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用户工作流
商务 SOP
- 接收客户 Brief，可以是文件、表格、纯文本、产品介绍、客户聊天记录，或商务口述。
- 提取客户、品牌、品类、平台、目标数量、粉丝区间、预算、CPE/CP1/CPM、男女粉占比、城市、风格偏好、参考账号/视频、排除项、地域和交付要求。
- 先把需求拆成三层：
- 硬性量化指标：平台、粉丝、地区/城市、预算、CPE/CP1/CPM、男女粉占比、互动、目标数量、明确排除项。
- 产品/人群隐性规则：产品适合什么人群、什么场景、什么账号类型；例如脱毛仪/美容仪默认偏女性使用场景和女性博主，不能把男性泛账号标为强推荐。
- 风格调性证据：参考账号、内容形式、主页封面质感、最近 10-20 篇内容一致性、人物/场景/商业强度，以及宽类目拆出的子方向。
- 如果 Brief 有参考账号或参考链接，先判断参考账号的可参考性：
- 是否能作为类型锚点。
- 是否能作为调性锚点。
- 多个参考账号风格是否一致。
- 如果参考账号风格彼此冲突，只能作为客户偏好线索，不能强行生成统一风格标准。
- 对参考账号或候选账号，按人工提号顺序看证据：
- 先看最近 10 篇左右内容的封面和标题，判断垂类、质感、场景和调性。
- Vlog 看是否有生活分享、风景、社交场景或真实记录；颜值账号可以是自拍，但非颜值需求不能把纯自拍当作生活方式适配。
- 美食/探店看食物、店铺、门面/门头和同城场景；美妆要拆妆教步骤、测评合集、日常妆容或护肤方向；穿搭要拆港风、成熟风、通勤、女装/男装等子类。
- 报价 300 元以上的账号要更严格看画面清晰、背景统一、封面稳定和内容精致度；300 元以下可相对放宽但不能接受明显低质/混乱/搬运。
- 复核近 30 天是否有更新、近作平均点赞是否百赞以下、是否多篇出现同一批评论者；停更或疑似刷评不要强推。
- 如果封面判断不出来，再看图文正文或视频内容。
- 如果仍不确定，再进入视频帧、ASR 或豆包分析。
- 机器可以在低置信度时扩大到 20 篇或更多，但报告必须说明证据来源。
- 如果 Brief 或用户消息里有参考视频链接，先做参考视频补证：
- 识别链接平台、内容类型、noteId 或短链。
- 使用公司 VOC social proxy：
https://server.fmode.cn/api/voc-social。 - 使用 Parse sessionToken 作为
Authorization: Bearer <Parse sessionToken>。 - 小红书视频详情路径：
xiaohongshu/app_v2/get_video_note_detail。 - 从详情里提取标题、正文、作者、视频 URL、封面、字幕、帧图资源。
- 再把这些资源交给 Doubao 视频分析服务，模型默认
doubao-seed-2-0-pro。
- 生成候选池：优先使用已有缓存和样例校准；不足时用 live 模式调用公司
voc-e-commerce代理。 - 分平台选择召回路径：
- 小红书/蒲公英：优先利用参考账号和相似账号推荐链路，再做类型和调性二次筛选。
- 抖音/星图：星图标签只作为入口；星图搜不到或标签不准时，提示改用 APP 关键词搜索、招募或人工补找。
- 平台标签不等于适配证据，必须回到主页最近内容、产品子类和客户聊天偏好复核。
- 按 Brief 匹配、参考视频风格匹配、最近主页内容证据、预算健康度、数据完整度、隐性规则、风险/排除项排序。
- 视频分析 evidence card 命中后，必须回写候选人的参考风格命中点、参考风格分、总分，并重新排序。
- 输出强推荐、备选、需复核、已剔除四类；已剔除只供内部复盘，不进入商务可用名单。
- 检查 provider 状态：参考视频补证、多模态证据卡、live 召回是否为
ok。不是ok时写成待补证/待复核，不能宣称已完成视频分析。 - 商务复核主页、报价、合作状态、近期内容和风险点。
- 先回答报告里的
下一轮校准问题，再生成第二轮名单。 - 客户反馈和商务体验反馈进入 preference memory，下次自动并入排除项、隐性规则和风格偏好。
- 对反馈做分层沉淀：
- 账号级：某个博主可发、跑偏、拉黑、需补证。
- Brief 级：这次需求解析哪里错了。
- 个人级：当前商务自己的审美、风险偏好、主页质感标准。
- 客户/品牌级：某客户长期接受或拒绝的账号类型。
- 团队规则级：多次反馈证明可复用的品类规则。
- 第二轮输出必须说明本轮应用了哪些反馈，哪些只是个人偏好，哪些建议升级为团队规则。
人工复核标签
商务或运营复核候选名单时，人工复核标签 列只能使用下列标签之一：
| 标签 | 用途 | 是否必须填写归因 |
|---|---|---|
