本周内容创作实验室围绕长文生成做了一轮小规模实验：把技术白皮书的写作拆成选题收束、章节骨架、段落起草、事实校验四步，模型只在给定材料范围内写作，不允许引入外部事实。
做法是先对内部资料做切分与编号，形成可引用的证据片段；再让模型先输出骨架，每个小节必须挂上证据编号，最后逐句回溯校验。抽样 40 篇历史白皮书做回放测试，骨架一次通过率约七成，主要问题是小节粒度不均；加入字数配额与要点清单后，平均返工时间从 46 分钟降到约 18 分钟。事实类错误（数据、型号、标准号）由每篇 3.1 处降到 0.4 处，剩余问题集中在表述口径不一致，仍需人工确认。
要点：
- 进展：证据编号加骨架先行，能把引用错误压到可评审范围，但模型对「哪些内容该删」仍偏保守。
- 下一步：把评审意见回流成一致性规则库，尝试自动标注存在口径冲突、需人工裁定的句子。
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