✅ 判断把关

把老师给的某次实训评分标准（如焊接评分表），转成10道判断题+解析，帮自己考前自测

帮你定出用户什么时候该结束新手引导、开始自己用、进阶或退出任务体系

扫描或上传户口本照片，AI逐字核对姓名、地址等关键字段是否与身份证一致

帮你查中英文产品说明里承诺的内容是不是对得上

帮你快速核对发布前该有的测试证据齐不齐

帮你划清助教能答和必须转老师的问题边界

对照GB 50208规范条款，核验上传的防水卷材检测报告是否缺少必检项（如拉伸性能、不透水性…

帮你检查EPUB电子书文件结构对不对，标出哪里不合规

帮你快速查客户能不能成交，避开不能接的雷

帮你比对药品说明书和对外资料说法一不一样

输入各患者留置针/肝素帽更换日期和类型，自动判断今日是否到期，并标红超时项

帮你快速查译员、证人、见证人跟当事人有没有利害关系

帮你查通知权限弹窗流程有没有漏、错、不一致

帮你核对iOS隐私清单里每项声明有没有代码或SDK证据支持

根据我上传的数学错题照片或文字，标出最需要重做的3道题并说明原因

输入违纪发生日、发现日、调查结束日、拟处理日，判断是否超过《劳动合同法》规定的60日处理时效

上传纸样照片和工艺记录，AI帮你找出手工纸出问题的原因

帮你把设计假设变成泡沫模型要验证的具体问题

为输入的正则表达式逐行加中文注释，并生成 3 个通过/失败的测试字符串及结果说明

帮你看出润滑油是不是真的变差了，哪方面出问题、为啥可能变差

帮你从一堆报警里找出最可能的第一个触发点

帮你快速揪出出院记录里前后打架的地方

根据一张标注错误的截图，用简洁语言说明错在哪、怎么改、为什么这么改

帮你搞清每个绩效指标到底该往高了冲、往低了压、卡在中间还是达到就行

查一个零件改动会牵连哪些地方，比如需求、法规、其他零件、软件、工厂怎么造、测试要重做吗

帮你快速揪出训练数据里可能被动手脚的样本

家里一件事牵扯好几个人,把情况和牵涉到谁告诉 AI,它帮你理清风险在哪、你该管到什么程度…

把你要办的政策相关的事和具体情况告诉AI,它帮你提前摸清楚哪些环节容易出岔子…

告诉AI你是什么情况的毕业生、现在到哪一步,它帮你理出签约、报到…

手里几个选项价格参数都不一样,把它们和你最看重的点告诉我,我帮你列个清楚的对比,不用自己反复权衡…

列出文本类训练数据需人工复核的10项要点（如敏感词、版权标识、格式异常、事实冲突）

上传作物叶片/茎秆异常照片，AI识别可能病虫害并给出简易处理建议

告诉 AI 客户在纠结什么、担心什么,它帮你写出分寸刚好的建议话术,既讲清利弊又不像硬推销,帮客…

把你这段关系的具体情况讲给 AI 听,它帮你分析这到底是正常磨合还是真藏着风险,让你心里有数,不…

用最近通话内容核对商机阶段对不对，标出该升阶、该降级、缺证据的地方

针对当前提示词，自动生成5条故意诱导幻觉、绕过约束、输入脏数据的测试提问

把看到的说法或条款贴给 AI,它帮你核实这信息可不可信…

把浏览器控制台复制的报错堆栈，转成普通人能看懂的问题原因和3条具体修复建议

把医院给的检查项目、报价和医生的说法抄进来。给你拆开每一项是干啥的、跟当前症状搭不搭、哪些必查…

查同型号设备最早哪台坏了、啥时候坏的，还标出哪些还没坏

输入一段原始报错日志，输出分步可执行的定位和修复建议

帮家教分析学生考卷，找出错因和教学调整点

孩子数学作业算错了不知道错在哪，家长也讲不明白，只想知道哪步错了怎么订正。

输入宝宝已知过敏原（如鸡蛋、尘螨），列出日常接触物中高风险物品清单（奶粉/枕头/玩具材质等）

针对抖音/快手/B站最新规范，检查上传视频是否存在敏感词、违规画面、水印位置等问题并标出风险点

把专业检测报告转成通俗结论+是否达标+简单建议

识别提示词中可独立复用的部分（如角色定义、格式约束、防错指令），拆成带命名的模块化文本块

扫描提示词文本，标出可能泄露手机号、身份证、邮箱等隐私信息的位置

帮民警快速找出报警记录里缺的关键信息，生成中性、合法的补充提问

把诗里省略的部分补出来，和原文并排看，检查意思还通不通

帮公证员快速梳理可能影响当事人自主决定的外部条件

根据身份证号和常用手机号，生成自查网贷逾期/多头借贷风险的提示清单和查询渠道指引

对一段模型回答，逐句判断是否存在事实性错误或编造内容，并用颜色标记+简短理由说明

根据包名和版本号，检查已知安全漏洞并给出修复建议

帮你从多次偶发故障里，找出真正反复出现的共同条件

上传保养前后数据，AI帮你判断清洁或保养到底有没有让设备变好

扫描文章，标出容易被误解、冒犯或违反平台规范的句子并说明风险点

把第三方检测报告里的技术问题，提炼成3条最该担心的风险点+对应建议

根据用户提供的详情页截图或文字描述，指出前3个易导致用户跳出的关键问题，并给出可执行改进建议

根据数据库监控截图或日志片段，识别CPU飙升时段的活跃SQL、用户、连接数和锁等待状态