本页要回答 · 信息为什么采了等于没采?
怎么进化:暗线(信息 → 能力 → 产品)
大多数知识库是「仓库」:存得进,取不出,更不转化为能力。GYOS 的核心是一条闭环管线——采集、清洗、沉淀、输出、反馈,每一段有明确的输入、动作、输出与判定。
① 采集多模态识别与路由
→
② 清洗去噪 / 去重 / 分级
→
③ 沉淀费曼卡 / 技能 / 本体规则
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④ 输出内容 / 产品 / 交付
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⑤ 反馈数据回流验证规则
① 采集:先识别「是什么模态」,再决定「怎么提取」
| 输入(模态) | 识别方式 | 提取 |
|---|---|---|
| 文字 / 网页 / 文章 | 链接与内容类型探测 | 正文提取(标题/作者/日期随行保留) |
| 视频链接(YouTube/B站) | 链接解析 | 元数据+字幕/转写 |
| 视频 / 音频文件 | 文件类型探测 | 音轨提取 → 语音转写(ASR) |
| 文档(PDF/Office) | 扩展名+内部探测 | 文本层解析;扫描件走 OCR |
| 图片 | 图像识别 | 视觉模型理解+OCR |
| 聊天记录(如运营微信) | 本地结构化导出 | 按会话/人/时间结构化 |
原则:先判定模态再路由到对应提取器,不靠猜。版权纪律:外部内容只用于内部学习与理解,不直接二次发布。
② 清洗:三道工序,每道有判定
| 工序 | 输入 | 动作(为什么) | 输出 | 判定(怎么算成) |
|---|---|---|---|---|
| 去噪 | 原始条目 | 去掉表情/撤回/闲聊/重复表达(无关内容稀释能力) | 干净文本 | 噪声率低于阈值 |
| 去重 | 干净文本 | 内容指纹比对,合并同一信息的多来源(重复=维护成本) | 唯一条目 | 指纹库无冲突 |
| 打标分级 | 唯一条目 | 按本体打标签,评可信度(决定它进哪条沉淀管道) | 带标签+分级条目 | 抽检 5% 人工复核通过;可信度三级:直接可用/需学习/需实践验证 |
③ 沉淀:出现两次才抽象
一次事件 = 坑;两次出现 = 模式候选;三次 = 规则/技能。每条知识必须带出处与日期——没有出处的知识不进知识库(防止 AI 幻觉污染)。
④ 输出 + ⑤ 反馈
输出
沉淀的卡与技能变成:内容(文章/课程模块)、产品(能力包/工具站)、交付(企业项目)。输出不是任务,是「学完之后的自然排泄物」。
反馈
输出的运行数据(流量/收入/客户问题/交付反馈)按对象回流:验证哪条规则有效、哪个技能要修正——闭环在反馈这一段,没有反馈就是单向仓库。
活例子:运营聊天怎么变成一项能力(匿名版)
场景:广告运营团队的日常经验散在聊天记录、日报、操作记录里,人走了经验就没了。
链路:聊天/文档/操作记录三类源 → 采集结构化 → 清洗(去闲聊、合并同一做法)→ 分级(操作实录=高可信;口述=中)→ 同一做法出现多次 → 沉淀为操作步骤与决策链 → 形成可复用的运营能力包。
判定:产出物要求「能照着做、做完能验证」,否则回炉。
费曼测试