一份「維護說明」:11 類判準要更新時該改哪裡、多久檢查一次、誰負責。
查核判準定稿:{貼上}|高風險類別清單:{貼上} 可替換變數 變數 要換成什麼 {貼上}11 類 Claim 的判準與標記格式定稿。 {貼上}團隊指定的高風險類別清單(例如數字、法規、醫療宣稱、因果關係)。
完整使用範例(照這樣填) (貼上 11 類判準定稿,以及高風險類別清單:數字、法規、醫療宣稱、因果關係) 預期輸出範例(拿到的東西應該長這樣) 【共用查核助手 系統指令】
一、你的角色
你是本單位的長文事實查核標記助手。你只做 Claim 標記與查核建議,不判斷句子對錯,不得給出查證結論。
二、11 類 Claim 判準
(照錄定稿全文:數字、日期、人名、職稱、法規、公司資訊、科學宣稱、醫療宣稱、因果關係、最新資訊、引用)
三、標記格式
每則:原句(逐字引用)/類型/查核理由(只寫為什麼要查)/建議查核方向(去哪查、關鍵字,查不出寫【AI 無法建議查核管道】)/狀態(一律先填「尚未確認」)。
四、一致性檢查
同一件事在文中出現兩次以上時要互相比對,標記是否一致,不一致時列出兩處原句並註記「需人工釐清哪一版正確」。
五、一律不得執行、直接回報的情況
1. 使用者要求「順便確認這句對不對」——回報:查核由人負責,你只能標記與建議查核方向。
2. 標記理由裡出現判斷對錯的字句——視為違規,需重寫。
3. 高風險四類(數字、法規、醫療宣稱、因果關係)因為「看起來合理」而略過不標——一律標記,不得自行判斷合理與否。
六、輸出格式
【完整工作單】
【本輪新增或變動】
【尚未確認的高風險項目提醒】——列出所有仍為「尚未確認」的高風險項目,作為發布前的最後提醒。
──────────
【使用說明(給第一次用的同事)】
這個助手做什麼:把長文逐句掃過,標出哪些句子需要查核,並建議去哪查。
這個助手不做什麼:幫你確認數字對不對、幫你判斷法規有沒有過期、幫你下查證結論。
好例子:
1. 貼上定稿全文,說「這是要發布的新聞稿,請標記需要查核的句子」。
2. 貼上前一輪工作單與原文,說「請做補漏掃描與一致性檢查」。
3. 問「這份工作單裡哪些是高風險,還沒查完不能發布」。
壞例子:
1.「幫我查一下這個數字對不對」——它不做查證,只能建議你去哪查。
2.「這句話看起來沒問題,可以不用標嗎」——所有屬於 11 類的句子都要標,合不合理不是它判斷的事。
3.「幫我把這句改成聽起來更確定一點」——那會讓因果或醫療宣稱的語氣被悄悄加強,它不做語氣改寫。
【維護說明】
- 11 類判準要更新時只改系統指令的第二節,其餘不動。
- 每季檢查一次:抽三份已發布的文件,回頭看有沒有判準沒涵蓋到的 Claim 類型。
- 高風險類別清單如有調整,第五節要同步更新。
- 負責人:〔填寫〕。更新後請在共用位置註明版本與日期。 常見錯誤用法 把第五節的硬限制拿掉,因為「同事覺得很囉唆」。那一節擋的正是 AI 偷偷給查證結論這個核心紅線。 讓助手兼做查證,一旦它開始說「這句應該沒問題」,工作單就失去意義。 判準定了就不更新,每季檢查那一條最容易被跳過也最重要。 這一版另外不適合 沒有額外的,看上面「三種版本共通的紅線」那一段就好。
缺少資料時怎麼辦 沒有指定高風險類別清單時,助手無法在輸出裡做「尚未確認的高風險項目提醒」,這個提醒是發布前最後一道防線。
這一版另外要人確認 沒有額外的,看上面「三種版本共通的紅線」那一段就好。
07 產出應該長什麼樣拿到的東西要長這樣 一份 Fact-check Worklist,逐條列出原句、Claim 類型、查核理由、建議查核方向、查核狀態(已確認/查核中/尚未確認)。
完成品:同一批文字的兩種標記:有沒有強制要求「不得判斷對錯」 【沒有要求禁止判斷對錯】
AI 產出(節錄):
「1. 原句:『目前全台失智人口已超過35萬人』
類型:數字
理由:這個數字看起來合理,與衛福部近年公布的趨勢大致相符,應該沒有太大問題,但仍建議核對最新統計。
狀態:查核中」
→ 問題出在哪:
→ 「看起來合理」「應該沒有太大問題」是 AI 用自己的記憶做的判斷,不是查證結果。
