先说清楚它是什么：Harvey 属于「垂直行业」方向的在线服务，面向律所与法务团队的生成式 AI 平台。

如果你刚开始接触它，可以按下面 7 天的安排练习，每天 20 到 40 分钟。

每日安排

  • 第 1 天：注册与熟悉界面：用工作邮箱注册，开启双重验证；先在免费额度或试用期内体验核心功能。
  • 第 2 天：完成第一个任务「资料检索与摘要」，按下文提示词操作。
  • 第 3 天：换一类任务「合规清单」，对比两次结果的质量。
  • 第 4 天：学习关键概念：人在回路、环境感知文书、数据驻留。
  • 第 5 天：用真实工作材料做一次「客户沟通稿」，记录省下的时间和需要返工的地方。
  • 第 6 天：排查问题：对照常见问题「输出引用了不存在的条款或文献」等检查自己的用法。
  • 第 7 天：复盘：保留有效的提示词，写下继续使用或放弃的理由。

第 2 天的练习材料

资料检索与摘要

准备材料：一个专业问题。

检索与这个问题相关的权威资料，给出摘要并附出处，明确区分「资料原文结论」与「推论」。

交付前确认：区分原文与推论。

一周后怎么判断值不值得继续

  • 是否稳定地节省了时间，而不只是第一次觉得新鲜。
  • 返工次数是否在下降。
  • 与 CoCounsel 等同类相比，是否更适合你的场景。
  • 数据与费用是否在可接受范围内。

延伸练习

批量文档审阅

输入：一批合同、报告或单据。

审阅这批文档，标出缺少关键条款、金额不一致或日期异常的文件，输出问题清单，不做最终判断。

验收标准：只标问题不下结论。

专业文档初稿

适用情况：手头有一份行业内常见的文书模板和案情要点时。

根据要点起草一份初稿，使用行业规范格式，所有需要专业人员确认的地方用【待确认】标出，不得编造法规条款或数据。

检查点：待确认处被明确标出。

常见问题：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

常见问题：客户误以为是专业意见

在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。

常见问题：数据合规审批卡住

提前准备数据流向说明、供应商资质和合同条款。

概念补充：免责声明

说明 AI 输出仅供参考、不构成专业意见的提示。

概念补充：审计日志

记录谁在何时用 AI 处理了什么数据。

适合人群：法务与律师助理

法务与律师助理可以用 Harvey 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意：AI 输出不构成法律意见，条款和法规必须由执业人员核实。

适合人群：财务人员

财务人员可以用 Harvey 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Harvey 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

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

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

延伸阅读