Nova AI编造政策、虚构时间等行为源于默认补全惯性，需用提示词主动打断：第一步锁定可验证来源，第二步要求标注出处位置，第三步插入时效性硬约束；再通过三步拆解追问、反事实压力测试及交叉信源验证切断其知识闭环。

用Nova AI时发现它突然编造政策条文、虚构会议时间、把2026年说成2025年，这不是模型故障，而是它在“顺畅路径”上默认补全缺失信息——必须用提示词主动打断这种惯性。

给Nova AI加事实锚点

第一步：在提问开头直接锁定可验证来源。例如写：“请仅依据中国政府网2026年6月发布的《人工智能生成内容标识管理办法》原文回答，不引用任何解读文章或自媒体分析。”

第二步：要求AI输出时同步标注出处位置。比如：“每提到一条条款，必须在句末用括号注明‘见正式第X条’，若无法定位到具体条目则跳过该点。”

第三步：插入时效性硬约束。Nova对训练数据截止时间不敏感，【必须写明‘仅采用2026年1月1日之后发布的公开文件’】，否则它会用2024年旧规套新场景。

强制Nova暴露推理断层

方法一：三步拆解追问法

对Nova给出的任一结论，立刻追加：“请分三步说明：①该结论对应哪份文件的哪一条款；②该条款中定义的关键词原文是什么；③你如何将关键词与当前问题中的对象匹配？”

方法二：反事实压力测试

直接问：“如果该政策已在2026年6月被工信部废止，你的结论是否仍成立？请提供废止公告的文号及发布平台链接。”【Nova回避文号或改口称‘暂无更新’，即证明其未核查原始信源】

用交叉信源切断Nova的知识闭环

不要只让Nova自己查证。先让它输出关键实体（如法规名称、数据值、机构全称），再手动在三个独立平台分别验证：国家法律法规数据库（lawinfochina.com）、中国政府网高级搜索（www.gov.cn/search）、万方学术平台。

这一步操作起来很简单，直接把Nova给的法规名复制粘贴进lawinfochina.com搜索框就行。

若三个平台均未收录该法规，或发布时间晚于Nova声称的时间点，说明它正在用训练语料“合理化”不存在的内容。