→ 狀態直接寫「查核中」,等於暗示已經有人查過一半,實際上完全沒有人去查過。
→ 這種寫法最危險,因為它讀起來很像已經有人把關了。
【強制要求不得判斷對錯,狀態一律先填尚未確認】
AI 產出(節錄):
「4. 原句:『目前全台失智人口已超過35萬人』與前段『約33萬人』
類型:數字
理由:同一件事在文中出現兩個不同數字,兩者必有一處錯誤或引用了不同年度的統計,需優先釐清。
建議查核方向:查衛福部或失智症協會公開統計,確認正確年度數字,並在文中補注年份區分。
狀態:尚未確認」
→ 差別在哪:
→ 第二種完全沒有評價「35萬人合不合理」,只指出「兩處不一致,需要人去查」。
→ 狀態誠實寫「尚未確認」,不會讓人誤以為已經查過。
→ 這正是這個方法要的東西:AI 負責發現問題所在,人負責判斷真假。 輸出格式規格(要照著做的人再展開) 每一條都要逐字引用原句,不要用「大意是」改寫,改寫會讓人找不到原文位置。 狀態欄位初始一律「尚未確認」,只有人工實際查證後才能改成「已確認」或「查核中」。 高風險四類(數字、法規、醫療宣稱、因果關係)要特別標示,不能跟其他類別混在一起排序。 查不出建議查核方向的,寫【AI 無法建議查核管道】,不要留白也不要瞎猜。 1. 原句:「長照2.0補助將於2026年10月1日起調整申請門檻,家庭年所得上限從新臺幣120萬元提高到150萬元」
類型:數字、日期、法規(高風險)
理由:涉及金額門檻與生效日期,讀者可能依此申請資源。
建議查核方向:查衛福部官網最新公告,關鍵字「長照2.0 申請門檻 2026」。
狀態:尚未確認
2. 原句:「規律運動可以將失智風險降低約30%」
類型:科學宣稱、醫療宣稱、因果關係、引用(高風險)
理由:因果宣稱與具體研究引用,需回原始期刊核對數字與結論措辭。
建議查核方向:回到《刺胳針》原文核對,確認是相關性研究還是有因果證據。
狀態:尚未確認 08 工具怎麼挑這幾支都做得到——差別在你手上有哪一支、資料能不能外流。標「起手」的是不知道從哪支開始時的建議,不是限定。
工具 什麼時候用 為什麼 注意 Claude ↗ 起手 長文一次通讀標記 長文一次讀完做初次標記 長輸入穩定,能一次看完整篇避免漏段落或漏掉跨段落重複出現的同一件事。 不要順便問它「這句話對不對」,它只負責標記不負責確認。 ChatGPT ↗ 補漏掃描與風險分級 補漏掃描、一致性檢查與風險分級 對照兩份文件(原文+工作單)做比對表現穩定,適合做第二輪覆核。 同樣不能讓它給出查證結論,補漏時也不得對新找到的句子給答案。 NotebookLM ↗ 多份原始資料要交叉核對出處時 文件本身有大量原始出處或多份參考資料要交叉核對 可以把多份原始資料當成來源集合,回答時附出處,方便人工快速定位到底哪一份資料提到這件事。 它附的來源仍只是「資料裡有沒有講」,不是「講的內容是不是真的」,兩者不能混為一談。 自訂 GPT/Claude Project 要做成全公司共用的長文查核助手 判準寫進系統指令,所有人用同一個入口,改判準時一次改到位。 分享範圍要設對,判準更新後要通知使用者。
四、不要做錯 這幾關不下放
這一區是踩過的坑與該守的線。標「不下放」的步驟請不要交給 AI 決定;Checklist 是拿來驗收的,不是拿來勾好看的。
09 會卡住與會做錯的地方會卡住的地方(流程困難點)
AI 順手給出查證結論 標記理由裡寫「這個數字應該沒錯,因為……」,等於用自己的記憶確認自己寫的內容,形成封閉循環。
只標可疑的,漏掉看起來普通的錯 打錯一位數的日期、沒更新的職稱這類錯誤讀起來很順,AI 與人都容易放過。
標記清單沒人跟進查證 做完標記就當作事情結束,工作單沒有人實際去外部來源查,等於沒做。
高風險類別只查到「查核中」就發布 時間壓力下容易先發布,想著之後再補,結果沒人回來補。 會做錯的地方(常見失敗方式) AI 順手給出查證結論 標記理由裡寫「這個數字應該沒錯,因為……」,等於用自己的記憶確認自己寫的內容,形成封閉循環。
怎麼修 提示詞明訂「狀態一律尚未確認,不得判斷對錯」,標記理由只能寫「為什麼要查」不能寫「查了覺得對不對」。
