先把AI还原成具体任务
AI是宽泛的技术称呼，单独出现时不能说明使用了什么模型、完成什么任务或效果如何。阅读神圣计划介绍时，应寻找它作用的对象：是帮助解释文字、整理资料，还是产生某种结果；没有具体对象，就先保留为宣传描述。
可以将句子改写为问题：“输入什么内容，经过什么处理，输出什么信息？”这三个环节只要缺一项，就难以评估说法。不要根据“智能”二字自行补出训练数据、算法名称或自动学习机制。
技术名称与能力证据分开
材料列出一个技术名词，可以提供继续检索的方向，却不能直接证明已在目标产品中使用。应查有没有对应文档、适用范围或完整演示，再看这些材料是否明确关联当前讨论的产品和版本。
同样，界面上出现AI标签也只能说明画面如此标注，无法从截图判断后端实现。整理笔记时可分别记录“页面如何称呼”“有哪些解释”“实际评估材料是什么”，让三种信息保持清楚边界。
看评估是否回答真实问题
效果评估需要明确任务、样本和判断方法。例如只看几个精挑的例子，无法知道面对其他输入时会怎样；若没有比较基准，也不容易判断结果是否比简单规则更有帮助。阅读时应查样本如何选择、结果怎样计分。
假设某段资料展示三份整理结果，可以先检查内容是否完整、错误有没有说明，但不能据此得出对所有材料都准确的结论。这个例子解释评估思路，并不代表神圣计划软件已经提供或验证了相应功能。
关注错误与人工检查位置
有用的说明不只展示成功结果，也会交代输入不合适、数据缺失或输出不确定时该如何处理。读者可以关注是否需要人工核对、哪些内容不能直接采信，以及发现错误后有没有明确的修订办法。
如果材料只有“更准确”“更稳定”，却不解释比较对象和错误范围，就把这些词保留为作者评价。尤其不能从AI标签推出任何确定的未来结果，历史演示也不构成效果保证。
用证据清单结束阅读
可设六栏：任务名称、输入范围、输出形式、技术依据、评估材料、尚未覆盖项。每项只填写材料明确提供的内容，没有的写未见。这样不同资料出现时，可以逐项补充，而不是反复被新的宣传表达打断。
最后形成有限结论，例如“公开页面使用AI称呼，但当前材料未说明实现与评估”。这比直接肯定或否定其技术更准确；阅读的价值在于定位证据缺口，帮助后续提出能够回答的问题。
- 评估材料若只展示成功例子，记录未见失败样本，不把缺少失败展示理解为没有错误。
- 出现算法名称时核对它与当前产品的关联材料，技术概念介绍本身不是部署证明。
- 谈效果提升时寻找比较对象与同等条件，没有基准就无法解释“提升”的具体含义。