AI品牌语气一致性校准：风格锚点与多平台改写

在内容创作实验室的近期实验中，我们把「品牌语气」从一句形容词拆成了可校验的约束：以品牌历史稿件为语料，提取句长分布、人称与称谓、术语表、禁用词及标点习惯，形成一组风格锚点；生成与改写时以锚点作为前置约束，成稿后再跑一次回检。

· 进展：在 1200 篇历史稿件构成的回归集上，事实要素（数字、专有名词、结论口径）保留率 96.2%；每千字禁用词命中由 2.1 次降至 0.3 次；同一素材改写为官网、公众号、技术社区三个版本时，人工盲评的风格一致性通过率由 71% 提升至 88%。

· 下一步：接入引用溯源，对涉及数据与结论的句子做来源标注与二次核验，并把回检结果回流为锚点权重调整，重点解决技术长文在压缩改写中容易丢失限定条件的问题。