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证据驱动的文学内容管线
一个研究优先管线，把规范化证据报告转化为差异化长文、视觉资产、质量审阅和人工控制的微信公众号草稿。
我的角色
定义研究优先的 plan → collect → extract → generate 工作流；设计来源分类、质量字段和规范化报告层；将研究证据与生成文稿分离；指导 AI 辅助实现与发布审阅；并保留最终人工编辑判断。
这个管线在文学研究场景中验证，刻意放在半导体之外，以证明方法具备跨领域迁移性。同样的 plan → collect → extract → generate 结构可以从技术来源包生产英文 B2B 文章。
背景
长篇教育内容常常在来源基础尚未被理解前就开始起草。这会让自信文风比可追溯论证更容易出现，也会鼓励围绕同一文本的多篇文章重复同一个角度。
我的贡献
- 定义研究优先的 plan → collect → extract → generate 工作流
- 设计来源分类、质量字段和规范化报告层
- 将研究证据与生成文稿分离
- 指导 AI 辅助实现、差异化文章角度和发布审阅
- 对最终叙事保留人工编辑判断
流程
管线从课文问题和研究计划开始。来源先被收集、分类、去重和评估，再将证据提取到规范化报告中。只有在这一交接后才进入起草阶段，最终包会把文章文件、图片资产、封面、质量发现和微信公众号草稿记录附着在同一批次上。
代表性运行
一个已完成批次从四个不同编辑角度探索《林教头风雪山神庙》。它产出四篇中文长文、17 张内嵌图片和四张封面。发布审阅通过，四篇文章全部进入微信公众号草稿阶段，并记录了草稿 ID。
该结果被呈现为生产产物，而不是公共阅读量证明。它的价值在于展示从一份研究报告到四条差异化叙事，再到可审阅发布包的可见链条。
诚实的实现边界
这是一个自驱的跨领域原型，用于测试同一编辑方法能否迁移到半导体之外。它不是客户成果、学习管理系统或企业软件承诺。
公开证明状态
| 证明点 | 公开安全状态 |
|---|---|
| 研究交接 | 描述了规范化证据报告；私有批次文件和原始供应商输出不公开 |
| 差异化 | 披露四个文章角度，但不暴露私人草稿或媒体资产标识 |
| 审阅状态 | 发布审阅通过，微信公众号草稿创建完成 |
| 作品集状态 | 展示工作流控制和编辑差异化，不展示公共阅读量、学习效果、客户收入或雇主背书 |
展示结果
该原型让跨研究供应商的来源选择和编辑差异化变得可见，同时保留人工发布控制。不虚构受众、收入或客户结果。