機(左軌)人(右軌)風控熔斷資產沉澱算力精算貫穿全層戰略大環 · L0 ↔ L4 · 動態調整長期戰略戰術小環 · L1 ↔ L2 · 實時優化當批質量
↓ 戰略→產品→語義→生成→交付
L4戰略層定方向·控成本·守紅線STP + 市場研究
機(左軌)
  • Meta分析 (CDA/Framenet)
  • 全網輿情掃描
  • 算力價值評估(高潛→頂級模型)
人(右軌)
  • 確立 Brand Soul
  • 劃定合規紅線
  • 審批月度算力預算
🛡 風控 自動攔截涉政/極端話題📦 資產 原始輿情數據打標入庫💰 成本 分配賽道算力配額,砍 ROI<1 選題產出: 戰略錨定書 算力預算表
L3產品層定品類·建資產·算ROI4P - Product
機(左軌)
  • 競品拆解(TOP10 爬取)
  • 關聯規則挖掘高轉化賣點
  • 生成產品原型
人(右軌)
  • 決策 SKU 形態
  • 拍板核心賣點
  • 審核語料入庫標準
🛡 風控 排查產品合規風險📦 資產 清洗數據→私有語料庫/品牌詞庫💰 成本 核算投入上限,毛利≥60%產出: PRD 私有語料庫索引
L2語義層備彈藥·充資產·降檢索成本供應鏈管理 (RAG)
機(左軌)
  • 按 PRD 執行 RAG 檢索
  • 語義匹配高契合度槽點/案例
  • 檢索結果自動打標入庫
人(右軌)
  • 審核素材合規性
  • 剔除低質內容
  • 補充獨家語料
🛡 風控 過濾敏感案例/違規表述📦 資產 新增素材→向量數據庫💰 成本 優先本地向量庫,減少外部 API產出: 上下文素材包
L1生成層搞生產·控token·保質量4P - Promotion
機(左軌)
  • 加載 Skill 模板 + 組裝 Prompt
  • LLM 批量生成 + 緩存複用
  • 自動過濾違規草稿
人(右軌)
  • 調整 Skill 參數(諷刺度/梗密度)
  • 抽檢成品質量
  • 打回不合格內容
🛡 風控 機器預檢敏感詞 + 人工終審📦 資產 優質草稿/金句入庫💰 成本 按價值選模型,緩存複用≥40%產出: 內容初稿
L0交付層賣貨·算賬·促迭代4P - Price/Place + 績效管理
機(左軌)
  • 多平台自動化分發
  • 數據埋點(ROI/轉化/完播率)
  • 生成成本收益報表
人(右軌)
  • 制定定價/渠道策略
  • 覆盤盈虧
  • 觸發雙循環調整
🛡 風控 實時監控平台規則→熔斷📦 資產 用户反饋/高贊評論入庫💰 成本 核算淨利潤,調整預算產出: 已交付資產 ROI覆盤報告 戰略調整指令
↑ 反饋→覆盤→錨點修正
技術內核映射
計算語言學CDA / FramenetL4 / L1價值觀識別·調性統一
機器學習聚類 / 關聯規則 / RLL3 / L0爆款挖掘·ROI優化
計算機技術向量DB / RAG / LLM / SkillL2 / L1精準檢索·工業生產·成本控制
風控標準 / 私有語料 / 算力精算別人抄不走
Human in the Loop 權責邊界(L4→L0)別人學不會
戰術調質量·戰略鎖賽道別人摸不透

Feng人機合作自動化範式 極簡解答

一套框架,四問四答

一、內容過剩怎麼辦?
棄單點,建系統 控成本,重風控 重交付,數據驅動 講藝術,重理念
二、核心資產是什麼?
私有語料庫 算力精算模 風控標準線 垂直大模型
三、人機怎麼協作?
人定錨,機幹活 受控管線 硬性門禁 調參介入
四、除理念靠什麼?
靠「雙向閉環」系統 靠「數據驅動引擎」 靠「智能體中樞」 靠「全域融合陣地」

範式實戰:一個通宵,機器自己把事辦成

人定錨,機幹活——全程零人工操作

把範式落成全自動工作流:機器自己認路、自己填單、自己提交、自己匯報,人只定目標和兜底。以下數字來自一台電腦上真實運行的台賬,逐條可回放。

運行結果
整夜無人值守,自主運行 過半嘗試直達終點,其餘全是目標已失效 技術性失敗:0 上萬條任務源,自動清掉 638 條失效項
機器與人各幹甚麼
機器:認路 · 填單 · 提交 · 匯報 人:定目標 · 看進度 · 求助時出手 遇到驗證碼:機器停下求助,不亂來 中途斷線:從斷點繼續,不重頭來
怎麼做到的
不寫死腳本,智能體現場應變 每一步留記錄,可回放可審計 失敗也記賬,同類問題不再犯 敢止損:一條路 16 試不通就換路