“投诉增加了”和“投诉率下降了”可以同时成立。核验带有百分比的消息时，先写出原始数量、分母、时间段和统计范围，再让 Grok 帮你复算。只看百分号，很容易把业务规模变化、口径变化和质量变化混成一个结论。
先建立数字说明
从公开原文逐项摘录：测量对象是什么、数量多少、除以什么、覆盖哪一段时间、是否使用相同统计规则。给每个数字附上材料编号和单位。原文没有总量，就写缺少分母；不要让模型根据行业常见水平补一个。
还要检查数据是否可比较。例如上月按“用户人数”统计，这月按“工单次数”统计，同一人可以开多张工单，两期数字就不能直接相除。统计规则变了，应先要求同口径数据，或者分别描述。
四步拆开数字结论
- 分别计算数量变化和比率变化，避免只挑其中一个。
- 比率相减得到百分点变化；比率差额再除以前期比率，才得到相对变化百分比。
- 保留原始数值，最后才四舍五入。若前期值为零，通常的相对增长公式不能直接使用，应报告绝对变化。
- 让 Grok 写出“能支持什么”和“还不能支持什么”。描述性数字不能自动证明某个改版有效，也不能说明每位用户的实际体验。
完整虚构例子与验算
以下是虚构服务站的公开月报：九月处理 2,500 次申请，记录 50 次错误；十月处理 4,000 次申请，记录 60 次错误。两月均按每次申请最多计一次错误，范围与口径一致。网上出现两个标题：“错误增加两成，服务变差”和“错误率下降，问题已解决”。
独立复算得到：九月错误率为 50 ÷ 2,500，即 2%；十月为 60 ÷ 4,000，即 1.5%。错误数量由 50 到 60，增加 20%；错误率下降 0.5 个百分点，相对下降 25%。两组数字并不冲突，它们描述的是不同指标。
合适的摘要是“申请量增加期间，错误数量由 50 增至 60，错误率由 2% 降至 1.5%”。现有材料不足以直接判断服务全面变差，也不能说问题已解决。是否存在错误严重程度变化、统计遗漏或申请类型变化，还需要更多数据。本例计算可用普通计算器复核，不依赖模型声称的计算过程。
可直接复制的提示词
“请核验以下完全虚构的数据摘要。九月 2,500 次申请、50 次错误；十月 4,000 次申请、60 次错误；两月统计范围一致，每次申请最多计一次错误。请分别计算错误数量变化、两月错误率、百分点变化、错误率相对变化，列出公式并保留单位。评价‘错误增加两成，服务变差’和‘错误率下降，问题已解决’各有哪些事实依据、哪些部分超出数据。不要推断原因，不编造缺失数据。最后给出一句保留必要数字的准确摘要。”
原文只有百分比怎么办
如果材料仅写“八成受访者赞成”，没有样本数量、招募方式和调查时间，可以记录该材料如此声称，但不能推广到全部用户。请 Grok 把缺失字段列成补证问题。没有问卷方法时，不应主动生成误差范围，也不要用一个看似精确的小数掩盖信息不足。
看到百分比后的检查清单
交付前确认分子与分母来自同一人群、同一时期，单位一致，比较方向没有写反。不要把“下降 0.5 个百分点”缩成“下降 0.5%”。小样本、抽样误差和代表性问题要单独处理，算术正确不代表结论全面。本文提供的是数字核对流程；Grok 的计算与解释仍需独立验证。Grok 官方说明