网文IP孵化 · 行业场景库

岗位依据

岗位依据与数据 · WorkBuddy · 网文与IP孵化场景库

4 个子角色为什么这样切，依据在哪

招聘JD原文写的是'挖掘和签约符合市场要求的作品……数据驱动，监控内容质量，跟进数据反馈'——初审与追更常常合并在同一岗位。但真实的组织结构里，判断'能不能改、往哪改'与'条款有没有冲突'是两个完全不同性质的环节：前者依赖资深从业者的市场直觉，后者是结构化的信息比对，混在一起谈会模糊责任边界。

所以这套场景库按内容资产在流转过程中的四个关键环节切分，而不是按大平台的部门表：来稿判断谁签、签约后谁跟进、储备内容谁评估改编、对外授权谁管条款——这四类活在中型公司里往往交叉承担，区别只在判断的性质、错了会怎样、产出物是什么。

来稿初审编辑

Signing Editor

在海量来稿里判断'签不签'——不是替编辑做决定，是把编辑30秒的判断变成有依据的30秒。

3 个场景

这个子角色为什么真实存在：招聘JD原文写的是'挖掘和签约符合市场要求的作品……数据驱动，监控内容质量'，初审与追更常合并在同一岗位，但初审判断的独立性足以单列一个环节起点编辑本人自述'一天看稿300+，一个稿子10秒'，证明这个环节的注意力稀释是结构性问题，不是个人懈怠16家平台联合反洗稿公约与AI生成内容标识办法都把'来稿入口'作为治理的第一道闸门，说明这个环节天然承担合规责任

公开来源：招聘JD原文：'挖掘和签约符合市场要求的短篇作品……数据驱动，监控书籍内容质量，跟进数据反馈'起点编辑本人自述：'我现在工作日一天看稿子300+，一个稿子10秒……基本得花两个多小时在上面'16家网文平台联合发布反洗稿自律公约，是行业共同治理需求

它实际在用的数据：来稿库（多为编辑私人邮箱/后台系统混合堆积，未结构化）黄金三章审稿标准（编辑个人经验，未系统固化）AI检测工具输出（腾讯朱雀等，同一稿件不同章节判定矛盾）存量作品题材标签库（平台方定义，编辑手感打标）

关键字段与口径：黄金三章诊断卡字段：主角明确性/冲突强度/爽点预期/题材标签/竞品定位AI风险信号分级：高度疑似/需人工复核/低风险，附具体触发信号

本组场景：

• SE-01 来稿黄金三章诊断卡 —— 把编辑的30秒变成有依据的30秒 · 优先级 10.0
• SE-02 AI生成疑似风险信号预警 —— 给检测工具的矛盾结果一个交叉验证的落点 · 优先级 5.9
• SE-03 存量作品题材趋势周期性简报 —— 标签变化比想象中快，没人系统追踪 · 优先级 5.9

升为客户真实案例还缺什么：要把这个场景真正跑起来，还缺客户近30天的来稿元数据（标题/简介/前三章正文/投稿渠道）与AI检测工具的历史判定记录。

这里列的是这个岗位真实会用到的数据类型，不表示已经取得任何客户的生产数据。

责任编辑（追更运营）

Running Editor

签约之后的长期陪伴——追更、催更边界、舆情、合规留痕，同时对上千个作者的健康度做不了逐一排查。

3 个场景

这个子角色为什么真实存在：起点编辑普遍负责超过2000位签约作者，'编辑基本是面对数据，而非作者和作品'，说明责编的日常工作已经是数据驱动而非逐一人工跟进《国家新闻出版署通知》要求'坚持先审后发，对持续更新作品进行跟踪审读'，这是责编每天必须留痕的法定动作，不是选择性工作2019年后入行职业作者留存率不足10%，说明流失预警的痛感是真实存在的普遍问题

公开来源：起点编辑普遍要负责超过2000位签约作者，'编辑基本是面对数据，而非作者和作品'《国家新闻出版署关于进一步加强网络文学出版管理的通知》要求网络文学出版单位设立总编辑、建立编辑委员会，总编辑对内容导向问题有否决权，坚持先审后发原则，对持续更新作品进行跟踪审读网络文学研究中心统计：2019年后入行的职业作者留存率不足10%，多数人在一年半内因收入不稳、读者积累困难退出

它实际在用的数据：作品数据看板（阅读/订阅/收藏/月票，多平台后台各自维护）读者评论/书评区原文（未做情感聚类，全靠人工翻读）先审后发时间戳记录（多数平台仅系统内电子记录，不做正式归档）作者聊天记录（微信/QQ，责编个人手机，换人即丢失）

