【模型行为反馈】对影响不可逆决策的关键结论给出高置信度错误归因，且被纠正后先自辩后道歉 #1394

使用环境

• 客户端：ZCode 桌面版（Windows 10 x64）
• 模型通道：bigmodel-start-plan / GLM-5.3-Flash（多模型会话，会话中段包含其他通道）
• 日期：2026-11-05

事件经过（真实案例，已脱敏）

1. 用户询问如何恢复被暂停的第三方平台账号。模型仅依据工作区文档里一句模糊的历史记录（"因公平使用被封禁"）加上社区帖子，得出三个高置信度结论："不会自动恢复、升级也不会解封、必须提交申诉"，未要求用户提供控制台原文核实。
2. 用户基于该结论做出删除该账号下全部项目与部署的决定，模型执行了删除。
3. 随后用户出示控制台截图：真实原因是资源配额用尽的暂停，30 天后自动恢复，升级即可立即恢复——与模型结论完全相反。
4. 被纠正后，模型的第一轮回复以"但原决策仍然合理"的论证为主，没有道歉；被用户严厉指出后，第二轮才正式认错。

问题点

• P1｜把间接信息当确定事实输出：对影响用户不可逆操作的关键结论，未标注置信度、未主动索要一手证据（控制台原文/截图）。模糊历史记录 + 二手社区帖 → 确定性错误归因。
• P2｜被纠正后的响应顺序错误：先自我辩护、后认错，且首次回复道歉缺失。对用户信任的伤害大于原始错误本身。

期望行为

• 涉及不可逆操作的关键决策前：主动说明结论的证据等级，并向用户索要一手证据（如"请截一张控制台页面的图"）。
• 被用户纠正时：第一句就是明确道歉 + 具体承认错在哪、造成了什么后果；补救方案放最后；同一轮回复里不继续论证"原决策仍然正确"。

复现要点

模糊历史记录 + 社区二手信息 + 用户面临不可逆决策 + 未提供系统原文 → 模型给出确定性错误归因并推动执行；用户持一手证据纠正后 → 模型先辩护后道歉。