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B 端情绪句子生成与审核后台设计方案
本文档用于说明： 如何在 B 端搭建一个“AI 生成 + 人工确认”的情绪句子生产后台， 以支持情绪句子个性化推荐系统的稳定、安全运行。
适用阶段：0 → 1（个人或小团队）
一、设计目标与原则
1. 核心目标
- 利用 AI 提高句子产量
- 通过人工审核保证句子安全性与可控性
- 最终产出 可被推荐系统稳定使用的结构化句子库
一句话总结：
AI 负责写，人负责判断，系统负责记住结果。
2. 设计原则（必须遵守）
- AI 生成内容不可直接入库（人工确认是底线）
- 后台以“流程判断”为核心，而非“重度编辑”
- 所有内容必须结构化（情绪 / 语气 / 场景）
- 后台设计需支持未来回溯与优化
二、后台整体架构（模块拆分）
后台整体可拆分为 5 个核心模块：
生成任务 → 候选池 → 人工审核 → 正式句子库 → 效果回溯
对应模块说明：
- AI 生成模块：根据结构化条件批量生成句子
- 候选句子池（Draft）：存放所有未审核内容
- 人工审核模块：快速判断可用性与风险
- 正式句子库（Active）：供推荐系统使用
- 效果回溯模块：用于优化 Prompt 与规则
三、标准内容生产流程（推荐做法）
Step 1｜生成任务（AI 生成）
后台页面：生成句子
人工只需填写结构化条件：
-
主情绪（必选，6 选 1）
-
语气（必选，4 选 1）
-
场景（可选）
-
使用目的：
- Feed
- 每日一句 / Push
-
生成数量（如 5 / 10 条）
系统行为：
- 根据条件自动拼装标准 Prompt
- 调用 AI 批量生成候选句子
❗ 设计重点： 人 不直接写 Prompt，Prompt 被产品化、模板化。
Step 2｜候选句子池（Draft 状态）
所有 AI 生成的句子统一进入：
候选句子池（Draft）
每条句子需携带以下信息：
- 句子正文
- AI 建议的主情绪
- AI 建议的语气
- 生成来源（任务 ID）
- 当前状态：待审核
此阶段：
- ❌ 不可被推荐系统使用
- ❌ 不可出现在 Feed / Push
Step 3｜人工审核（最关键环节）
后台页面：审核列表
以“卡片式”快速判断为核心，而非编辑器：
每条卡片展示：
- 句子正文
- AI 建议标签
- 预期使用位置（Feed / Push）
- 潜在风险提示（可选）
人工可执行的动作仅限 4 种：
- ✅ 确认可用
- ✏️ 轻微修改后确认
- 🔄 退回重写（同条件重新生成）
- ❌ 废弃
理想比例：
- 70% 直接确认
- 20% 轻改
- 10% 废弃
Step 4｜标签确认与补充（人工兜底）
在句子进入正式库前，必须由人工确认：
-
主情绪（只能 1 个）
-
语气（只能 1 个）
-
场景（可选）
-
是否允许用于：
- Feed
- 每日一句 / Push
原则：
AI 给建议，人做最终拍板。
Step 5｜正式入库（Active 状态）
通过审核的句子进入：
正式句子库（Active）
此状态下：
- 可被推荐系统召回
- 可出现在 Feed / Push / Widget
- 会参与用户行为反馈统计
Step 6｜效果回溯与优化（后置但重要）
后台应支持最基础的数据回看：
-
单句表现：
- 曝光次数
- 喜欢 / 讨厌比例
-
情绪 / 语气整体表现
用途：
- 调整生成 Prompt
- 调整审核标准
- 决定下架或冻结部分句子
四、后台设计的 3 个关键成败点
1️⃣ 严禁 AI 直出内容
即使在高压或追求效率时：
人工审核不可跳过，这是情绪产品的安全底线。
2️⃣ 审核必须“轻”，而不是“重写”
如果你发现：
- 大量句子需要重写
- 审核体验非常痛苦
说明问题在于：
- Prompt 设计
- 情绪 / 语气定义
而不是“人不够努力”。
3️⃣ 后台偏“流程系统”，不是“编辑工具”
后台目标是：
- 快速判断
- 快速流转
- 支持批量操作
而不是：
- 文案创作
- 精修排版
五、最小可行版本（MVP）建议
必须具备的页面（4 个）
- 生成任务页：结构化条件 + 生成按钮
- 审核列表页：通过 / 修改 / 丢弃
- 句子库页：筛选 / 查看 / 状态
- 基础回溯页（可后置）：简单表现数据
前期可使用 Notion / Airtable / 简单 Web 实现， 不必一开始就工程化。
六、系统一句话总结（用于对齐）
这是一个“AI 提供候选，人类负责风险判断”的情绪内容生产系统。
本文档可作为 B 端后台设计、工程实现与流程对齐的统一参考。