关键字段与口径：流失预警字段：更新频率变化率/评论负面情绪占比/收藏增速/断更天数三审三校留痕字段：审核时段/审核人/涉及章节/是否发现问题/处理结果

本组场景：

• RE-01 腰部作者流失预警清单 —— 从1247个作者里找出谁需要重点跟进 · 优先级 7.3
• RE-02 三审三校流程留痕报告 —— 监管抽查时能立刻调出来的合规记录 · 优先级 8.2
• RE-03 漫画分镜脚本与原著一致性核查 —— 百万字原著全靠编剧记忆比对不现实 · 优先级 5.9

升为客户真实案例还缺什么：要把这个场景真正跑起来，还缺客户近90天的作品后台数据导出权限与书评区原始评论文本。

这里列的是这个岗位真实会用到的数据类型，不表示已经取得任何客户的生产数据。

IP评估与改编开发岗 IP Development Analyst

判断一部作品'能不能改、往哪改'——这是全行业最依赖个人经验、最难传承的判断环节，AI只做结构化辅助不替代判断。

3 个场景

这个子角色为什么真实存在：大平台才单独设专职IP评估岗（如阅文超级IP办公室），中型平台/公司通常由资深编辑或运营总监兼职判断，是行业公认的能力缺口《2019-2020年度网络文学IP影视剧改编潜力评估报告》投入4100万条评论数据+20多位专家双论证，反证了大多数中小机构缺乏系统化数据支撑编辑核心能力是'看得准、懂市场'而非'写得好'，这种市场直觉高度个人化、无法标准化传承，新人几乎不可能独立完成靠谱评估

公开来源：阅文'超级IP办公室'下设策划/开发/宣发/运营团队，中型平台无专职IP评估岗，由资深编辑或运营总监兼职判断，是行业公认的能力缺口《2019-2020年度网络文学IP影视剧改编潜力评估报告》用4100万条用户评论大数据+专家学术意见双论证，是国内首个尝试系统化评估的框架编辑核心能力是'看得准、懂市场'而非'写得好'，这种市场直觉高度个人化，无法标准化传承，新人编辑几乎不可能独立完成靠谱的IP评估

它实际在用的数据：内容维度：编辑手写审读意见（Word/共享文档，格式不统一）市场数据维度：平台后台阅读/订阅/评论热度 + 第三方数据机构报告授权历史维度：法务合同柜/电子合同管理系统（格式因平台而异）作者配合度维度：责编微信/QQ聊天记录（最难结构化的一块）

关键字段与口径：IP评估打分卡字段：数据表现25分+故事核30分+改编适配度35分+商业与风险10分谈判材料包字段：原著数据/既往改编案例/行情价格区间/作者意愿确认

本组场景：

• IP-01 IP改编评估底稿跨源生成 —— 把内容/市场/法律/作者四个维度并排放到一张桌上 · 优先级 6.2
• IP-02 沉睡IP再评估报告 —— 定期翻一遍138个储备IP，找出漏网之鱼 · 优先级 4.0
• IP-03 短剧/漫剧改编谈判材料包 —— 商务谈判前的资料准备，不是谈判本身 · 优先级 5.3

升为客户真实案例还缺什么：要把这个场景真正跑起来，还缺客户的储备IP清单、对应作品的完整后台数据导出与既往授权历史文件。

这里列的是这个岗位真实会用到的数据类型，不表示已经取得任何客户的生产数据。

版权授权与合同管理岗

Rights & Licensing Manager

管理多平台多渠道的授权条款、追踪到期时间、识别条款冲突——这是本行业价值最确定、争议最小的场景，因为不涉及'替编辑做判断'。

3 个场景

这个子角色为什么真实存在：行业访谈反复出现'作者不知道自己合同哪年到期''平台优先续约权默认沉默同意'，中小平台普遍没有合同到期自动提醒机制《偷偷藏不住》短剧改编权争议证明'合同签订时的品类定义会被后续新业态击穿'，5年权利真空期内没有任何机制主动触发条款复审版权链条审核六大风险点是律师专业工作方法论，但日常台账维护普遍缺失，只在重大交易前临时启动核查

公开来源：行业访谈及公开报道反复出现'作者不知道自己合同哪年到期''平台优先续约权默认沉默同意'，中小平台普遍没有合同到期自动提醒机制《偷偷藏不住》短剧改编权争议：2019年主合同签订时'网络微短剧'业态尚不存在，2024年才通过补充协议重新界定改编权范围，5年权利真空期内无机制主动触发条款复审，最终以短剧永久下架、公开致歉收场版权链条审核六大风险点：授权方是否有权授权、是否存在共有权利人、是否为演绎作品需逐级授权、关联公司主体混用导致链条断裂、重复授权、是否取得转授权权利

