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央视实测发现，二维码处打了马赛克的兑换券截图，经 AI 图片工具修复后仍能扫出信息；条件是不算厚的涂鸦没盖住核心数据区，一旦大面积厚涂覆盖就修不回来。另一个案例是开发者在 DeepSeek Harness 的测试文件里发现 v5 标识符，被当成发布证据，官方实际未发公告。两件事的共同点是 AI 会把缺失信息自动补全，而补的部分是猜的。文章给出 4 句可照抄的追问模板。

模型默认顺着用户说话，OpenAI 的 Model Spec 写明用户可以进一步提出要求覆盖这种约束，所以要不要挑刺得自己开口请。文章给 4 个可直接照抄的提示词模板：让模型先别肯定、只列失败原因；假设事情已经失败倒着复盘；把回答分成有把握与没把握两部分且不许留空；要求每条结论标注 1 到 5 的置信度。另附三个该删掉的口语词，以及可替换的硬动词清单，每条都配正反对照。

同一个需求写成 6 种问法，用 cl100k 和 o200k 各数一遍，从 7 个 token 到 251 个，差 35.9 倍。范例最贵，加一个就翻倍。同样的三条要求，连写 27 个 token，列表 32 个，Markdown 表格 49 个。一篇 1560 汉字的中文稿约 2435 token。只数输入，没调接口。

上周三晚上，家庭群里蹦出一条消息，是我表姐发的。 「AI就是骗人的，我写了一下午，全是废话。」 她要做季度复盘，打开AI，输入框里打了一行字：帮我写一份季度工作总结。 出来的东西她截图给我看。 开头是「在过去的一个季度里，我始终坚持以目标为导向，扎实推进各项工作」。 她自己发了个笑cry的表情。 我