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AI心理模型效果抽检要看事实一致、风险边界、建议适配、隐私处理和人工复核结果，回答流畅度只能作为基础观察。

AI心理供应商安全评估要看数据权限、日志记录、模型边界、服务响应和退出机制，避免只凭演示效果判断系统可靠性。

AI心理系统数据字典要统一说明量表字段、报告字段、权限字段、日志字段和导出字段，方便验收、审计和后续迁移。

企业AI心理资源推荐要按员工状态、匿名边界和组织资源分层匹配，避免把课程、EAP和主管沟通混成一种建议。

AI心理服务质量抽检要核对自动摘要、人工记录、用户反馈和处理结果，重点检查事实一致、边界清楚和后续服务落实。

AI心理项目复盘要围绕数据质量、使用过程、风险处理、服务承接和下次计划展开，避免只写使用量和满意度。

AI心理多语言报告不能只看翻译通顺，还要核对量表术语、风险表达、文化语境、人工复核和版本留痕。

AI心理报告下载和外发要配置水印、权限、有效期和导出日志，避免敏感心理资料在机构外部失控传播。

AI心理项目验收不能只看系统能否打开，还要核对功能清单、数据记录、服务流程、培训材料和风险处理记录。

AI心理数据质检要同时看作答完整性、报告重复、异常分数、权限日志和复核记录，避免后续服务建立在错误数据上。

AI心理系统出现异常输出时，应先暂停相关入口，确认影响范围、用户对象、报告版本和后续通知流程。

AI心理项目邀请外部专家时，应按督导、培训、评估等任务分别授权，控制查看范围、期限、下载和材料回收。

AI心理报告被用户追问时，二次解释应保留原报告边界，区分量表分数、AI说明、人工复核和后续服务。

企业或学校推进AI心理项目时，HR、心理服务人员、信息部门和管理层应明确数据、权限、服务和技术职责。

AI心理功能停用前，应确认报告、历史记录、用户告知、未处理线索和数据归档，避免突然关闭影响服务。

AI心理项目审计应检查权限配置、查看日志、导出记录、AI输出复核、用户告知和服务承接情况。