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02　让 AI 主导工作，让证据和权限决定能否执行 ​

这个系统的基本单位是一项可以追溯的页面改进：它为什么值得做，用了哪些资料，改了哪个版本，谁批准了什么，结果是否支持继续。关键词、文章和报表围绕这项改进连接起来。这样，即使某个模型换了，数据迟到了，或者一次实验没有效果，工作也能从可靠的状态继续。

本章先给出完整的目标设计。交付原型只实现其中的本地闭环；生产身份认证、多机调度和远程发布并未因为画进架构图就自动具备。阅读时按以下三个等级判断能力。

等级本书中的含义不能据此声称什么
原型已实现源码中存在，可用本地合成数据执行并接受测试真实流量、排名、收入已经验证
配置后可接入有适配代码或清楚的接口合同，还需账户、授权、配额和真实验收填入凭据就一定稳定可用
生产扩展未实现给出工程设计与验收条件，需另行开发交付包已经包含企业级平台

原型到底实现了哪一段 ​

当前 CLI 只有 demo、status、recover，均要求专用 --workdir。entities 用不可变 JSON 记录关键词、分类、页面计划、来源、事实、提案、决策与机会反馈；pages 指向当前版本，versions 保留旧版本，另有 metrics、approvals、actions、experiments、audit、meta 表。精确 DDL 在 store.py。

可执行的页面改动目前仅为 update_title。动作状态从 applied 到 kept 或 rolled_back；实验从 observing 到对应终态。数据不足的 wait 仍保持观察，并记录原因。没有自动研究任意真实市场、长文自主生产、真实发布或模型自改代码。预设资料和固定模型回复演示数据流，不能称为完成了真实调研。

本地批准绑定提案 hash、页面、动作、旧版本、到期时间和 synthetic-local-preview 范围，并记录消费。默认策略的 4 次动作预算、7 天冷却和指标最低量属于合成演示初始规则，不能直接当作真实统计门槛。STOP 文件会拦截新的受控动作；它不是跨机器、跨进程的远程紧急停机平台。

2.1 一条闭环，同时保留三个事实层 ​

先区分三层事实。第一层是输入证据，例如需求原句、资料版本、搜索报告响应。第二层是系统动作，例如生成草稿、批准差异、构建预览、恢复旧版本。第三层是外部结果，例如 Google 是否索引、真实访客是否完成任务、广告收入是否结算。原型可以证明第二层按规则运行，不能用它的合成报表证明第三层成功。

建议采用下面的工作图。图中的状态描述业务阶段，不等于数据库枚举；代码的精确字段和状态以第 9 章及 prototype/seo_loop 为准。失败可以进入“待补证据”或“待人工决定”，没有必要把任何阻塞都当作整个项目失败。

正在绘制图示…

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flowchart TD
  A[种子与任务边界] --> B[机会与来源证据]
  B --> C[主题和页面任务]
  C --> D[事实包与草稿]
  D --> E[规则检查和独立审稿]
  E --> F{证据与质量足够吗}
  F -- 否 --> B
  F -- 是 --> G[人工批准具体版本]
  G --> H[本地预览与验收]
  H --> I[另行授权的生产发布]
  I --> J[版本与指标快照]
  J --> K[提出可反驳的改进假设]
  K --> L[小范围实验与观察]
  L --> M{证据支持什么}
  M --> N[保留或继续观察]
  M --> O[恢复旧版本]
  N --> B
  O --> B
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  A[种子与任务边界] --> B[机会与来源证据]
  B --> C[主题和页面任务]
  C --> D[事实包与草稿]
  D --> E[规则检查和独立审稿]
  E --> F{证据与质量足够吗}
  F -- 否 --> B
  F -- 是 --> G[人工批准具体版本]
  G --> H[本地预览与验收]
  H --> I[另行授权的生产发布]
  I --> J[版本与指标快照]
  J --> K[提出可反驳的改进假设]
  K --> L[小范围实验与观察]
  L --> M{证据支持什么}
  M --> N[保留或继续观察]
  M --> O[恢复旧版本]
  N --> B
  O --> B

实际工作还需要一条不依赖搜索结果的快速反馈：草稿能不能让人完成任务，工具算得对不对，读者会不会误解输入条件。这些问题可以在发布前验证。只有涉及真实搜索处理、访问组成和收入的假设，才必须等待相应外部证据。不要让“SEO 需要时间”成为不修功能错误的理由。

2.2 四个角色，各自少拿一点权限 ​

规划者负责提出下一步：哪个需求值得调查，哪个证据缺口阻碍判断，怎样用小改动验证假设。它收到的是结构化资料与预算，不拥有生产写权限。写作者根据事实包生成候选正文和变更单，可以标记未知，不能把未知填成看似确定的数据。