它实际在用的数据：授权合同（纸质/电子签混合，格式因签约年代不同差异很大）多平台授权状态（起点/番茄/晋江等各平台的作者协议库，无统一台账）既往改编案例与行情报价（分散在商务往来邮件/聊天记录里）版权纠纷/侵权判例检索（临时性，无持续维护的案例库）

关键字段与口径：合同条款清单字段：授权范围/期限/地域/语言/分成比例/独家条款/转授权权利/违约金条款冲突自查字段：涉及IP/冲突平台/冲突条款项/重叠时间段/风险等级

本组场景：

• CR-01 授权合同到期预警与续约材料准备 —— 填补「到期后靠记忆」的制度性断点 · 优先级 6.0
• CR-02 授权条款冲突自查 —— 同一IP多平台多渠道授权的重叠排查 · 优先级 4.0
• CR-03 版权链条审核证据收集 —— 按时间顺序整理授权文件，供律师签署最终意见 · 优先级 5.3

升为客户真实案例还缺什么：要把这个场景真正跑起来，还缺客户全部存量授权合同的PDF/扫描件与多平台后台的授权状态导出。

这里列的是这个岗位真实会用到的数据类型，不表示已经取得任何客户的生产数据。

不做什么

明确不做的伪需求 · WorkBuddy · 网文与IP孵化场景库

24 个伪需求以及为什么不做

客户看到「四十个场景」的第一反应不是「好全」，而是挑最不靠谱那个来问。

一个伪需求会削弱旁边所有真场景的说服力 —— 所以这一页存在的意义，是让 15 个真场景更可信。

网文与IP孵化是伪需求的重灾区，因为'编辑的品味判断'这件事本身极易被误解为可以被AI替代。判断只需要三句话：这个判断需要对市场和读者有直觉理解吗？这份产出是否需要有人为最终决策担责？如果AI明天就把这件事做完了，下游的编辑或律师会不会因此改变行为？第三句答不上来，就不要做。

3

法则一 · 一段脚本更快更准更便宜

12

法则二 · 需物理感知或对外担责

4

法则三 · 真实瓶颈不在这一步

!

