面向合同审阅与谈判的法律 AI 平台——这是 Luminance 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇写给负责在团队里引入它的人：账号、权限、数据和费用怎么管。

上线前

  • 开通团队空间并按部门分组。
  • 启用单点登录（如支持）并关闭个人账号混用。
  • 设置成员角色：管理员 / 编辑 / 只读。
  • 确认数据保留期限与导出方式。
  • 指定一名负责人跟进账单与用量。

制度与培训

  • 写一页使用规范：能做什么、不能上传什么、产出由谁负责。
  • 准备 3 个标准任务的示例，如「客户沟通稿」「批量文档审阅」
  • 设立反馈渠道，收集好用的提示词和踩过的坑。
  • 每季度复查一次账号、权限与费用。

给成员的标准示例

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。

交付前确认：没有绝对化承诺。

数据分级建议

  • 公开信息：可以直接使用。
  • 内部信息：在企业账号内使用，避免个人账号。
  • 机密信息：脱敏后使用或禁止使用。
  • 受监管数据（身份证号、病历、财务明细等）：除非有明确合规方案，否则不要输入。

延伸练习

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」。

交付前确认：区分原文与推论。

合规清单

适用情况：手头有一项业务流程时。

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。

检查点：注明了确认对象。

常见问题：输出引用了不存在的条款或文献

只接受能追溯到原文的引用，逐条核对。

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。

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。

概念补充：数据驻留

数据存储在指定地区，满足行业或地区监管要求。

概念补充：人在回路

关键判断必须由有资质的人员确认。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 Luminance 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 Luminance 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Luminance 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。

注意事项

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Luminance 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 Luminance 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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