AI 量產內容最大的風險不是寫不出來，是寫出「看起來很對的錯誤」。我們的做法是兩層： 1.
G Eval 式評分員：給審稿 AI 一份多維 rubric（真實性 / 結構 / 引用 / 品牌一致…），輸出分項分數 + publish / revise / reject 三擇一判決，低於門檻硬擋發布。
2.
跨家族第二票：高風險內容再丟給「不同家族」的模型投一票。實測抓到過第一個模型給 60 分放行、第二個模型抓出整段 fabrication 的案例 — 同家族模型會共享盲點，跨家族才有互補。
成本控制：規則層（連結檢查、字數、黑名單）先擋掉大宗，貴的 LLM 評審只跑過了規則層的內容。
心得 教學