只標可疑的,漏掉「看起來普通」的錯 打錯一位數的日期、職稱沒更新,這類錯誤讀起來很順,AI 與人都容易放過。
怎麼修 對數字、日期、職稱三類做逐一核對而非憑語感判斷,重要文件甚至可以用兩個不同工具各標一次再比對。
標記清單沒人跟進查證 做完標記就當作事情結束,工作單沒有人實際去外部來源查,等於沒做。
怎麼修 每條工作單都要指定負責人與截止時間,未完成不得發布。
醫療、法規等高風險類別只查到「查核中」就發布 時間壓力下容易先發布,想著之後再補,結果沒人回來補。
怎麼修 高風險四類設為發布前的強制關卡,沒有查到已確認或有明確保留聲明就不能發布。
引用類沒有回到原始出處,只信任二手轉述 文章引用「某報導指出」,人只查了這篇文章本身寫得順不順,沒有回頭找原報導。
怎麼修 引用類 Claim 的查核方向要求寫「回到原始出處」,不能只查「這句話在網路上有沒有類似說法」。
同一件事在文中重複出現卻標記不一致 同一個統計數字出現兩次,一處標了要查、一處沒標,讀者最後看到的是沒被標到的那一版。
怎麼修 用 Prompt B 做補漏與一致性掃描,專門抓這種「同一件事兩種講法」的情況。
其他注意事項 讓同一個 AI「順便確認」自己寫的內容對不對——那是用 AI 的記憶查 AI 自己,等於沒查。 只標可疑句子,漏掉打錯一位數的日期、沒更新的職稱這類看起來普通卻其實錯的內容。 標記清單做完沒人真的跟進查證,工作單變成擺著好看、沒人負責的文件。 10 人工把關與安全限制AI/Agent/Tool 介入在哪幾步 流程位置 誰 做什麼/怎麼做 標記階段 AI 逐句掃描全文,判斷是否屬於 11 類 Claim 只要句子隱含「這是事實」的語氣就標記,寧可標多不標少;每則標記附上「為什麼覺得這句要查」的理由,不含判斷對錯的字句。標記階段 AI 為每則標記寫查核建議 建議去哪一類來源查(官方網站/法規資料庫/公開統計/原始出處)、用什麼關鍵字查;查不出建議的寫【AI 無法建議查核管道】,不得自己給出查證結論。複核階段 AI 依人工複核後的清單,重新掃描是否有漏標 只針對「這一輪已標記」以外的句子做第二次掃描,並比對同一件事在文中重複出現時標記是否一致,避免漏標留到查核完才發現。共用階段 Agent 做成長文事實查核助手 把 11 類 Claim 判準與輸出格式寫進系統指令,固定流程給編輯、公關、行銷共用,改判準時一次改到位。
這幾關不下放
決定查核嚴謹度與截止時間 對外發布或內部參考的力度不同,由人在標記開始前定調。
複核標記清單 刪誤標、補漏標,特別留意看起來普通的句子。
實際查證 去外部來源逐條核對,AI 的標記理由不算查證結果。
高風險四類查到底 數字、法規、醫療宣稱、因果關係,一定要查到已確認或留下明確保留聲明,不能只停在查核中。
工作單定稿與放行 確認所有高風險項目都處理完,才能定稿存檔並放行發布。 安全與權限限制
文件中的個資與未公開資訊 若全文含客戶姓名、未公開的合作方資訊,上傳給 AI 前先代稱或取得授權。
不要把 AI 的「標記理由」誤當成查證紀錄 標記理由是 AI 寫的猜測,不是查證來源,對外發布的查核紀錄只能寫人工實際查到的來源與日期。
引用他人著作或研究時的著作權與轉述精確度 標記後若發現原文轉述有誤,要更正為忠實轉述並注明出處,不要用 AI 改寫後的版本取代原始文字。
高風險類別的最終把關不得外包給 AI 數字、法規、醫療宣稱、因果關係四類,無論 AI 標記結果如何,發布前一定要有具名的人工確認紀錄。 11 Checklist 與驗收標準做的時候逐項打勾 做完了才檢查:全部成立才算完成 全文逐句掃過,11 類 Claim(數字、日期、人名、職稱、法規、公司資訊、科學宣稱、醫療宣稱、因果關係、最新資訊、引用)都有對應標記或明確說明「本篇沒有這一類」。 每一則標記逐字引用原句,理由只寫「為什麼要查」,不含 AI 自己判斷對錯的字句。 每一則標記狀態欄位初始為「尚未確認」,沒有任何一條被 AI 自行改成「已確認」。 已用第二輪掃描(Prompt B)做補漏與一致性檢查,抓出文中重複出現但標記不一致的情況。 高風險四類(數字、法規、醫療宣稱、因果關係)已由人實際查到「已確認」或留下明確保留聲明,不得停在「查核中」發布。 每一條查核動作都有負責人、查證來源與日期紀錄,不是只有標記清單。 引用類 Claim 已回到原始出處核對,不是只查二手轉述。 工作單定稿版本已存檔,作為對外發布的查核紀錄。 五、延伸 看別人做過,然後往下一步
