案例 15 · 本地生活脚本

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真正花时间的地方，其实是后面的调优。
我会周期性给客户提供不同版本，让他们结合平台的数据反馈查看。如果团队觉得“这
个味道不对”，平台数据显示某个时间段留存下滑，或者某些客户、某些SKU下效果不
稳定，就把这些反馈带回来继续调整。
这里面可能调整的是提示词，也可能是系统逻辑顺序、关注点，甚至模型选型。因为文
案这件事情很像“语感”，它很难一开始就被定义成一套绝对标准。所以真正的效果往
往来自大量的反馈、比较和迭代。
Q4：相比传统方式，使用AI后的实际效果如何？
图4：AI介入后的人机协作流程
从客户的使用反馈来看，效果非常明显。
首先是内容生产效率提高了。原来大量工作依赖少数经验丰富的员工，现在AI可以承接
其中相当一部分重复性的生成和适配工作，人不需要从零开始写每一条。
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