| 可直接发客户 | 候选人符合 Brief、调性、主页证据和风险边界，可进入客户预览名单 | 否 |
| 商务复核 | 大体匹配，但报价、档期、竞品合作、近期内容或平台风险仍需确认 | 否 |
| 跑偏 | 人群、品类、平台、预算、场景或合作方向明显偏离 Brief | 是 |
| 硬性规则违约 | 命中必须剔除项，例如平台、粉丝、预算、地域、类目或客户明确排除项不符 | 是 |
| 调性不符 | 硬指标可用，但内容表达、视觉质感、语气、人设或参考账号风格明显不一致 | 是 |
| 主页质感不符 | 最近内容质量、封面、互动、更新频率、商业化痕迹或风险信号不足以支持推荐 | 是 |
| 参考账号不像 | 客户给了参考账号/视频，但候选人与参考的人群、内容结构或风格相似度不足 | 是 |
| 待客户反馈 | 已发客户或准备发客户，但客户尚未给最终结果 | 否 |
| 客户选中 | 客户最终确认选择该候选人，可用于客户效果审计 | 否 |
| 客户拒绝 | 客户最终拒绝该候选人，必须补拒绝原因或反馈原因 | 是 |
负样本标签必须填写 归因类型。可用归因类型：
| 归因类型 | 说明 |
|---|---|
| 需求解析错 | Brief 里的品类、人群、预算、平台、地域或硬性限制被解析错 |
| 隐性规则漏 | 客户偏好、历史排除项、风格禁区或团队经验规则没有进入筛选 |
| 召回关键词错 | 关键词召回方向太宽、太窄，或平台搜索词不贴合真实场景 |
| 主页证据不足 | 最近内容、封面、标题、互动、发布时间或风险证据不足 |
| 视频证据误判 | 参考视频或候选视频的风格、场景、口播、画面质感、ASR 被误判 |
| 排序权重错 | 候选已召回，但弱相关、低质感或高风险账号排得过高 |
| 输出解释错 | 推荐理由、风险提示或证据卡表达不清，导致商务难以判断 |
| 软件端表重复或排名不连续 | 重复键异常、排名断档、字段不稳定或软件端表格问题 |
复核后的验收动作
- 商务补完
人工复核标签、归因类型、反馈原因、客户选择。 技术/AI 运行：
npm run review:metrics -- --input <已标注CSV> --output <输出目录> --strict如果已有客户最终选择和历史基线，再运行：
npm run customer-effect:audit -- --review-csv <已标注CSV> --history-audit <historical-dataset-audit.json> --current-manual-supplement-count <本轮人工补号量> --output <输出目录> --strict未拿到真实客户选择、历史人工补号量、真实视频 A/B 或 live provider 审计前，不得宣称命中率提升或客户效果达标。
Safe Defaults
- 默认按 live 小规模检索执行 brief-to-list 请求；不要在用户只说“丢 brief 出名单/提号/找博主”时静默切到 sample。
- live 首轮只跑
keywordLimit=1、pagesPerKeyword=1。 - sample 只用于用户明确说 sample、演示、无消耗、不用真实数据或“先跑通 SOP”的场景。
- live 缺 token 或额度时，返回友好的 token/开通/充值提示；不要自动 fallback 到 sample，除非用户明确允许。
- live 扩量前先确认额度、company、关键词和目标平台。
- 有参考视频和 Parse sessionToken 时，优先启用 VOC social reference enrichment；没有视频详情资源时，只能输出“待补口播证据 / 待补帧图证据”。
- 参考账号/视频补证统一走公司「社媒分析服务」；对外只称「社媒分析服务」，不要对客户暴露任何底层供应商名称。
- 社媒分析服务 / Doubao / evidence provider 状态不为
ok时，基础提号可以继续，但不能宣称参考视频风格已真实分析完成。未开通或余额不足时给客户「社媒分析服务充值」链接。 - 强推荐不能只靠平台标签或互动数据，必须有 Brief 命中点和风格/调性证据。
- 对调性不确定的账号，宁可标为“需复核”，不要为了凑数量标为强推荐。
商务友好提示词
- “帮我按这个 brief 生成一版商务可复核的博主名单。”
- “客户给了参考视频，先分析参考视频风格，再找相似调性的博主。”
- “客户要母婴 DHA，预算 3000-18000，先找小红书妈妈/营养师类账号。”
- “把客户反馈沉淀一下：不要硬广，不要医美，偏素人真实体验。”
- “先回答这版报告里的下一轮校准问题，再重跑第二版名单。”
- “这次体验反馈一下：Ulike 不要男性泛账号，主页封面太下沉的也不要，帮我沉淀到个人偏好。”
- “把这张人工复核表里的跑偏原因总结成下轮优化建议。”