案例 15 · 本地生活脚本

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但我真正开始介入之后发现，问题并不只是“写不够快”。
本地生活内容有一个很特殊的地方：不同商户之间差异很大。可能都是餐饮，有的是高
端酒店，有的是连锁餐厅，有的是独立的小店；不同门店的主打菜品、活动、老板表达
方式、目标客群都不一样，通用模型按固定模板生成，很难照顾到这种差异。
我后来判断，与其把大量成本放在模型和本地部署上，不如先解决真正影响结果的事
情：业务流程到底怎么拆、哪些经验应该交给AI、哪些地方必须保留人的判断，以及如
何让AI的输出稳定地贴近这个团队自己的内容标准。
这也是我作为FDE最先关注的地方。
我会从客户每天真实发生的工作开始，看哪些事情适合让AI承担。
Q2：在你参与之前，这个问题过去是怎么解决的？
他们过去主要依靠运营人员的经验来完成内容生产。有人负责文案，有人负责拍摄，有
人负责剪辑，再由团队负责人进行协调和审核。对于客户数量还没有这么多的时候，这
种方式是完全能够运行的。
因为人有一个优势：遇到不同的商家、不同的菜品和不同的情况，人可以根据经验临时
判断。
比如一个运营人员长期服务餐饮客户，他可能知道什么样的老板适合什么表达方式，也
知道什么样的菜品应该突出什么卖点。这些东西很多时候就存在于人的脑子里，没有被
沉淀成标准化的文档。
所以过去的流程本身没有错，问题在于：规模一上来以后，过去依赖人的经验就很难继
续放大。
他们后来也尝试过直接让AI写，包括本地部署DeepSeek，但效果并没有达到预期。简
单地把历史文案、写作范式交给模型，并不能解决问题。
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