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。

单独用一个工具往往只解决一段问题，这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。

推荐组合：Harvey + Jenni AI

Jenni AI 的定位是：学术写作辅助工具，提供续写与引用管理。两者分工可以是：Harvey 负责「合规清单」这一步，Jenni AI 负责查找文献与核实引用。

工作流步骤

  1. 明确交付物和验收标准，例如：注明了确认对象。
  2. 准备输入：一项业务流程，先去掉敏感信息。
  3. 在 Harvey 中执行核心步骤（提示词见下文）
  4. 把结果交给 Jenni AI 做下一步处理，或从 Jenni AI 取得所需材料。
  5. 人工检查关键事实与格式，记录发现的问题。
  6. 把这次用到的提示词和设置保存为模板，下次复用。

合规清单

输入：一项业务流程。

针对这项流程列出需要关注的合规检查点，每项注明依据类型（法规 / 行业标准 / 内部制度）以及需要向谁确认。

验收标准：注明了确认对象。

交接时最容易出问题的地方

  • 格式不兼容：两边导入导出的格式提前测试一次。
  • 信息丢失：每次交接附上来源和版本号。
  • 责任不清：约定哪一步由谁做最终确认。
  • 成本叠加：两个工具都可能计费，先估算用量。

如果暂时不想引入第二个工具，也可以先用 CoCounsel 等同类产品替代其中一环，跑通流程后再决定。

补充练习

资料检索与摘要

适用情况：手头有一个专业问题时。

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」。

验收标准：区分原文与推论。

客户沟通稿

适用情况：手头有一个需要向客户解释的专业问题时。

用非专业人士能理解的语言解释这个问题，避免给出绝对化承诺，并提醒客户需要专业人士最终确认的部分。

检查点：没有绝对化承诺。

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：从业者担心责任问题

明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。

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：行政与助理

行政与助理可以用 Harvey 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：科研人员

科研人员可以用 Harvey 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：研究生

研究生可以用 Harvey 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。

注意事项

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。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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