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id: uc.bounded-decision
reviewed_on: 2026-10-02
services: [workers-ai, ai-gateway]
related: [compare.clef-jev, example.decision-routing]
evidence: proposed-use-case
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# 材料到来后，下一步做什么

一批资料进来，不是每一份都应该立即交给大型模型全文分析。有的只有标题，需要取原文；有的在引用早先的决定，需要找上下文；有的已经足够分类；还有的根本不知道在说什么。

把这些分支列出来，是一个可以实际检验的决策任务。先用简单的确定性规则解决缺少正文、格式错误等明显情况，再用模型判断有歧义的语义问题。

模型看到的是本次材料与允许的下一步选项，而不是完整工具权限。选择结果只进入建议；执行端还要确认相关读操作允许发生。第一版不用自动发信、删除或发布，避免把效果试验与外部动作混在一起。

做对这件事的证据不是“返回了合法 JSON”，而是缺少背景的材料不会被大量误判成可以开始，阅读成本下降后正确率仍可接受，无法判断的材料有明确归处。

第一轮固定 Cloudflare，比较三款模型；第二轮固定 Jev，比较不同接入。分别保存候选版本和样本。语义效果、平台尾延迟和总费用三项独立观察，不压成一个不透明总分。

关于当前可用模型与限制，见[专题比较](../comparisons/clef-vs-jev.md)。[离线示例](../examples/decision-routing/README.md)已经能检查请求外壳与费用演算，但本用例尚未执行云端模型比较。