技術與信任
讓 AI 做事，也讓每一步有依據。
技術展示不只要回答「能不能做」，還要回答「根據什麼、誰能決定、出錯怎麼處理，以及如何確認做好了」。
把四件事放進設計
來源：回答根據哪份資料？界定知識與文件的來源、版本與更新責任。資料不足就保留缺口，不以推測冒充已知。
權限：哪些事情由誰決定？將整理、建議、草稿與正式操作分開。報價、訂單寫入或其他敏感動作需有對應的人員與授權。
例外：正常以外怎麼辦？缺漏、衝突、手寫、無法判斷或客戶要求真人時，設計清楚的停止與交接方式。
驗收：怎麼知道成果符合需求？以代表情境、輸入與預期行為核對；保留失敗與尚未測試的範圍，不以一張成功畫面代表整套服務。
技術如何配合工作？
知識檢索可用 RAG（檢索增強生成）協助找到依據；AI 工作流程可串起整理、判讀與工具操作；流程自動化則將資料交給後續作業。採用哪些方法，取決於需求、資料與風險，不以堆疊技術名稱代替交付。
成效報告應包含什麼？
說明樣本、期間、計算方式、人工投入與已知限制。處理時間縮短時，也要看複核及返工是否增加。預估、測試與正式營運結果分列；沒有證據的百分比不填成零或滿分。
公開方法，不公開配方與資料
官網說明高層次架構、使用情境與驗證方法。客戶原始資料、完整提示詞、商業規則庫、帳密與部署細節不放到公開頁面。進一步技術討論按合作階段與必要範圍進行。
改動也要能回復
正式整合應安排變更範圍、備份、測試與回復方式。既有系統與客戶服務不因一次修改而被默默擴大影響；實際維運責任須於專案約定。