Capacities 是一款在线服务：以对象为中心的个人知识管理工具，带 AI 助手。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
准确性摘要、提取结果是否与原文一致明显不合格无需修改即可使用
完整性关键事项是否有遗漏明显不合格无需修改即可使用
省时程度与手工处理相比是否明显更快明显不合格无需修改即可使用
协作友好结果能否直接分享给团队使用明显不合格无需修改即可使用
安全性是否遵守文档权限与数据规范明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

读书笔记整理

准备材料：一周的阅读高亮。

把这些高亮按主题归类，每类写一段 100 字以内的总结，并列出 3 个可以马上实践的行动。

检查点：行动具体可执行。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 Capacities 的结果与人工完成或 Obsidian 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

更多可以试的用法

项目周进度汇总

适用情况：手头有项目看板中的任务列表时。

根据看板数据生成本周项目进度：完成率、延期任务及原因、下周重点。延期任务按影响程度排序。

交付前确认：延期任务都被列出。

邮件分拣

输入：收件箱里一天的邮件。

把今天的邮件分为「需要今天回复 / 本周处理 / 仅供知悉」三类，每封给一句摘要，需要回复的附上建议回复要点。

交付前确认：紧急邮件没有被漏掉。

制度文档问答

输入：公司的报销或请假制度。

根据这份制度回答：出差住宿超标怎么处理？请引用制度原文条款编号，制度中没有规定的请明确说明。

检查点：回答引用了条款编号。

常见问题：表格公式结果不对

让 AI 解释公式逻辑，用几行样例数据手工验证。

常见问题：AI 总结遗漏关键事项

要求按固定栏目输出，并让它列出「原文提到但未归类」的内容。

常见问题：团队用法不统一

建立模板和命名规范，在团队空间置顶说明。

概念补充：权限继承

子文档沿用父文档权限，分享前需检查。

概念补充：双向链接

笔记之间互相引用，便于构建知识网络。

适合人群：行政与助理

行政与助理可以用 Capacities 处理会议安排与纪要、通知公告等工作。需要注意：员工个人信息与内部文件按权限管理。

适合人群：研究生

研究生可以用 Capacities 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Capacities 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

写在最后

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Capacities 的数据处理条款，再决定能否使用。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Capacities 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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