知識與來源如何處理
資料能被找到，不代表它適合直接成為答案。知識整理同時需要處理來源、時間、適用範圍、使用權與版本，讓人與 AI 都有機會判斷資訊能用到哪裡。
區分原始來源與整理結果
原始訪談、文件與資料保留其來源；摘要、分析與解讀另外標示。引用與推論應分開，不因文字被重新整理得更順，就把原本的不確定性一起刪掉。
確認版本與有效範圍
同一份規範可能有多個版本，不同產品也可能適用不同條件。閱讀與產出時要能知道依據哪個版本、哪個日期，以及何時需要重新查核，避免舊資料在新的情境中被誤用。
處理權利與敏感資訊
先確認內容可供誰閱讀、可否交給外部工具、可否對外引用。資料夾位置或一個分享連結本身，不足以證明擁有使用權；需要依資料提供者與個案條件確認。
讓 AI 的答案可被檢查
對需要證據的任務，答案應連回來源，說明缺口並允許拒答。深度文章、研究與產品說明仍需要人工檢查，不能只因模型產生了引用格式，就推定來源真的支持結論。