在电商详情页文案场景中，我们做了一组实验性探索：把「写文案」拆成可校验的工序，而不是让模型一次性生成整段文字。
做法上分三步。先把商品参数、评价高频词和客服问答整理成结构化卖点池，按人群、场景、痛点三个维度打标；再让模型按固定槽位（首屏主张、核心卖点、使用场景、信任背书）填槽生成，槽位顺序与字数上限由模板约束；最后接一层规则校验，拦截绝对化用语、功效承诺与竞品对比等高风险表述，命中即回退重写。
阶段进展：在约 200 个 SKU 的内部测试中，首稿可用率由 41% 提升到 68%，违禁词拦截召回率约 99%，单条详情页文案初稿耗时从约 25 分钟降到 6 分钟左右，人工主要精力转为事实核对与语气微调。
下一步计划：一是做多平台风格适配，同一卖点池分别生成主图短句、详情长文与短视频口播稿；二是加入图文一致性检查，避免文案承诺与主图信息冲突。目标是让生成结果更像「可审稿的初稿」，而不是不可追溯的成品。
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