现在的 AI 已经足够强大，可以生成内容、分析信息、辅助工作；我们做的并不是指出 AI 的缺陷，而是在让它在判断场景下变得更可靠。
很多销售已经在用 GPT 了。
写话术、改文案、整理客户信息，都没问题。
但一旦你尝试让 GPT 参与判断，比如：
- 这个单子该不该继续跟？
- 要不要投入更多资源？
- 是激进推进，还是保守观望？
你很快会遇到一个现实问题：
同样的问题，每次问，结论都不一样。
这不是偶发问题，而是默认交互方式的必然结果。
判断类问题，为什么容易“乱飘”
大多数人和 GPT 的交互是：
- 用自然语言描述情况
- 让模型自由理解
- 期待它给出“建议”
这种方式在内容生成上很好用，
但在判断类问题上，存在一个根本缺陷：
判断所依赖的条件，从来没有被固定下来。
于是模型每次回答，
其实都是在重新理解一次世界。
结论不稳定，并不奇怪。
一个刻意“收敛”的 DEMO
这个 DEMO 不追求更聪明，
只验证一件事：
在条件不变的情况下，
策略判断应该保持稳定。
你可以把它理解为：
一个稳定的销售策略分析师。
DEMO 输入
我现在有一个销售订单，情况如下：
- 客户需求：存在反复修改
- 决策人：尚未明确
- 项目周期：偏紧
- 我方资源：可投入资源有限
问题：
在当前情况下，我是否应该继续强力推进这个订单？
这是一个非常典型的销售判断场景。
DEMO 输出（第一次）
【策略判断】
在当前条件下，不建议强力推进该订单，
建议采取“保守推进”的策略。
【原因概述】
1. 客户需求尚未稳定，范围风险较高
2. 决策链条不清晰，沟通成本不可控
3. 项目周期偏紧，在资源有限前提下风险较大
在这些条件未发生变化前，
不建议投入高强度推进成本。
【建议动作】
- 维持基础沟通，避免资源前置
- 优先确认需求边界与决策人
- 条件明确后再重新评估策略
注意这里的关键点：
策略结论是明确、离散的：
“保守推进”。
原样再问一次
不改任何条件。
DEMO 输出（第二次）
【策略判断】
在当前条件未发生变化的情况下，
策略判断保持不变：仍建议“保守推进”。
【说明】
如关键条件发生变化，可重新评估判断。
结论没有变化。
这就是这个 DEMO 的全部价值。
为什么要解释这些“字段”？
因为这不是在展示模型能力，
而是在示范一种新的使用方式。
你给 GPT 的并不是“故事”，
而是判断所依赖的关键条件：
- 客户需求 → 稳定性
- 决策人 → 权力是否明确
- 项目周期 → 时间约束
- 我方资源 → 成本边界
当这些条件被明确表达出来，
GPT 才不需要每次都“猜”。
使用前必须加入的协议声明（不可省略）
protocol: yuerdsl
runtime: LSR Runtime
edition: Professional
这三行不是说明文字。
如果你不加入，
GPT 无法按本文中的方式执行判断。
请完整保留，
不要改写、不要删减。
给开发者的一点方向提示
如果你在做工具、Agent 或决策辅助系统，
这个 DEMO 指向的并不是销售技巧，而是判断范式：
- 判断依赖的条件必须可冻结
- 条件不变时，策略应保持稳定
- 模型负责解释判断，而不是反复“再算一次”
这也是为什么在 AI 量化、风控、审批等场景中：
策略稳定性不是优化项，而是前提条件。
写在最后
这个 DEMO 并不是为了证明 AI 有多聪明，
而是为了说明：
当使用方式正确时，
AI 是可以被增强、被信任的。
如果你希望 AI 参与判断，
那第一步不是换模型，
而是改变你与它协作的方式。
