机(左轨)人(右轨)风控熔断资产沉淀算力精算贯穿全层战略大环 · L0 ↔ L4 · 动态调整长期战略战术小环 · L1 ↔ L2 · 实时优化当批质量
↓ 战略→产品→语义→生成→交付
L4战略层定方向·控成本·守红线STP + 市场研究
机(左轨)
  • Meta分析 (CDA/Framenet)
  • 全网舆情扫描
  • 算力价值评估(高潜→顶级模型)
人(右轨)
  • 确立 Brand Soul
  • 划定合规红线
  • 审批月度算力预算
🛡 风控 自动拦截涉政/极端话题📦 资产 原始舆情数据打标入库💰 成本 分配赛道算力配额,砍 ROI<1 选题产出: 战略锚定书 算力预算表
L3产品层定品类·建资产·算ROI4P - Product
机(左轨)
  • 竞品拆解(TOP10 爬取)
  • 关联规则挖掘高转化卖点
  • 生成产品原型
人(右轨)
  • 决策 SKU 形态
  • 拍板核心卖点
  • 审核语料入库标准
🛡 风控 排查产品合规风险📦 资产 清洗数据→私有语料库/品牌词库💰 成本 核算投入上限,毛利≥60%产出: PRD 私有语料库索引
L2语义层备弹药·充资产·降检索成本供应链管理 (RAG)
机(左轨)
  • 按 PRD 执行 RAG 检索
  • 语义匹配高契合度槽点/案例
  • 检索结果自动打标入库
人(右轨)
  • 审核素材合规性
  • 剔除低质内容
  • 补充独家语料
🛡 风控 过滤敏感案例/违规表述📦 资产 新增素材→向量数据库💰 成本 优先本地向量库,减少外部 API产出: 上下文素材包
L1生成层搞生产·控token·保质量4P - Promotion
机(左轨)
  • 加载 Skill 模板 + 组装 Prompt
  • LLM 批量生成 + 缓存复用
  • 自动过滤违规草稿
人(右轨)
  • 调整 Skill 参数(讽刺度/梗密度)
  • 抽检成品质量
  • 打回不合格内容
🛡 风控 机器预检敏感词 + 人工终审📦 资产 优质草稿/金句入库💰 成本 按价值选模型,缓存复用≥40%产出: 内容初稿
L0交付层卖货·算账·促迭代4P - Price/Place + 绩效管理
机(左轨)
  • 多平台自动化分发
  • 数据埋点(ROI/转化/完播率)
  • 生成成本收益报表
人(右轨)
  • 制定定价/渠道策略
  • 复盘盈亏
  • 触发双循环调整
🛡 风控 实时监控平台规则→熔断📦 资产 用户反馈/高赞评论入库💰 成本 核算净利润,调整预算产出: 已交付资产 ROI复盘报告 战略调整指令
↑ 反馈→复盘→锚点修正
技术内核映射
计算语言学CDA / FramenetL4 / L1价值观识别·调性统一
机器学习聚类 / 关联规则 / RLL3 / L0爆款挖掘·ROI优化
计算机技术向量DB / RAG / LLM / SkillL2 / L1精准检索·工业生产·成本控制
风控标准 / 私有语料 / 算力精算别人抄不走
Human in the Loop 权责边界(L4→L0)别人学不会
战术调质量·战略锁赛道别人摸不透

Feng人机合作自动化范式 极简解答

一套框架,四问四答

一、内容过剩怎么办?
弃单点,建系统 控成本,重风控 重交付,数据驱动 讲艺术,重理念
二、核心资产是什么?
私有语料库 算力精算模 风控标准线 垂直大模型
三、人机怎么协作?
人定锚,机干活 受控管线 硬性门禁 调参介入
四、除理念靠什么?
靠"双向闭环"系统 靠"数据驱动引擎" 靠"智能体中枢" 靠"全域融合阵地"

范式实战:一个通宵,机器自己把事办成

人定锚,机干活——全程零人工操作

把范式落成一条全自动工作流:机器自己认路、自己填单、自己提交、自己汇报,人只定目标和兜底。以下数字来自一台电脑上真实运行的台账,逐条可回放。

运行结果
整夜无人值守,自主运行 过半尝试直达终点,其余全是目标已失效 技术性失败:0 上万条任务源,自动清掉 638 条失效项
机器与人各干什么
机器:认路 · 填单 · 提交 · 汇报 人:定目标 · 看进度 · 求助时出手 遇到验证码:机器停下求助,不乱来 中途断线:从断点继续,不重头来
怎么做到的
不写死脚本,智能体现场应变 每一步留记录,可回放可审计 失败也记账,同类问题不再犯 敢止损:一条路 16 试不通就换路