可信度来自可追溯的说法、诚实的示例和明确的作者身份。用 AI 辅助，而不是制造经历或证言。
真实性不是一份要删除的词语清单。随意的语气仍可能掩盖编造的统计数据，而正式的写作也可以严谨且可信。
区分经历、示例和证据
如果你描述一次个人测试，记录你实际做了什么、观察到了什么。不要让模型编造客户、对话或失败故事，并把它当作你的经历发布。把虚构场景标注为示例。
一个诚实的示例
不要写“我们的客户节省了数小时”，而写“在这个示例中，粘贴的草稿段落之间有四个空行”。第二句话可以被检查，而不必假装测量过某项业务成果。
保留一份说法台账
对每个重要的事实性句子，记录其来源、相关段落和局限。模型生成的引用是研究线索，不是验证。打开原始来源，检查它是否支持该确切说法。
如果来源不可用，就收窄措辞或删除该说法。不要因为精确听起来权威，就把估计值转换成精确百分比。
说明责任
指明负责发布的人或团队，并提供更正途径。在有助于读者理解工作时，说明 AI 如何辅助了流程以及检查了什么。Google 的生成式 AI 内容指南强调准确性、质量和相关性；使用 AI 并不能让元数据或图片描述免于审查。
编辑时不要刻意制造瑕疵
选择你的受众能理解的措辞。不要为了显得像人而插入错误、虚假情感或随意的缩略形式。即使检测器不喜欢，也要保留对主题重要的术语。