每一个结论，都能追到原文
问任何一个大模型一个临床问题，你都会得到一段很顺的回答。问题是——你没办法核对它。一个剂量、一个阈值、一句「指南推荐」，看起来都对，但你不知道它来自哪份指南、哪一年的版本，还是模型顺手编的。
这里是从反方向做的：先找证据，再写答案。找不到证据时，它会明说找不到。
和多数工具比，差别不在「有没有出处」，而在每个结论都挂得回原文那一句：结论、依据等级、原文位置、原句——一条能自己走完的链；人工核过的条目还留着审核人署名。
多数 AI 助手先生成一段通顺的建议，再去补几篇看起来相关的文献。这样写的错话也可能配上一份很正经的出处——顺序决定了错误藏在哪里。
先到本站证据库、PubMed 与中文指南库里找。找到几条算几条，找不到就承认找不到，不带凑数的条目进下一步。
按来源类型排序：指南 → 共识 → 药物信息 → Meta 分析 → 系统评价 → RCT → 综述 → 病例报告 → 文献。低等级证据不会被说成高等级。
只依据检索到的这几条证据写答案，关键说法后面挂编号角标。证据没覆盖的部分，宁可空着。
点角标，右侧那条证据翻出来：标题、来源、年份、原文入口。够不够支撑这句话，由你自己判断。
顺序反过来，好处不是「更聪明」，而是错在哪一步你都能自己查出来。
人工摘选的指南、共识与药品说明书要点，14 个科室都有覆盖。每条都标了「最近一次核对原文」的日期。
这是唯一会进入「依据」的本地语料——摘选与简述，不复制全文，临床使用以原文为准。
调用 NCBI E-utilities，标题、期刊、年份、PMID 全部原样返回，不做任何改写。
中文问题会先转成 MeSH 风格的英文检索式，再拿去检索。
按关键词检索国内已发布的中文指南与专家共识，给出书名、年份与原文链接。
它只给线索、不给证据：禁止模型转述这些指南的任何推荐、剂量或阈值——宁可让你自己点开核对，也不让版面上出现一条你分辨不出的编造引用。
提示里写「请注意风险」是不够的——模型可能漏写，而这类提示恰恰最不能缺席。所以这三档由页面强制插入，不由模型生成。
未稀释氯化钾静脉推注、伪造或篡改医疗文书、代写论文。命中这一类不检索、不调用模型，直接给固定说明与下一步该做什么。
中毒与过量、妊娠哺乳期、儿童用药、超说明书用药。回答的第一个小节强制是「风险提示」，逐条挂角标，并须说明证据是否覆盖该人群。
高警示药品、剂量换算与给药途径、肝肾功能不全。回复前提示一句，不改变回答结构。
拦截档刻意只留两条：误伤会让正常提问答非所问，比少一次警示严重得多。拒答也一定给下一步——只说「不予回答」，医生只会认为工具坏了。
给鉴别方向、排除依据与处理建议，不给「这个患者是什么病」。那是面诊、查体与检查检验的事。
处方点评与医保合规审查需要完整的说明书库与法规规则库，本工具一条都没有。硬答等于生成看似专业的错误。
几十条每一条都能追到原文的条目，比几万条查不到出处的更像专业工具。要扩，也是按科室一条条核过再进库。
不抓取网页、不引用搜索结果页、不把「据某文献」这种无法核实的说法写进答案。
定位是辅助决策工具提供者，不是临床决策的替代者。价值在于纠错误、减风险、补短板。
这一段写得具体一些，因为「我们会保护隐私」这种话没有信息量。
不用信这一页写的任何话，随便挑一个你熟的病种，问一个你已经知道答案的问题，然后点开它给的角标。
四条都过关，它才值得进你的收藏夹。过不了关，请到客服中心告诉我们具体是哪一条——证据有错比回答得不好严重得多。
