文章生成

功能定位：文章生成不是简单扩写关键词，而是把品牌事实、知识资产、写作基座和单篇目标组装成一次可控的大模型生成请求，产出更适合 AI 搜索引用的内容初稿。

文章生成用于产出更容易被 AI 理解、引用和复述的内容。它不是简单把关键词扩写成文章，而是把品牌事实、知识资产、写作基座和单篇要求组合成一次可控的生成请求。

生成前不需要把所有资料都准备到完美，但关键事实越清楚，文章越稳定，后续人工修改成本越低。

新建文章弹窗

生成前需要准备

目标主题
目标受众
品牌信息
关键事实和数据
希望覆盖的场景
可引用的知识资产

最小可用配置是：主题、目标受众、品牌、文章目标。更高质量的配置还应包含案例、参数、对比资料、FAQ、权威来源和希望强调的观点。

生成入口

进入内容生产或文章管理页面，点击新建文章。通常需要填写：

文章标题或主题。
文章类型，例如科普、对比、方案、案例、FAQ。
目标受众和使用场景。
希望覆盖的核心问题。
是否选择写作基座。
是否手动选择知识资产。
是否启用去 AI 味或质量检查。

如果暂时不确定结构，可以先只填写主题和场景，让系统生成初稿后再调整。

写作基座

写作基座决定文章生成的底层风格和约束。它可以包含：

品牌语气
禁用表达
结构偏好
内容边界
事实引用要求

如果不选择写作基座，系统会使用默认写作规则，但品牌一致性会弱一些。

写作基座的作用类似“长期写作说明书”。它位于全局资料和单篇设置之间：

全局资料：描述品牌、产品、竞品等长期事实。
知识资产：提供可被检索和引用的具体资料。
写作基座：规定写作风格、结构偏好、禁用表达和事实边界。
单篇设置：规定本次文章的主题、目标、受众和重点。

不选择写作基座时，系统会使用默认写作基座。默认基座会要求内容清晰、克制、可引用、避免空泛表达，但不会包含企业独有语气和行业细节。

默认写作基座

默认写作基座会遵循以下原则：

先回答用户真实问题，再展开背景和方法。
用明确事实、场景和判断支撑观点。
避免夸张宣传、空泛总结和过度承诺。
不编造数据、案例、客户名称和产品能力。
对不确定内容保留边界，不写成绝对结论。
文章结构服务于主题，不强行套固定模板。
优先使用知识资产中的事实和表达。

如果企业有明确品牌语气、禁用词、法务要求或行业规范，建议创建专用写作基座。

知识资产

知识资产用于给模型提供事实来源。系统可以根据主题自动检索相关资产，也可以由用户手动选择。

高质量知识资产通常包括：

产品介绍
客户案例
技术参数
FAQ
对比资料
权威数据来源

新建文章时，知识资产可以不手动选择。系统会根据文章主题、受众、关键词和场景自动召回相关资产。手动选择适合以下场景：

本篇文章必须引用某个案例或资料。
自动召回结果不够聚焦。
文章涉及新产品、新版本或特定活动。
需要避免过期资料进入生成上下文。

如果自动召回和手动选择同时存在，系统会优先保证手动选择资产被纳入上下文，再补充自动召回结果。

生成流程

创建文章任务。
选择或确认写作基座。
选择知识资产或使用自动检索。
生成文章草稿。
审核事实、语气和结构。
执行去 AI 味和人工润色。
发布到合适渠道。

向模型发请求时发生什么

点击生成后，系统会在请求大模型前完成以下组装：

读取全局品牌和项目信息。
读取当前文章的主题、受众、类型和单篇要求。
确定写作基座。如果用户未选择，则使用默认基座。
根据主题自动召回知识资产，并合并用户手动选择的资产。
对资产进行去重、排序和长度控制。
生成文章结构建议和事实约束。
组装 system prompt、上下文资料和用户指令。
请求大模型生成初稿。
对结果执行质量检查、事实检查和去 AI 味流程。
保存文章、生成状态和可追溯信息。

这套逻辑的目标是让每篇文章既有一致的方法论，又能根据单篇主题和资料产生差异。

文章结构会不会都一样

不会强制每篇文章完全一样。写作基座会提供结构原则，但单篇主题、受众、资产和文章类型会影响最终结构。

例如：

对比型文章会更强调评估维度、适用场景和选择建议。
科普型文章会更强调概念解释、误区和操作步骤。
方案型文章会更强调业务痛点、实施路径和效果判断。
FAQ 型文章会更强调问题拆解和短答案。

如果用户长期使用同一个基座、同一类主题和相似资产，文章结构会有一定一致性。这是品牌内容体系的正常结果，但仍应通过单篇设置和人工润色增加真实差异。

什么样的文章更适合 GEO

更适合 GEO 的文章通常有几个特征：

首段直接回答用户问题，不绕太多背景。
有清晰定义、适用场景、步骤、对比维度和结论。
关键事实来自知识资产或可验证资料，不编造数据。
能解释“为什么”，而不是只给宣传性结论。
包含 FAQ、表格、案例、参数、来源链接或截图等可引用信息。
标题和小标题贴近真实提问，而不是只堆关键词。

去 AI 味

去 AI 味用于降低机械、空泛和模板化表达。它会重点处理：

夸张宣传语。
过度总结和套话。
缺少事实支撑的判断。
过于整齐的三段式表达。
生硬连接词和重复句式。

去 AI 味不能替代事实审核。涉及价格、参数、客户案例、政策和法律风险的内容，仍需要人工确认。

使用建议

不要把文章生成当作一次性出稿。更好的方式是先生成结构和事实框架，再由人工补充真实经验、图片、案例和数据。

建议每篇文章发布前检查：

标题是否准确表达用户问题。
首段是否快速回答核心问题。
关键事实是否来自可靠资料。
是否存在编造数据或过度承诺。
是否包含可被 AI 引用的清晰定义、步骤、对比或结论。
是否补充了真实案例、截图、表格或来源链接。

常见问题

不选知识资产能生成文章吗

可以，但质量和事实稳定性会下降。系统可以使用默认写作规则和单篇设置生成初稿，但涉及产品能力、案例、参数和客户场景时，建议补充知识资产或手动选择关键资料。

写作基座会让文章模板化吗

写作基座会带来风格一致性，但不应该把每篇文章写成同一套模板。真正决定文章差异的是主题、受众、文章类型、知识资产和单篇要求。好的基座应规定边界和质量标准，而不是固定每个标题。

生成后还需要人工修改吗

需要。文章生成适合产出结构、草稿和初步表达，发布前仍应人工检查事实、语气、案例、图片、来源和行业合规要求。