项目证据检查：图表、引用和经历都要可追溯

证据与结论的关系

答辩材料中的每个重要数字和结论都要能找到来源或记录。截图只说明某个界面当时显示什么，不证明底层数据完整，也不证明实际使用效果。原型、测试、正式使用与获奖应分开写，不把计划中的项目写成已经完成。

资料引用要回到原文，模型列出的文献可能不存在。观察记录保留时间、方法、单位、缺失与修订原因；研究不支持预想也可以有学习价值。不得补造实验值、访问人数、客户评价或导师签字，真实科技与综评材料须按学校流程确认。

检查常见漏洞

重点核查缺失被填零、重复计数、不同版本混用和样本推全体。模拟数据要在图表旁直接标明，不藏在附件角落。把 AI 提出的解释当待核验假设，找能够反驳的观察或资料，而不是只收集支持自己的片段。必要时缩小结论范围，避免夸大研究效果。

形成可交接材料

整理项目说明、来源、原始记录、计算、测试和版本变化，文件够用即可，不堆重复日志。公开展示去除个人信息与不必要细节，第三方素材保留授权。让另一名同学随机选一条结论追到证据；追不到就标未核实并修复，不依赖演讲流畅度掩盖缺口。