01 / SCOPE
从一个具体问题开始,而不是从工具功能开始
“用 AI 做了一个项目”太宽泛;“把 12 份访谈整理成优先级清单”则能让人立刻理解问题、输入和结果。项目名字应该描述价值,而不是堆叠模型名称。
写描述时交代任务为什么重要、原来最费时的环节是什么,以及你希望最终交付给谁。
- 一句话问题
- 明确输入规模
- 明确成果使用者
02 / CAPTURE
截图要证明过程,不要只证明打开过软件
第一张截图展示任务和输入边界,第二张展示关键判断或工具执行,最后一张展示可打开的成果。隐藏手机号、邮箱、密钥和客户隐私。
截图之间应当能形成顺序。评审不需要看到每一次对话,但需要知道你在哪些节点做了检查和修正。
- 任务开始
- 关键检查点
- 最终成果
- 隐私脱敏
03 / REFLECT
一段诚实复盘,比夸张宣传更有力量
说明 AI 帮你缩短了哪一步,也说明哪些判断仍由你完成。如果结果经历过返工,写清返工原因会让作品更可信。
提交前让不了解项目的人只看名字、描述和截图;如果对方仍能复述项目目标和结果,材料就已经足够清楚。
- 节省了什么
- 人做了什么判断
- 下一次会怎样改进
