AI输出质量守门员

大模型的输出常常有一种危险的流畅感：逻辑自洽、语气笃定，但底层的关键假设可能从未被验证，边界条件也没人检查过。一旦任务涉及多步骤实现、架构设计或技术决策，这种「看起来对」的输出会让调试成本成倍放大——问题不是模型不够聪明，而是缺少一道结构化的质量闸门。

核心思路：复杂度驱动的四阶段流水线

这个技能把质量管控内置到任务执行流程中，在最终回复交付前按 Assess → Think → Review → Gate 四个阶段依次推进，每一阶段的投入深度随复杂度缩放。

Phase 1 · Assess：从互依赖性、不可逆性、歧义度、专业门槛、覆盖范围五个维度给任务评级，划分为 L1（轻量）到 L4（关键）四个等级。涉及资金、安全、合规、个人数据的任务会自动升一级。

Phase 2 · Think：按等级执行第一性原理推演。L2 盘点关键假设并验证硬约束；L3 完整执行四步流程，从地基重建方案；L4 额外走一条独立推导路径，两条路径交叉验证，不一致就必须先调查再交付。

Phase 3 · Review：切换到对抗性审查者视角攻击草稿，审查类别从 L2 的正确性/可执行性/完整性，一路加到 L4 的主动红队测试——构造具体反例和边界输入检验输出。发现的问题按 Blocker / Major / Minor / Nit 分级，存在 Blocker 时禁止交付，必须先修复再复审。

Phase 4 · Gate：交付前逐项核对稳定、准确、可靠、可执行四条标准。可靠项若因固有不确定性无法完全解决，则显式披露风险后交付，绝不把不确定性藏起来。

适用边界

这个框架只对非平凡任务激活。问候、简单查询、单行回答、格式化修正这类 L1 任务只需快速自查，套上全套流程反而是浪费。另一个常见误区是跳过第一性原理直接进入审查——对抗性审查抓不到地基层面的错误，两个阶段在 L2 及以上缺一不可。审查之后不修复同样无效：发现 Blocker 还照常交付，等于守门员放行。

过程披露规则

质量流程默认在内部完成，用户看到的是更好的结果而非过程旁白。L3/L4 任务会在结尾附简短置信度说明，列出关键假设与主要风险；L4 还建议对关键假设做外部验证。无法解决的 Major 级问题会明确说明原因。