审稿者独立检查来源与结论之间的关系，提出最强的反对意见。它与写作者分开运行，有助于暴露遗漏，但两次模型判断并不构成独立事实证明。同一个错误来源可能使两个模型一起出错。程序只检查可机械验证的事项，例如必填字段、证据 ID 存在、URL 范围、成本上限和版本散列。语义真实性、原创价值及法律适用问题，仍需相应人工复核。

最后，确定性执行器只接收白名单动作及通过校验的参数。它不接收“照模型说的运行以下 shell”。规划者即使输出合法 JSON，也可能提出危险动作，所以格式验证之后还要检查业务范围、当前版本、审批和预算。这种分层控制与 OWASP 对提示注入的工具侧校验、最小权限建议一致。[A02]

角色可以交付不应拥有的能力
规划者候选任务、证据需求、实验假设发广告、改权限、发布生产
写作者基于证据的草稿和差异执行任意代码、创造来源
审稿者问题列表、严重级别、拒绝理由自己批准自己生成的高风险修改
执行器校验后的本地版本、预览、审计记录越过动作白名单解释自然语言
人工负责人事实确认、具体审批、预算和方向决定用一次笼统许可替代后续重大变更审批

小站可以由同一个人承担全部人工职责，但系统中仍应分开“建议”“审核”“批准”“执行”的记录。外部网页、SERP 摘要、API 返回和文档里的文字都是资料，不能成为指令来源。

2.3 用稳定的实体 ID 把证据串起来 ​

下面是生产目标数据合同，表示每类对象至少应能回答什么。原型可以把其中一部分存为 JSON；这不意味着全部列都已经实现。新增字段前先做迁移和兼容测试，不能只改文档。

对象必须回答的问题建议保留的关键属性
需求／关键词谁在什么条件下要完成什么稳定 ID、原句、语言地区、来源、时间、状态
来源／证据谁说的，何时取得，是否可再用来源 ID、URL、标题、取得时间、内容 hash、权利说明
实体／事实说的是哪个对象，结论适用于哪版实体 ID、断言、适用版本、证据 ID、失效条件
页面这个地址长期承担什么任务page ID、任务、语言、主题、规范身份、负责人
页面版本这一版到底写了什么version ID、内容 hash、父版本、证据集合、生成配置
指标快照何时发生、何时看到、后来是否修正指标、维度、时区、事件区间、观测时间、revision
决策／实验为什么改变，怎样判断是否值得假设、主要指标、护栏、比较方法、状态、结论
动作／批准允许谁对什么做哪一步动作 ID、目标、操作、差异 hash、有效期、使用记录

不要拿标题当页面主键。标题会改，slug 也会迁移；页面 ID 应在这些变化中保持稳定。也不要把“主题”“关键词”“页面”当同一种对象。多个表达可能指向同一个任务，一个主题可能需要工具、教程和排错页分别承载。

建议生产中另设 URL 映射：原始 URL、清洗 URL、声明的 canonical、搜索系统选择的 canonical、内部 page ID、映射生效时间。它们不能互相覆盖。开发者声明的 canonical 是一种信号，并不等同于 Google 最终选定的规范页。[A03] 参数是否删除、路径大小写是否合并，要按站点路由测试决定；不能用全站字符串替换把不同语言或产品版本合成一页。

来源记录要能复核，但不能无限复制 ​

证据包优先保存来源地址、取得时间、必要短摘录、解析后的事实、响应元数据和 hash。只有确有权利且确有必要，才留原始全文或完整 API 响应；设置保留期和访问范围。完整响应可能包含查询文本、个人信息或商业数据，不能因为叫“审计”就永久公开保存。

公开可读不等于允许重新发布。美国版权局区分事实与其受保护的表达，并明确网站原作可能受版权保护；具体项目还需核对适用地区、许可与合同。[A04] 内容 hash 用来判断保存的字节是否变化，不能证明来源真实、观点正确或素材有授权。

2.4 指标有两种时间，还会被修订 ​

指标记录至少要区分“被统计的日期”和“我们拿到它的时间”。例如 10 月 1 日的点击数据，10 月 4 日导出一次，10 月 8 日再导出一次，数值可能变化。不要覆盖第一次观察；新增 revision，说明当前报表采用哪一版。正式状态与仍在补全的状态也应分别保存。Search Analytics 提供 dataState 等字段，报告还存在行数与数据覆盖限制；适配器必须把这些限制传到决策层。[A05]

一条生产指标身份建议由以下内容共同确定：数据源、资源 ID、查询规格 hash、维度集合、统计窗口、指标名、单位。observed_at 与 revision 区分同一身份的多次观测。币种和时区属于口径，不能只写进备注。缺失写 unknown 或 blocked；只有确认测得零才写 0。

