文枢 · 集团 AI 传播力中枢

通用模型解决的是「写出一篇好文案」——单点、一次性、依附个人。文枢解决的是「让数百个主体合规地各说各话」——组织级、常态化、可治理。这两者不是一个问题。

具体差在四件事：① 统一事实源（书名、定价由书目库锁定，模型无权生成）；② 去重派发（2400 种组合，同类内容不撞车）；③ 合规门禁（禁用语、事实一致、差异化度、AIGC 标识四道硬卡）；④ 留痕归因（每个动作可追溯到账号与责任人）。这四件事，通用模型一件都不管。

一句话：前者是笔，后者是制度。笔再好也管不了几百个人怎么签字。

不替代，而是把能力从「依附个人」变成「组织产能」——这是一期目标的原话。

现状痛点是：写得好的能力长在少数人身上，人一调岗、一休假，产能就断。系统把"母版—派号—门禁—回流"这条链路固化成流程，编辑的精力从"重复写一百条同质稿"释放到"定选题、把口径、审关键内容"。人做判断，系统做规模。

原型里的"表达层只组织文字、无权造事实"就是这个分工的体现：内容的事实由编辑维护的书目库锁定，模型只在表达层做属地化改写。

2400 是组合上限，不是生产指标。它是"地域×平台×角度×人设×体裁"的理论空间，系统按实际需要去重派号，用过的组合会标记占用。

更关键的是第三道门禁「差异化度」：与库内已有内容相似度超过阈值 0.6 直接驳回。也就是说，系统不是鼓励多产，而是从机制上禁止同质化复制——这是反垃圾，不是造垃圾。

另外组合本身有实体意义：珠三角读者和粤北读者看到的措辞不同，是属地化运营的正常需求，不是灌水。

系统从结构上让这类错误不可能由模型产生。事实层的书目库是模型只读、物理上不可生成、不可改写——所有文案里的书名、作者、定价只能从书目库取值。

第二道门禁「事实一致性」会在放行前把文案里的书名、定价与书目库逐项比对，对不上当场拦截。原型里可以直接演示"篡改书名""篡改定价"两种攻击，都会被拦下并留下审计记录。

责任划分很清楚：事实由集团的书籍库负责（人维护），表达由系统生成，发布前的最终确认在发布主体。系统不替任何人做最终判断，但保证它拿到的是经过校验的事实。

两道门禁专门管这个：

① 禁用语预检：内置《广告法》红线词库（"最好""必读""第一"等绝对化用语），命中即拦截。

② AIGC 法定标识：依据《人工智能生成合成内容标识办法》（2025-09-01 施行），显式标识必须存在，正式版同步写入隐式标识，系统不提供关闭开关——这条是硬约束，不是可选项。

原型里可以现场演示"添加『最好』『必读』"和"删除 AI 标识"两种操作，都会被对应门禁当场拦下。

原型的合规基线是「离线可运行 · 数据不出本机」：演示数据仅存于浏览器本地（localStorage），不上传、不采集，支持私有化部署。

正式版接入的是境内合规大模型服务，不外发境外。三期涉及文化出海时，境外平台仅预留接口，数据不出域——这条已经写进三期路线。

因此这套系统在数据合规上的姿态是防守型的：能不出域就不出域，能私有化就私有化。

这是整个设计里最优先规避的风险。原型明确规定：本系统不下达发布任务。

两条通道从一开始就分开：

· 机构账号轨：发布属职务行为，按排期领取，回填链接，只看机构汇总；
· 个人账号轨：只上架不派发，自愿取用，不统计个人发布量、不通报排名、不纳入考核，回填纯自愿、不回填不追责。

依据是中办国办关于不得以转发量作考评依据的规定及相关劳动法判例。系统只把握底数与处置能力，不代发、不代运营。

不靠强制，靠降低操作成本 + 给正反馈。

成本侧：一键复制、带话题一键分享，把发布操作压到最简；内容已经按属地、平台、人设生成好，门店不需要自己想文案。

激励侧：被采用多、传播好的内容，给流量扶持、荣誉与培训资源——给东西，不给指标。这是原型里的原话。

而且机构账号轨是排期领取制：总部生成排期表，门店按排期取用，节奏清晰，不用自己规划。

这正是「账号登记台」的设计目的：掌握底数 + 保留处置能力。

各层级、各网点把所管账号统一登记上来，每个账号明确责任人（突发响应第一联系人）。平时中枢不做任何代发代运营；一旦发生内容违规、账号异常或被平台处置，中枢能第一时间定位到账号与责任人，避免"找不到人、无人接手"。

这解决的是突发响应问题——平台矩阵规则下"违规涉及全部账号统一处置"，出事拖不得，必须有人能立刻接上手。

不是为汇报而汇报，是让数据回去修正决策——即数据飞轮。

回流路径：内容发布 → 数据回流 → 归因看板 → 反哺母版，最终影响选题、印数、定价、营销投放四个决策。举例：什么内容在粤东卖得好 → 下次选题往那个方向靠；哪本书在珠三角转化高 → 印数往上加。

这就是二期目标「从『发得出』到『卖得好』、形成集团级传播资产表」的含义，也是「引擎二·数据飞轮」要解决的数据资产问题：数据越多 → 内容越准 → 销量越好。

不承诺绝对数字——这是原型里明确写下的口径。

归因采用「按账号规模测算」的相对口径，不编造转化率。一期给出的是可信的产能指标：图文 100+ 条/周、数字人口播 40–60 条/周，试点范围 1 本书 × 3 类属地 × 2 个平台——这些是可验证的执行量，不是效果承诺。

效果类指标（销量、转化）等数据飞轮跑起来、有真实回流数据后再报。先给能算准的，再谈要观察的。

三期是同一条能力主线的三级台阶，每一期都有明确的交付物和验收对象，不是愿景堆砌。

· 一期（2026）集团内闭环：跑通链路，交付产能——管得住；
· 二期（2027）全省影响力：扩场景（智能备课、阅读伴学、跨语种），数据飞轮成熟——卖得动；
· 三期（2028）全国声量：机制复制至全国 30 余家省级出版发行集团，衔接集团牵头的《出版业人工智能应用安全要求》行业标准——立得住。

三期的可信度来自已有基础：集团本身就是行业标准的牵头单位，复制对象是同类省级集团（同构、可迁移），而不是跨行业空想。