在《内容创作实验室》的这次实验中，我们把生成式AI放进制造企业的工艺文档场景：输入是BOM、工艺参数表、设备清单和既有模板，输出是可直接下发的作业指导书（SOP）。
实验没有追求“一键成文”，而是拆成三步：先做结构化抽取，把物料、工序、关键参数映射到模板字段；再做受控生成，只允许在参数区间、警示语库、图示占位符内组织语言；最后做一致性校验，检查工序顺序、参数单位和版本号是否与源数据冲突。
阶段性进展：在约120份历史SOP上回放，字段抽取准确率约92%，完整初稿的人工修改率从100%降到约35%，修改主要集中在图示标注和特殊工步描述。下一步计划接入工艺变更单，让文档随ECN自动生成差异版本，并保留工程师确认节点。
要点：
- 生成边界限定在源数据与模板内，降低参数幻觉风险；
- 多语言版本由同一结构树派生，减少翻译口径不一致。
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