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半导体编辑证据管线
一个运行隔离工作流，把半导体证据包转化为经审阅的中文文章和人工控制的微信公众号草稿。
我的角色
定义发布受众与编辑目标；设计选题成熟度评分、来源分层、证据字段和验收标准；通过书面需求和迭代评审指导 AI 编码工具；测试工作流输出；并在发布前完成最终人工编辑审阅。
发布语言不同，证据纪律不变。同样的来源分层、论点到来源映射和发布前审阅关卡适用于英文 B2B 内容；变化的是受众框架和分发渠道。
背景
使用 AI 做技术发布可以生成流畅草稿，但也可能削弱来源纪律、混合不同研究运行，或把单一来源扩展成没有支撑的行业结论。
我的贡献
- 定义发布受众和编辑目标
- 设计选题成熟度评分、来源分层、证据字段和验收标准
- 通过书面需求和迭代审阅指导 AI 编码工具
- 测试工作流输出并识别交接失败
- 在发布前完成最终人工编辑审阅
流程
每个选题进入独立的研究和生产运行。发现阶段材料默认不被视为发布证据。正式论点在起草前保留来源 ID、URL、摘录、验证边界和适用限制。网关可以创建微信公众号草稿，但不能群发或定时发布。
代表性运行
一次经审阅运行考察了用于 SiC MOSFET 的主动栅极电流整形。它合并了四类研究来源：一项建模研究、一篇同行评审综述、一个 180 nm BCD 驱动芯片实验，以及一项独立的排放与损耗对比。
文章没有把 headline 效率数字重复为普遍结果。它把模型边界和实测硬件结果分开，保留 400 V 和 25–40 A 测试语境，并得出结论：目标模块、栅极回路、功率回路、布局、负载、温度以及开通/关断行为仍需要直接验证。
诚实的实现边界
这是一个 AI 辅助编辑原型和操作方法。它不被表述为独立工程化的企业软件、客户部署或生产安全平台。
公开证明状态
| 证明点 | 公开安全状态 |
|---|---|
| 证据包 | 四类来源以高层方式描述；原始来源记录和内部 ID 不公开 |
| 编辑边界 | 仅由模型推出的结论与实测硬件示例分离 |
| 发布控制 | 网关只创建草稿；群发仍由人工控制 |
| 作品集状态 | 展示方法和经审阅产物质量，不展示受众、客户、收入或雇主背书 |
展示结果
该代表性运行产出了一篇经审阅的最终文章，并成功创建了带可审计网关记录的微信公众号草稿。草稿创建不被声称为公开发布，也不虚构受众、客户或收入结果。