版本与指标也要明确连接。一个页面在窗口中间更新，整窗收入不能毫无说明地全归给新版本。可拆窗口、记录暴露时间，或把该次观察降级为混合版本观察。流量不足时结论就是“无法判断”，而非要求模型填一个增长原因。

2.5 批准是一张窄通行证 ​

“可以继续优化”不足以授权一次生产改动。更安全的批准单绑定操作、目标、版本和有效期。下面是生产设计示意，字段名不冒充原型 API：

json
{
  "operation": "publish_version",
  "target_page_ids": ["page-time-converter"],
  "base_version_hash": "sha256:旧版本散列",
  "candidate_hash": "sha256:待发布内容散列",
  "environment": "production",
  "expires_at": "2026-11-01T10:00:00Z",
  "max_uses": 1,
  "approved_by": "已认证的负责人身份"
}

执行前重新取得当前版本。若它与 base_version_hash 不同，停止并重新出差异；旧批准不能覆盖别人刚做的修正。批准范围只包含列出的页面，不会顺便覆盖全站模板、robots、canonical、广告代码或追踪脚本。执行器将“验证批准、扣减可用次数、登记动作”放入受控事务，并在外部副作用后进行状态核对。

本地演示的批准记录用于检验程序拒绝越权和版本漂移；它不是可用于互联网服务的身份认证。生产扩展还需可信登录、角色权限、不可由模型写入的批准通道、重放防护和撤销。即使有审批表，能直接改 SQLite 文件的人仍可能改记录；本地原型不能抵抗宿主机管理员篡改。

2.6 SQLite 先解决连续运行，不急着建平台 ​

原型选择 SQLite，目的是把重跑、版本、动作和证据放到同一份本地状态中。SQLite 适合嵌入式本地应用，但同一时刻只允许一个写者；需要跨机器并发写或高写入负载时，应重新评估架构，而非直接把数据库文件放到共享网络盘。[A01]

第一阶段让一个受控进程负责写入，模型调用与网络等待尽量不占数据库事务。每个工作项有幂等键：同一证据、同一输入版本、同一规则版本和同一动作重复到达，不应重复创建页面或记两笔收入。幂等并不意味着“运行第二次完全没有新记录”；可追加一次运行日志，但业务副作用只发生一次。

生产扩展可逐步拆成 PostgreSQL 管理事务与权限、对象存储保存获准的响应和构建产物、任务队列管理延迟与重试。迁移理由应来自实测的锁等待、运行时间、数据量、恢复要求及多人操作需求。增加这些服务会带来账户、备份、密钥、升级与故障恢复成本，不是站点页面达到某个固定数字就必须升级。

任务队列的目标应采用“允许重复投递、执行幂等”的设计，不宣传端到端恰好一次。工作者取得有期限的租约，崩溃后允许重新领取；重试前查询动作结果。数据库写完而外部发布结果未知时，先对照发布清单和目标状态，不能直接再发一次。原型没有远程发布，所以还未验证这种分布式故障。

2.7 停止规则比更多自动化更重要 ​

每次任务先预留预算，再发起调用，最后记录实际费用和差额。调用费、请求次数、运行时间、页面数量、并发数分别设上限。价格未知时不能用“0 元”通过预算门；付费 live 模式应拒绝执行，等待负责人补齐报价与限额。预算数值是运营策略，不是模型可靠性的保证。

故障或风险原则生产需要补齐的机制
临时超时、可重试服务错误有界退避，尊重服务限流指示指数退避加抖动、总截止时间、费用累加
权限失效、结构不符、证据冲突不用重试掩盖问题隔离记录、负责人处理、明确解封条件
连续失败暂停该来源，别拖垮全系统熔断器及有限探测恢复
多轮模型修稿仍失败停在问题上，不无限循环最大轮数、失败样本、死信队列
刚改完又想改等观察窗口或处理明确故障页面级冷却期，紧急修复独立批准
全局异常或重大投诉停止新副作用，保留诊断kill-switch、权限撤销、已在途动作核查

这张表是完整运营设计；哪些已落实为代码，以第 9 章测试清单逐项确认。死信队列的作用是保存不能自动完成的工作及原因，不是悄悄丢弃。恢复后重新提交也要沿用原业务身份，避免重复动作。

备份要把数据库、必要证据、构建产物和配置版本一起考虑。SQLite 提供在线备份 API；Python 的 sqlite3 封装可用于生成一致备份。[A06] 不能把“成功复制一个文件”当作恢复成功。第 10 章要求在另一路径恢复、校验完整性、复建页面并核对版本。生产 PostgreSQL 还需根据恢复目标选择备份和恢复方案，不能照搬 SQLite 文件复制。[A07]

本章依据 ​

保留各书来源与许可 · 示例运行条件以正文为准