假設一間美國服務公司，用人工智能整理工單。收到第一頁，唔代表全部資料都讀晒。我哋比較完整收集、部分收集，同埋確認冇結果。呢個係設計分析，唔係真實客戶事故。

GitHub 嘅文件講明，分頁只會傳回部分結果，再透過連結標頭提供之後嘅頁面。模型嘅上下文幾大，都唔會自動補返連接器冇讀取嘅紀錄。要先核對收集流程，再評估摘要。

Google 嘅分頁設計指南容許中途嘅頁面得少量紀錄，甚至一條都冇。佢用空白嘅下一頁權杖表示結束。實際整合一定要跟返個別服務嘅文件，唔可以一見到空白頁就當完成。

如果中途失敗，就保留已經確認嘅紀錄，清楚標示為部分結果。篩選條件同報告範圍要保持一致。讀晒所有頁面，亦唔代表攞到同一時間點嘅快照；如果冇呢個保證，就要講清楚限制。

建議保留頁數、不重複紀錄數、結束依據同異常狀態。用虛構資料測試多頁、空白頁之後繼續、重複紀錄，同埋中斷之後恢復。先核對預期紀錄集合，再檢查文字，唔好聲稱已經完成正式環境測試。

可以由一份常用報告開始，分清楚完整、部分，同埋確認冇結果。等審核者先睇到證據範圍，再決定用唔用個結論。完整收集唔保證分析正確，但寫得再流暢，都代替唔到未讀嘅資料。