用 AI 比较两种分类办法：同一批样本怎样换边

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资料库更换分类办法后，某类从六篇增加到七篇，很容易被概括为“多了一篇”。但总数只显示净变化，可能同时有内容移入和移出。让 AI 比较两种分类时，先保住每份材料的身份，再看它在两套规则下分别落在哪里。

AI生成概念示意图：同一组卡片在不同分类中的位置变化，图中数量不代表正文数据。

先冻结同一批材料

以下十二篇手作说明及其判断结果均为虚构练习，编号为一至十二。旧办法只看是否列有明确步骤，将一至六号记为“可上手”，七至十二号记为“需补背景”。它很容易执行，但没有检查步骤是否依赖未说明的准备知识。

新办法要求材料、前置知识和操作入口都交代清楚，才能标为可上手。人工重新阅读同一版本后，一至五号仍可上手，六号改为需补背景，七、八号转为可上手，九至十二号仍需补背景。新办法下可上手共七篇，需补背景五篇。

两套标签名字一样，判断标准却发生了变化，因此不能把新旧结果直接解释成材料质量进步。比较期间不修改正文、不新增材料、不删除编号。否则分类规则的影响会与内容更新混在一起，无法从结果中拆开。

以旧类别为行、新类别为列，可得到四格：旧可上手且新可上手五篇，旧可上手但新需补背景一篇，旧需补背景但新可上手两篇，两边都需补背景四篇。四格相加为十二，行合计六和六，列合计七和五。

真正变更标签的是六、七、八号，共三篇；保留标签的是其余九篇。两篇移入可上手、一篇移出，所以净增一篇。若只看六变七，就会遗漏那篇被移出的材料，也无法给负责维护的人列出正确的处理清单。

让 AI 在每格后保留编号，不能只输出汇总数字。第一格是一至五号，第二格是六号，第三格是七、八号，第四格是九至十二号。每个编号应出现一次且仅一次，空格要明确写零，不要删除整格改变表的含义。

六号虽然有分步列表，却要求使用一份未附上的折线模板；按新办法，它缺少实际起点。七、八号没有编号步骤，但连续图注已写明材料和动作，因此在这次人工判断中满足新办法。例子说明的是标准变化，并非有序列表天然更好或更差。

这三条迁移记录应附上具体依据，而不是只写“模型重新判断”。如果七号有一句图注读不清，就暂列待确认，不要为了凑齐七篇而假定它完整。待确认项需要单独统计，并说明当前交叉计数还没有覆盖全部材料。

可复用提示：请按固定编号对齐两份分类结果，保留旧标签、新标签和对应规则版本。输出四格交叉计数及每格编号，再列标签变化项，核对行列总数和编号唯一性。缺失、重复或待确认先报告，不合并、不补标签，不把净变化当作迁移总数。

抽出六号，回到它的原文确认缺失模板；再查七、八号，确认新判断的依据确实存在。随后把十二个编号逐个划掉，检查是否有一份材料被不同标题重复录入。模型可能把改过标题的同一篇当成两篇，导致总数刚好对上却身份错配。

这份交叉表没有外部标准答案，所以九篇标签一致只能称为一致数量，不能叫准确率。更不能用它证明新办法更有效。若想知道哪种分类更方便读者，还需要另行观察他们能否找到并完成目标操作。

最后交付两样东西：全体材料的对照表，以及三条需要维护的变化记录。这样“只多一篇”的表面结果，才能还原成真正发生的移动，也让后续复查知道应该回到哪份原文、哪一版规则。