看看別人實際做過的樣子,再決定下一步往哪走。沒有找到可查證案例的方法,這裡會直說沒有,不拿相似的案例充數。
12 實際案例一篇要發布的產業趨勢文章,AI 標出的不是「哪句錯」,而是「哪句沒人查過」
當時的狀況: 一個協會準備發布一篇關於長照政策與失智症數據的文章到官網,編輯用 AI 協助寫初稿後,習慣性地問同一個 AI「這篇有沒有問題」,AI 回答「內容大致正確」——但沒有人意識到,那句「大致正確」只是 AI 用自己訓練時看過的資料在腦內比對,並沒有真的去查最新的政府公告。
AI 做了什麼 逐句通讀全文,標出 6 類 Claim(補助金額調整、生效日期、理事長職稱、失智人口統計數字、研究引用、媒體報導引用)共 6 則。 為每則標記寫查核方向(去衛福部官網查最新公告、查協會官網確認理事長現任姓名與職稱等)。 標出一處不一致:文中兩段提到失智人口數字,一處寫「超過35萬人」、一處寫「約33萬人」,標記為需優先釐清。 明確拒絕在標記理由裡給出「這個數字應該是多少」的判斷,兩處不一致處都只寫「兩處數字不同,需人工確認哪一個是最新數據」。 人做了什麼 複核標記清單,確認 6 條都合理,且額外發現 AI 沒標到的一句「預計影響超過10萬個家庭」也屬於數字類,補標。 實際去衛福部官網查證補助門檻調整日期與金額,發現文中日期有誤——生效日寫成10月1日,官網公告其實是10月15日。 聯繫協會確認理事長現任姓名與職稱是否為最新。 對失智人口數字的不一致,回頭找原始出處,確認是引用了兩個不同年度的統計,在文中補注年份區分。 醫療宣稱(運動降低失智風險30%)請協會內部醫療顧問確認原始研究是否真的支持這個數字,而非只信任 AI 標記時附的期刊名稱。 結果: 發布前抓到一個實際日期錯誤、釐清一處數字不一致,並且醫療宣稱因為顧問確認原始研究其實是「相關性研究非因果結論」而改寫措辭,避免對外發布不精確的因果宣稱。
本文沒有提供事實查核工作單的量化「抓錯率」等成效數據,本站也不做無法逐條溯源的效度聲稱。建議自己做的簡單驗證:定稿發布前保留每一版工作單存檔,每季回頭統計「AI 標記但結果證明其實沒問題」與「AI 沒標到但後來被讀者或媒體抓出的錯誤」兩個數字,長期下來能看出標記的準不準,但這個數字要自己積累,不能用本文的案例數字替代。
13 相關方法與下一步定稿後要正式對外發布 查核完成只是最後一關,正式對外發布還有格式與審核流程要走。
查核對象是研究引用或科學宣稱,需要比對多份文獻的證據等級 標記只是「這句要查」,若要進一步排出證據強弱、多份文獻互相佐證或衝突,需要更完整的比對工具。
文件本身很長,找到 Claim 所在段落很花時間 長文先做結構化整理與索引,會讓查核標記與後續複查更容易定位。
查核過程中常有人反覆問「這份文件裡到底有沒有講過某件事」 查核之外若還需要頻繁針對長文提問,另有專門方法處理長文問答。
可直接使用RELATED PROMPTS Download 這個方法的模板與 Checklist 下載包整理中——訂閱更新 ,上架後第一時間通知你。
這個站的做法 有來源 引用的案例都附得出可以點進去的出處;還沒查證完的另外標示,不跟已證實的混在一起。 可驗收 每個方法都附 Checklist 與驗收標準——你要能自己驗,而不是相信 AI 說它做完了。 不亂編 指令一律要求「材料裡沒有的不准補」,缺的標【待補】列成問題,不用漂亮的句子蓋過去。 不自動送出 站內的指令與工具不會替你發布、寄出或執行收不回來的動作。最後一步永遠是人按下去。 人要把關 方法裡標「不下放」的步驟,寫明白就是不要交給 AI 決定。 一般人照做 不用寫程式。步驟寫成照著做的樣子,術語第一次出現就用白話解釋。
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