好的 AI 输出是"能扫读"的
同样的信息量，可读性差别很大 ✔。用户不会仔细读 ✗ ——
他们会扫一眼、找关键词、决定要不要细看 ✔。
让输出"能扫读" ✔，比多写两百字更有价值 ✔。
一、结构：先结论后细节
① 结论（1~3 行，直接回答问题 ✔）
② 依据（要点列表，含来源与时间 ✔）
③ 细节（可折叠/展开 ✔）
④ 不确定与限制（明确写出 ✔ —— 见不确定性传递 ✔）
反例 ✗：先铺三段背景 ✔，结论埋在最后一段 ✔ —— 用户读不到 ✔。
二、长度：按场景设默认
| 场景 | 默认长度 |
|---|---|
| 快速问答 | 3~5 行 ✔ |
| 分析/建议 | 一屏（约 300~500 字 ✔） |
| 报告/方案 | 结构化多段 ✔（但要给目录 ✔） |
要点：默认短、可展开 ✗→✔（长输出默认会让人流失 ✔）。
三、重点：用格式而不是形容词
- 加粗关键结论 ✔（而不是写"非常重要" ✔）；
- 用列表代替长段落 ✔（超过 3 句就该考虑拆分 ✔）；
- 数字与结论放句首 ✔（"准确率 92%，因为…" ✔ 而不是"因为…所以达到 92%" ✔）；
- 标题要有信息量（"成本" ✗ → "成本变化：上升 20%" ✔）。
四、四类该避免的写法
- 空话铺垫（"在当今快速发展的 AI 时代…" ✗）；
- 重复结论（同一句换三种说法 ✔）；
- 无来源的绝对判断（"所有人都认为" ✔）；
- 把限制藏在最后（限制要显眼 ✔ —— 这是可信度来源 ✔）。
五、怎么验证可读性
- 五秒测试：给人看 5 秒 ✔，问他"结论是什么" ✔ —— 答不出就是结构有问题 ✔；
- 首屏信息密度：首屏能否回答"要不要继续读" ✔；
- 展开率：折叠内容的展开比例（低说明结论已够 ✔）。
一条判据
把一条输出给同事看 5 秒 ✔，他能说出结论吗 ✔？
不能，说明可读性还没做够 ✗（信息量再大也没用 ✔）。