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四个值得尝试的使用场景

• 改写实用消息: 提供原稿，要求缩短但保留姓名、日期和承诺。发送前逐项对照原文，避免语言变简洁的同时改变了沟通边界或重要限定。
• 解释陌生材料: 要求先解释再列假设和实例。技术或变化较快的信息应回到第一手来源核对，不能仅凭解释易懂就认为知识完全准确。
• 总结允许上传的 PDF: 使用支持的模型整理章节提纲与未解问题，核对引用段落和表格，保留原文件以便团队成员检查摘要是否遗漏关键条件。
• 比较两种初稿思路: 给当前可用模型相同的小任务，比较推理和措辞差异。多个模型意见一致也不构成独立事实证据，最终仍需查原始资料。

平台、输入输出与部署条件

服务通过托管模型运行，模型名单会变化，不同选项可能支持不同输入和推理能力。固定写死旧名单的教程很快可能失效，因此操作时以当前选择器为准，而不是依据过时截图判断能否上传某个文件。

文档任务应保留原文件，并带着明确问题使用。长输入、复杂表格和扫描页会增加核对难度，可按章节拆分，检查摘要背后的证据，不要把语言完整的回答当作已经覆盖全部细节。

数据、权限与许可

DuckDuckGo 说明会在消息送达模型提供方前去除识别性元数据，并对训练用途作出约束。但消息内容仍由所选服务处理，保留政策也有具体条件与例外，不宜概括为任何地方都绝不保存任何信息。

本地记录、可选加密同步和用户主动提交的反馈采用不同处理方式，按实际功能查看设置与政策。分享回答前检查是否从提示词或文件复制了个人信息，避免以为经过 AI 改写就自动完成脱敏。