一句话先听懂
AI可以帮你把复杂结果讲明白，但它不能因为“看起来像”就替古籍发明一句原文，也不能绕过Rule Pack直接断宅。
这门课到底要解决什么
告诉用户AI在宅境里应该做什么、不应该做什么：解释已有Finding、帮助理解，不凭空制造古文与规则。
先抓住几个关键点
- AI只能引用数据库返回的Citation ID
- 无来源内容不能显示成古籍原文
- AI解释不能改变Finding状态
学习顺序
- 先有住宅事实
- 再有Rule/Finding
- AI读取结果和来源
- 生成易懂解释
最容易混淆的边界
- 没有Rule时AI只能说资料不足/知识解释
- 不能把网络常识混入正式报告
- AI建议必须区分传统与现代
传统上为什么会关注它
传统风水文本来源复杂，更需要限制AI“听起来很像真的”这一风险。
放到今天的住宅里，还可以怎么看
现代AI最适合做解释、搜索、对比和交互，不适合成为不可审计的最终规则引擎。
你可以自己检查
- AI回答能看到来源按钮
- 古文引用可回到Passage
- 关闭AI后原Finding仍存在
- AI不会偷偷新增规则
如果要调整，优先这样做
- 让AI做自然语言解释
- 让Rule Engine做正式判定
- 高风险内容增加拒答/边界提示
常见误区
- AI编古文
- AI看到户型直接“凭经验”断
- AI把用户焦虑放大
在我的住宅中查看
进入“宅评→问宅”，AI只能解释已有Finding与来源；无来源时明确说明。
学完以后，这个结果到底说明什么
案例课程的价值是把事实、规则、来源和结论完整复现，而不是展示一个漂亮的最终标签。
把它真正用在一套住宅里
- 加载原始输入
- 复核事实
- 运行规则
- 查看来源
- 回放调整
一个具体例子
任何案例都应能从原图重跑到Finding，并看到中间每一步。
传统判断与适用边界
教学案例不能冒充真实用户数据。