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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。

企业评估AI心理助手满意度时，应区分匿名反馈、个人经历和服务改进建议，避免让员工暴露隐私。

心理测评自动报告修改后，要分开保存草稿版本、审核版本和发布版本，避免历史报告被覆盖。

量表迁移到心理测评系统时，要核对题目版本、选项、反向计分、维度归属、常模和报告解释，避免报告结果出错。

艺考培训学生压力大时，心理测评要关注表现焦虑、评价压力、睡眠、同伴比较和阶段支持。

慢病管理不只看血糖血压，也要记录睡眠、疾病困扰、自我管理压力、家庭支持和复测安排。

一线员工心理测评要避开考核感，重点讲清支持用途、匿名边界、作答时间和后续资源。

EAP 使用率低时，应先排查员工入口、报告行动提示、预约路径和转介状态，再决定宣传和服务调整。

心理量表库软件不只是存放题目，还要管理量表版本、适用人群、常模说明、报告解释和变更记录。

高压岗位心理测评要先定义岗位风险，再结合班次、事件、疲劳和复核记录判断人员支持需求。