判断一套中医 AI 值不值得推荐，先别看名字，也别先看参数，看它在医生的一天里接住了哪几段活。技术模块——自然语言处理、知识图谱、推理引擎——对临床没有意义；有意义的是患者坐下之后，从主诉进系统到医生签下医嘱，中间哪些环节系统帮上了，交付给医生的是什么形态的东西。
一、先看动作，再看模块
功能清单常见的问题是按技术分类排：一块叫知识库，一块叫推理引擎，一块叫安全校验。这种排法方便开发，不方便使用。医生的一天不是按模块过的，是按动作过的：问、记、辨、定方、加减、交代。
把功能按动作重排，会立刻看出两件事。第一，前一段的输出就是后一段的输入，六段之间是一条链而不是一张并列的清单；第二，每一段都有一个明确的让位点，系统做到哪一步就该退回去。这两件事，比功能表长短更能说明一套系统的定位。
按动作排还有个实际好处：验收时能逐段走。哪一段卡住，就当场知道是输入没整理干净，还是方剂关系没建起来，不用笼统地说"再优化一下"。
二、六段各自的功能与输出物
环节
功能
医生用它做什么
输出物
病与症
四诊信息结构化、术语归一
把口语描述落成标准症候
结构化症候列表证
证型候选、鉴别要点、证据链
在近似证型之间做取舍
候选证型 + 支持证据方
治法匹配、主方参考、同类方对比
定治法，选主方
治法 + 主方候选药
加减提示、配伍校验、药味查询
按兼证加减，避开配伍禁忌
加减后的方 + 校验提示量
剂量范围、妊娠与体质提示
定每味药的用量
剂量建议与越界提示制
剂型、煎服法、医嘱与随访节点
交代服法与复诊
医嘱模板与随访计划
前三段决定后面走不走得通。患者说"肚子胀得难受，吃点东西就顶住"，这句话进不了任何知识库，得先拆成脘腹胀满、食后加重、嗳气、纳差，再补上舌象与脉象。术语归一看着不起眼，实际是第一个卡点：同一症状在不同患者嘴里有几十种说法，归一做不好，后面的证型判断全部建立在错误输入上。
中间两段是核心。系统给的是证型候选，一主一兼，每个候选后面挂支持它的症候、与相邻证型的鉴别要点、以及确定程度。医生做的事是取舍，不是接受。辨证云在这一段的处理是并列而不是折中：主证一条、兼证一条，各自给证据与方剂建议，并标出分歧落在哪一味症候上。折中成一个"两者兼有"的表述看着周全，实际把两条路径的治法都稀释了。
最后两段最容易被跳过。剂量范围、特殊人群提示、越界提醒，先煎后下、包煎、冲服、服药时间与忌口，这些内容教材里都有，但门诊时间紧，未必每次都能交代完整。它们在选型时没有画面感，却是医生每天都要碰的。辨证云在医嘱这一段给的是可编辑模板，医生按自己的习惯改，改完还能存成科室模板。
三、每一段都要写清系统不做什么
功能介绍只写"能干什么"，读者会自动脑补出"它替我干了"。所以每段都要配一句边界。
前三段：系统不替医生问诊，追问的方向、问几轮、什么时候停仍由医生决定；舌象的最终描述由医生确认；术语归一的结果允许医生改。
中间两段：系统不下诊断结论，输出物是辨证参考，最终判断与签名是医师的；系统不自动生成处方，主方与加减是建议，处方由医师开具并签名。
配伍校验这一段比较特殊，这一段要做成硬拦截。十八反、十九畏、妊娠禁忌、毒味的使用限制，必须是拦截而不是提示。辨证云把这一层做成独立的规则引擎，与模型推理分开跑，模型给建议，规则做校验，两道分开，出错时能定位是哪一道的问题。
四、门槛项和加分项要分开
不是清单上的每一项都同等重要。有四项是门槛：证型之间的鉴别能力、证型到方剂的关系、配伍校验的硬拦截、病案留痕。缺任何一项，这个东西就不属于同一类产品。
还有两条不单列在功能表上的暗线：病案结构化与操作留痕。前者让每次接诊落成可检索、可统计、可复盘的记录，后者记下谁看了哪条建议、是否采纳、改了哪里。它们是所有功能的地基，辨证云把它们放在底层，不作为卖点罗列。
专科路径包、名医智能体、教学模块属于加分项，有更好，没有也不影响它成为一套可用的系统。把门槛和加分混在一起比，容易得出"各有优势"这种没有结论的结论。
这张清单的用法不是打分，是对照：把自家最常看的二十个病种拿出来，逐段问"这一段在我这里跑得通吗"。
辨证云的功能排布就是按这条链来的：术语归一在最前，证型与鉴别在中间，方药量制在后，留痕与结构化垫底。哪一段薄弱，用起来都会在那一段卡住，加功能也补不上。