最典型的一条：办公用品领用登记电子化

它看起来完全合理：纸质登记乱、统计麻烦、月底要追问还剩多少。

但制度里写着「月度汇总提交采购与财务作成本核算依据」——

现实中签完字这件事就结束了，汇总表没有人看。

把一张没人看的表加速录进系统，等于加速垃圾数据入库。

真正有价值的是另一个问题：为什么某个部门的耗材是别人的三倍。

清单逐条说明

最后一列是客户主动提出时的回应口径 —— 不是拒绝，是把他引到真场景上

伪需求命中法则

更优解 / 真实瓶颈在哪客户提出时怎么回应

AI自动决定是否签约一部作品法则二 · 需物理感知或对外担责签约是商业决策+法律责任，《国家新闻出版署通知》明确总编辑对内容质量负总责，这个责任不能转移给算法现场话术：我们做的是黄金三章诊断卡，把编辑的30秒判断变成有依据的30秒，签约结论一直是编辑自己的。AI自动判断内容是否违规下架法则二 · 需物理感知或对外担责内容违规认定需要持证编辑依据法规逐条判断，这是法定职责不能转移现场话术：我们只做敏感词初筛标红，最终发布决定权留给持证编辑。AI自动生成改稿建议给作者并期待作者执行法则三 · 真实瓶颈不在这一步网文作者长期处于日更8000-20000字的极限赶工状态，编辑给的建议再精准作者也没有余力落地执行，瓶颈在作者的时间不是建议的质量现场话术：先问一句'现在给作者的修改建议，作者真的有时间改吗'。答不上来就不该做。AI自动统计订阅数/阅读量报表法则一 · 确定性规则任务平台后台本身就有报表功能，一段脚本或BI看板更快更准更便宜现场话术：先承认这个用现成报表工具更好，再把话头引到没人做的舆情聚类分析上。AI自动生成周报/月报（无行动项版本）法则三 · 真实瓶颈不在这一步把这张报表电子化之后，下游还是没人看，瓶颈在报表本身没有驱动任何行动现场话术：先问一句'这份周报现在有人看吗'。答不上来就不该做，我们做的是带明确跟进对象的预警清单，不是通用报表。AI自动打标签替代编辑确认法则一+二 · 确定性规则任务+对外担责阅文的NLP实践已证明标签生成可以用算法做候选，但运营和编辑对候选结果判断后与作家沟通确认这一步必须保留人工，标签直接影响推荐流量分配属于商业决策现场话术：我们做的是'疑似新兴题材'的候选提示，不是自动定案打标。AI自动检测稿件是否AI生成并一键拒稿法则二 · 需物理感知或对外担责检测工具对同一稿件不同章节曾给出0%到87%的矛盾结果，把检测结果当判决书直接拒稿会误伤大量手写作者现场话术：2026年8月网文圈'空口鉴AI'争议已经证明单一工具判定不可靠，我们做的是多信号并排预警，终审永远是人工。AI自动生成漫画分镜替代主笔定稿法则二 · 需物理感知或对外担责分镜决定画面表达质量和读者体验，业内认为文字脚本只是故事参考，关键还是主笔的画面表达，最终分镜决定权和署名责任必须留给主笔现场话术：AI生成的分镜草稿可以是灵感参考起点，但不能替代主笔定稿。AI自动决定作者稿费分成比例法则二 · 需物理感知或对外担责分成比例涉及合同条款与商业谈判，是需要对外承诺担责的决定现场话术：我们做条款清单和行情区间参考，最终报价由商务团队决定。AI自动生成'爽点密度分析'驾驶舱大屏法则三 · 真实瓶颈不在这一步把爽点密度做成炫酷大屏不解决真实问题，真实瓶颈是编辑没时间把已发现的信号转化为具体行动现场话术：驾驶舱大屏看起来很酷，但真正有价值的是能直接定位到具体章节的争议点清单，不是一个笼统的仪表盘。AI自动催更/催稿机器人法则二+三 · 对外担责+真实瓶颈不在这一步网文作者猝死、抑郁症案例已证明高压催更是行业顽疾，AI自动化催更只会让这件事变得更冷漠更高效，真实瓶颈是激励机制设计问题现场话术：我们做的是流失预警，提示责编该关心哪个作者了，不是催更工具。AI自动生成同质化爽文大纲批量投稿法则二 · 对外担责这正是'AI水文'问题的根源，番茄小说2026年7-8月已累计拒绝签约、下架超20万本AI生成低质书籍，做这类场景等于帮客户制造被平台封杀的风险现场话术：这不是我们能做也不该做的事，反而是我们要帮客户排查掉的风险。AI自动生成小说全文（洗稿/换皮）法则二 · 法律红线多省文学期刊已联合声明一经查实系AI投稿永不采用该作者作品，此类行为构成剽窃现场话术：明确拒绝，这已经越过了内容生成辅助与代写的法律边界。AI自动生成读者评论词云选题法则一+三 · 确定性规则任务+瓶颈不在这一步词云是常见的确定性可视化功能，但真实需要的是具体争议点定位到章节，而不是一堆高频词的视觉呈现现场话术：词云好看但不解决问题，我们做的是聚类到具体章节的争议点清单。AI自动完成作者的心理疏导对话法则二 · 需物理感知或对外担责网络文学界心理问题高发是长期公开话题，涉及生命安全的心理健康问题绝不能由AI自动对话疏导，必须转介专业渠道现场话术：这类信号我们只做转介提示，绝不尝试替代专业心理干预。AI自动生成漫画上色/勾线并直接发布无需终审法则一 · 部分确定性规则上色勾线的技术执行部分或许可以规则化，但直接发布跳过终审在合规和内容质量上都存在风险现场话术：技术执行环节可以提效，但发布前的终审环节不能省。AI自动生成完整短剧/漫剧脚本并直接投产法则二+三 · 对外担责+瓶颈不在这一步2026年国家广电总局新规明确要求漫剧改编必须获得原著或版权方正式授权，直接投产跳过授权确认与编剧终审存在合规与内容质量双重风险现场话术：我们做的是分镜脚本草稿供编剧修改定稿，不是直接投产的完整脚本。AI自动生成法律文书并直接对外发送法则二 · 需物理感知或对外担责法律文书的对外发送涉及正式法律责任，必须由律师或有权限的人签字后发送现场话术：我们做的是证据材料整理和条款清单，法律文书的最终定稿与发送必须人工。AI自动精确预测下一个爆款题材法则三 · 真实瓶颈不在这一步《2019-2020年度网络文学IP影视剧改编潜力评估报告》投入4100万条评论数据+20多位专家双论证也只能给出模糊的潜力阶梯而非精确预测，说明单靠更多数据未必能解决预测问题现场话术：连投入4100万条数据的行业报告都只能给'潜力阶梯'不能精确预测，我们更不会承诺这种数字。AI自动生成'编辑绩效评分'法则二+三 · 对外担责+属通用HR职能绩效评分涉及对人的评价判断，且这属于通用HR职能不是网文IP行业独有场景现场话术：绩效评估是管理决策，不是内容判断，也不是我们这个场景库要做的事。AI自动完成敏感词过滤并直接发布无需人工终审法则二 · 需物理感知或对外担责《网络出版服务管理规定》要求实行责任编辑制度，内容发布前的终审是法定责任不能被自动化流程绕过现场话术：敏感词初筛可以提效，但发布决定权必须留给持证编辑。AI自动决定漫画CP方合作与否法则二 · 需物理感知或对外担责选择合作方涉及商业判断和对外承诺，最终决定必须由商务团队做出现场话术：我们整理尽调材料和历史合作记录，选谁合作是商务团队的决定。AI自动生成作品排行榜异常检测并自动处罚账号法则二 · 需物理感知或对外担责刷单等异常流量检测有真实需求，但账号处罚等对外担责动作必须人工确认现场话术：异常标记可以自动生成，但处罚决定必须走人工确认流程。AI自动核对IP授权收益分成是否与合同一致并自动执行退补法则一 · 确定性规则任务这偏财务对账性质，规则明确，用财务系统的自动对账脚本比AI更合适现场话术：这类规则明确的财务对账，建议用财务系统的自动化功能，我们的价值在于处理需要跨源判断的非结构化信息。

