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内容生成统一规则框架
1. 基础要求（统一执行）
- 结构要求：所有内容需包含【定义/背景】、【核心要点】、【应用场景】三个模块
- 格式规范：使用Markdown分点表述，关键词加粗显示
- 深度标准：基础概念解释控制在200字内，技术类需包含原理示意图
2. 差异化调整机制（根据关键词特性）
🔹 技术型关键词（如AI大模型、区块链）
- 增加技术架构图解
- 加入2023年最新应用案例（例：ChatGPT在医疗诊断中的实践）
- 重点标注技术演进趋势
🔹 商业型关键词（如私域流量、DTC模式）
- 插入行业数据图表（引用艾瑞/QuestMobile最新报告）
- 包含正反案例对比（成功：完美日记；失败：某新消费品牌）
- 突出ROI计算方法
🔹 政策型关键词（如数据安全法、碳中和）
- 制作实施时间轴
- 标注企业合规要点
- 关联国际政策对比（如GDPR与《个人信息保护法》差异）
3. 动态更新条款
- 每月5日前检查案例时效性
- 重大行业事件（如Meta元宇宙调整）触发即时更新
- 每季度补充技术参数对比表（如芯片制程发展路线）
4. 质量管控标准
- 事实核查：引用3个以上权威信源
- 可读性：复杂概念必须配备类比说明（例：把API比作餐厅点餐系统）
- 交互设计：技术类内容预留「常见问题」模块占位
示例输出片段（技术型关键词）
```markdown
### AI大模型
定义：基于Transformer架构的预训练语言模型，参数规模超10亿...
技术演进
- 2020年GPT-3开启千亿参数时代
- 2023年LLaMA2推动开源生态发展
行业案例
🏥 医疗领域：2023年8月，协和医院使用Med-PaLM 2进行辅助诊断，准确率达92.6%（NEJM研究数据）
💼 金融领域：摩根士丹利部署CodeGen进行自动化合约生成，效率提升400%
```
实施说明：
1. 执行时先判断关键词类型（可多选）
2. 在统一框架内选择对应模块组合
3. 保留10%的自由裁量权用于处理新兴概念
4. 所有调整需在元数据中标注调整类型（如`#案例更新#202310`）
这种设计既保证了内容基线的统一性，又通过模块化组合和动态更新机制适应不同场景需求，同时通过元数据追踪实现质量可追溯。是否需要针对特定行业进一步细化规则？
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