先定义应用标准
把要解决的实际任务写成可判定的目标，例如“从用户上传的图片和文字中提取指定字段”。事先规定可接受的输出格式、遗漏或错误如何处理，以及何种情况应提示人工复核。标准应对应你的应用风险，而不是“回答看起来不错”这类主观印象。
准备读者自测案例
准备你有权使用、能代表实际输入的图片与配套文字，并覆盖常见情形和边界情形。假设某个表单照片有反光，你可以检查系统是否指出字段不可辨认，而不是要求它猜测。每个案例预先写明期望处理方式；不要把假设案例当作已发生的结果。
按步骤执行并记录
在目标应用中固定输入、提示词、输出要求及其他相关设置，再逐例运行。记录案例编号、输入条件、实际输出、是否符合预先标准，以及需要人工处理的原因。若经 NexoToken 使用模型 API，先核对当前平台文档中的接入说明，并确保账户平台额度可用；不要假定未说明的接口或功能。
检查失败并形成结论
若图文之间有冲突、内容被裁切或字段含糊，应检查系统是否能指出不确定之处，并按你的规则转交人工处理。若结果不符，记录具体差异、复核决定及使用历史中可见的相关记录；历史记录的范围以平台当前说明为准。只总结本次自测实际记录的表现与限制，不据此宣称模型普遍具备或缺少某种能力，也不据此比较优劣。
参考资料
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