AI 改简历时的虚构经历与虚构数字风险
使用 AI 改写简历、求职信、作品集文案、整理项目案例或准备面试答案时，模型可能为了"句子完整"或"页面好看"主动补写未经核实的内容：
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任务描述、口语长句、创作者、工具和仓库名称都可以直接搜索。
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使用 AI 改写简历、求职信、作品集文案、整理项目案例或准备面试答案时，模型可能为了"句子完整"或"页面好看"主动补写未经核实的内容：
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把未脱敏的完整简历、身份证明、薪资单、推荐人联系方式、在职公司的内部资料、未公开项目名、客户名单、未发布作品、合同条款、代码仓库机密等直接交给通用 AI 服务（如 ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookL...
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任何把 NotebookLM 的自动摘要、学习指南、时间轴、思维导图、会议总结或音频概述作为阅读入口或工作起点的使用场景。
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角色漂移（Character Drift）指在多张 AI 生成图像中，同一人物的脸型、发型、服装或年龄等识别特征逐渐偏离最初设定，导致系列图里"同一人物"看起来像是不同的人。
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学生在使用 LLM 辅助写作 Research Report 时，模型可能捏造不存在的论文、作者、会议、年份或 DOI；可能给出看似合理的引用编号，但内容并未在原文中出现；可能把联网整理的题录与摘要当作正式书目，跳过原文核对。
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把小红书操作封装为 MCP 工具后，账号身份、Cookie 会话与操作节奏都成为新的风险面。任何一个环节出错都可能导致会话失效、账号被风控甚至凭证泄露。
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在使用 AI Agent 处理邮件时，存在两类需要人工复核的核心风险：一类是连接器与数据访问带来的隐私边界问题；另一类是 Agent 在未授权情况下做出承诺或写入日程的误操作风险。本页基于 SRC-WORK-007: 我如何用...
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在用 AI 做公司研究、JD 对齐或简历准备时，可能把以下敏感信息上传到通用 AI 服务：
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无论用 MCP、脚本还是 Agent 操作小红书、公众号、抖音等第三方平台，AI 自动发布都同时引入平台规则、账号风控、版权、事实准确性和凭证安全几类风险，必须由人工做最后复核，不应全自动批量执行。
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模型在联网搜索后给出带链接的回答，会让用户产生"已经核实过"的错觉。实测显示，链接存在 ≠ 链接真实支持表述。原文实验中 3123 次引用中 45.37% 不能完整支持对应表述，"无中生有"出现 952 次，是最突出的错误。这...
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把对话式生成式 AI 用于教师备课、出题、写评语、整理复习资料或做初步学情分析时，存在三组典型风险：
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AI 长文在联网研究与知识库调用过程中，可能出现引用张冠李戴、数据张冠李戴或拼接式引用。即使整体结构完整，局部引用仍可能把不存在的来源、当作真实来源呈现。这类错误在长文中更难被发现，因为读者倾向于相信完整结构。
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求职者拿到 AI 对 JD 的拆解结果时，容易把"重复出现的关键词"当作招聘方内部真实优先级，并把简历、求职信、面试准备全部对齐到这个优先级。但 JD 是招聘文案，它会套模板、夸大或沿用上一份 JD 的措辞。AI 只能给出文本...
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当写作知识库本身杂乱、过时或包含低质资料时，Agent 在"知识库约束生成"模式下会把这些缺陷一并带入长文。模板冲突、风格样本不一致、参考资料错误都会直接出现在成稿中，使长文看似完整但内部不一致。
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创作者公开的经营案例往往包含"月入多少""万刀""千美元"等具体数字，但这些数字通常是作者自报，缺乏第三方独立核验，且"万刀"等口径常常不清晰（月流水、毛收入、MRR、净利润均有可能）。直接把这些数字当作可复制的经营事实，会高...
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条文约束（原文）：依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十一条，提供者应保护使用者的输入信息和使用记录，不得收集非必要个人信息，不得非法留存能够识别使用者身份的输入信息和使用记录，不得非法向他人提供；同时应依法处理个人提出的...
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用一次性 prompt 要求 AI 交付完整剧本时，常见失败模式包括：
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电商商品图的核心约束是"事实保真"——商品的形状、颜色、材质、LOGO、包装文字、接口与规格不能被模型改错。一旦 AI 越界修图，整批图都可能失去上架价值。乐乐 30 SKU 电商商品图提效案例 的来源把人工质检列为不可省略的...
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Claude Code 通过 MCP 接入外部工具、用 Hooks 在生命周期事件上挂接自动化脚本、用 Slash Commands 封装项目级命令，这些都是把"便利"和"权限面"同时放大的接口。任何在 MCP 服务端配置、H...
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把 AI 搜索与网页摘要当作政策理解主入口时，至少存在四类风险叠加：
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