要證明方法論不只是說說，最確實的方式就是用這套方法先測量我們自己。以下是分數與證據。
公開評分標準 AKM Index v1.2 把知識管理系統分成五個領域評分。總分 80.75 分，成熟度等級 M3（協同編排）。強項與弱項都不隱藏，原樣呈現。
AKM Index v1.2 · 第 3 次
不是量一次就結束。第 1 次找出弱點、修正原因後在第 2 次再測，再修正後在第 3 次再測。不是炫耀新功能，而是加上驗證循環與安全機制的結果。
自己打的分數很容易灌水。所以我們設了三道機制，讓它不是自評，而是可驗證的測量。
不是用我們自訂的尺，而是用人人都能查看的公開標準（AKM Index v1.2）來量。同一張表，可以和其他組織比較。
五個領域各設一個嚴格反駁的驗證小組。它們的工作不是放水，而是挑毛病。
沒有佐證產出就強制扣分。口頭主張的等級不算數，要有實際紀錄分數才會上升。
這是分數依據的三項第 4 級產出。三項都在每天實際運作，正因為有這三項，系統才能自己找出問題並修好。
學過一次的東西，下一次對話也記得。不必每次從頭解釋，知識不會散掉，而是累積起來。
把什麼在何時、如何執行都留下紀錄。就連靜靜失敗的工作也會在日誌裡現形，所以能回頭找原因。
依固定週期重新檢查並改善自己。這次自我評測本身就是檢視循環的一部分，下一次再測的時程也已排定。
抽象的分數背後，是具體的一天。這套方法在實務上怎麼運作，把實際的工作原樣搬過來給你看。
透過可觀測性日誌，找出三件沒有任何錯誤訊息、卻悄悄停擺的自動化。查出表面看似正常的工作真正的原因，並在當天修好。
建立每天自我驗證結果的循環，並讓當天學到的東西自動留在團隊記憶裡。人忘了，系統也記得。
在寄送、付款這類難以回復的步驟前設下護欄，即使已經自動化，也一定要經過人的確認。這是把安全放在速度之前的設計。
用在我們自己身上的測量與改善，同樣套用到客戶的 AI 系統。從現在在哪個位置、該先修哪裡開始，一起診斷。
※ 本頁的分數與敘述，是以公開評分標準測量 KNDLI 自家系統的結果。客戶資料與諮詢內容不對外公開。
AKM Index 是一套公開評分標準（v1.2），把 AI 代理知識管理系統的成熟度分成五個領域（提示詞設計、脈絡設計、執行環境設計、營運循環設計、互通與治理），以 0 到 100 分評分。每個領域依行為標準分級，每一分都要求提出實際證據。KNDLI 以這套公開標準測量自家系統，總分 80.75 分、成熟度等級 M3。
為了證明向客戶提案的測量與改善方法，我們也同樣用在自己的系統上。不說「會變好」，而是用公開標準公布得幾分、哪裡弱、幾天內提升多少，用數字和證據說話。這種先測量自己的做法一般稱為 dogfooding（自家實測），是方法論不只是說說、而是真的能運作的信任依據。
五個領域各設一個對抗式驗證小組，沒有依據的項目強制扣分。要主張某個等級，就必須拿出持續記憶、可觀測性日誌、定期檢視紀錄這類實際存在的產出當證據。沒有證據分數就不會上升，因此從結構上杜絕了高估。從第 1 次 66.25 分升到第 3 次 80.75 分，也不是因為炫耀新功能，而是修正靜默失敗的原因、實際加上驗證循環與安全機制的結果。