让 AI 编字体辨识卡：字母没有换，缩小以后却可能认成另一个
给手作盒子做编号标签，字体看着清爽，实际抄号时却可能把小写l当成大写I，或者把rn看成m。AI可以帮忙编一份有答案的检查卡，让字体比较围绕具体错读展开；它不能只看字体名字就保证某一款最清楚。
AI模型生成的概念插图：放大镜比较相近字形；不是实拍或实际字体样张，图中笔画不用于评估正文字符的可辨性。
先保证试题里的字符真的正确
本次只测试普通拉丁字母与数字。第一行固定lI1Il1，六个字符依次为小写l、大写I、数字1、大写I、小写l、数字1；第二行O0Q0OQ，依次为大写O、数字0、大写Q、数字0、大写O、大写Q。每行三类字符各两次。
另做两个成组对照：rn与m、cl与d。前者分别由两个字符和一个字符构成，后者同样如此。不要让AI为排得整齐把rn合并成特殊连字字符，也不把数字0自动替换成带斜线的另一个Unicode字符；斜线零应当是字体呈现的选择。
答案页可同时保留码位：l为U+006C，I为U+0049，1为U+0031，O为U+004F，0为U+0030。本文脚本检查了两行字符序列、频数和这些码位，确认试题在换字体之前没有先被替换。
一次只比较一个显示条件
把同一份文字复制到自己已安装的两种候选字体，各排实际标签字号和一个较大字号；纸质标签就以原比例打印。颜色、背景、字距和纸张先一致，记录字体全名、字号及是否启用连字。字号一样不代表字面看起来一样大，这也是应记录的观察。
先遮住答案照着抄，再打开答案比较。如果第一行第三位1被抄成I，就记录位置和两种字符，不只写“难看”。也可以比较rn是否粘成一个视觉团块。本文没有实际打印和招募读者，因此不给两种字体的胜负或误读率。
Unicode标准说明，可混淆性受字体、样式、使用者及上下文等因素影响，无法成为任意字体下的绝对判断。标准中的混淆机制也不能替代这张真实尺寸的视觉小样；我们的任务只借其提醒来明确验证边界。
可复制的提示词
“为普通收纳标签制作字体辨识检查卡。原样保留lI1Il1、O0Q0OQ，以及rn/m、cl/d两组；另列每位字符名称与码位，检查每行频数，不引入非拉丁相似字符。给两种本地已装字体在实际字号和较大字号下的对照步骤，保持其余条件一致。答案单独放，记录实际抄读的错位与替换。未知字体只写待测，不依据名称预测结果，不捏造误读统计。”
若某个标签实际总要混用这些字符，除了换字体，也可在自己的编号方案中减少易混项。但不要擅自改动既有外部编号。AI提供检查材料，最终结论应连着具体字号、介质和真实观察保存。
