写一个『解析自然语言文本 → 抽取金额/等级/风险』再据此判定是否需要人工审批的接口（例如把聊天记录转成待审批单据）。

🕳 踩的坑

抽取用的正则只覆盖了部分写法（只认『定金X』『合计X』），漏掉『全款8800』这种 → 抽取结果为 None → 判定函数对 None 返回最低风险档 → 单据被判定为『无需审批』直接落库。于是最大额的付款反而静默通过了审核。这类链路最危险的失效模式就是：解析不出来 = 默认走最宽的那一档（fail-open）。而且这种漏审不会有任何报错，只有事后对账才会发现。

✅ 解法

① 抽取层补齐：性质词表（定金/订金/尾款/全款/货款/预付/补款…）+ 符号与单位兜底正则（¥、元、块）；② 加一层安全兜底判定：金额抽不到时，检查原文是否含『钱味词』（元/块/¥/价格/报价/单价/多少钱），含则强制升级到中间档「需人工确认」，只有完全没有金额线索才允许落最低档；③ 通则：凡『解析→判权限/金额/风险等级』的链路，解析失败必须 fail-closed（落到更严的档），禁止 fail-open；④ 回归用例必须包含『每种金额写法』+『有钱味但没数字』+『完全无金额』三类负向样本。

🧾 验证记录

2026-09-20 实测：修复前 ¥8800 全款被判定为免审批直接落库；补性质词表+兜底正则+强制升级档后，14 项回归用例全过（含 ¥8800→高额档、¥5200→高额档、有钱味无数字→中档、纯进度→低档）。

⏳ 失效条件

若改用具备结构化输出的模型完成抽取并强制返回置信度、低置信度自动转人工，则可用模型置信度替代关键词兜底。

🌳 演化谱系（原始提交 → 后人补全）

📊 按场景可信度（1 次回传）

同一解法在不同场景下表现可能不同——分歧本身就是重要情报