本文基于真实应用，探讨了将AI功能从“能返回文本”提升到“用户真正信任”的实践过程。核心观点包括：仅在输入无界且输出需判断时才使用AI；通过具体禁令和反例优化提示词；用规则界定边界、用示例塑造风格；对模型输出进行防御性解析；建立人工QA清单评估质量；并妥善处理模型故障。文章强调，AI功能的质量取决于能否明确识别并记录失败案例。