導讀／筆記不是隨便丟 GPT，是一套嚴謹 SOP 規範它怎麼產
raw 丟給 GPT，放它自由發揮會出三種事：
所以丟之前先給它一份 SOP（prompt），把這些全部框死——這份 prompt 本身就是方法學。
注入 GRADE 標籤、因果批判、課本外的文獻、「2026 最新進展」、健保政策評論——這些都不是課本說的
課本說 X，就寫 X。忠實重現原文的定義、數值、條件、推論鏈，不加料、不超譯
這正是前面〈相關與因果〉的延伸：連 GPT 整理筆記，都不准它把「相關」寫成「因果」。
losartan，不寫氯沙坦）<figure> 結構，不是貼一張圖了事連「不要用對岸詞」「藥名用英文」都寫進 SOP——規範到字。
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兩階段：① 先把整篇忠實翻譯（每個定義/數值/條件都不漏）→ ② 再重構成階層大綱，但保留因果條件詞（因為／若／則／直到／然而／僅）。
讓 GPT 的導讀／筆記忠實、不超譯、可查證——跟 corpus-first 同一個精神：AI 的產出要錨在來源，不是自由發揮。
raw mega.md →（這套 SOP 框住的）GPT → 乾淨可信的導讀。不是隨便丟，是有方法學的丟。