声明这套东西不承诺什么

主动讲限制比被问出来强得多

这是演示与验证资产，不是已接入生产系统的软件所有 Live Demo 页面展示的是'应该怎么跑、每一步看什么、交付什么'，使用的是真实业务格式的脱敏构造数据，不冒充任何客户的生产数据。不承诺效率提升百分比本场景库不出现任何'几天压到几分钟''节省百分之九十'这类数字——没有用客户自己的单据实测过，这种数字说出来就是砸口碑。我们讲的是可核实的能力差异：参与角色怎么变、覆盖范围多大、产出多少条。拿不到的数据会明确说拿不到某类合同字段无法从扫描件识别、某类历史沟通记录已经丢失——这些情况会在报告里写清'本项无法分析，建议后续建立什么记录'，而不是估一个数填上去。高风险动作只建议不执行签约决策、内容违规下架判定、AI生成内容一键拒稿、分成比例最终确定、续约或解约的最终决定、法律意见书签署——这六类动作本场景库全部只出清单和依据，不代替人做决定，也不自动执行。产出是初稿与清单，最终签字权在人所有正式交付物都留有编制/审核/会签/批准签批栏，推荐意见、完成质量评定、责任认定这几栏一律留空——自己给自己打分的报告，没人会信。

那哪些是真场景？15 个逐条打过分的场景，全部保留了评分口径可核

回到场景总览 →

来源说明

本场景库的痛点均有公开来源可查。网页版已对来源中的具体机构做了脱敏处理，不再逐条列出。

场景审核

场景审核 · WorkBuddy · 网文与IP孵化场景库

先过场景不急着做素材

共 12 个场景。逐个点「保留 / 待讨论 / 后置」，

结果只保存在本机浏览器，可以复制出来。

建议的判断顺序：先问这件事没做好谁会生气（痛感）→

再问错了能不能当场看出来并改（能不能交给 Agent）→

最后问客户手上现有的文件够不够跑（落地难度）。

需要客户先做数据治理的场景，不要放在第一批。

清空选择

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初审

来稿初审编辑

在海量来稿里判断'签不签'——不是替编辑做决定，是把编辑30秒的判断变成有依据的30秒。

3 个

SE-01

10.0

来稿黄金三章诊断卡 —— 把编辑的30秒变成有依据的30秒表面看是编辑没时间细读来稿 · 实际上即便给出十倍时间也读不完，396份/日的量级下，'细读'从来不是效率问题，是数学问题

保留

待讨论

后置

SE-02

5.9

AI生成疑似风险信号预警 —— 给检测工具的矛盾结果一个交叉验证的落点表面看是需要一款更准的AI检测工具 · 实际上没有任何工具能做到百分之百准确区分人类写作与AI，问题从来不是工具不够准，是缺一个留痕的交叉验证流程保留

待讨论

后置

SE-03

5.9

存量作品题材趋势周期性简报 —— 标签变化比想象中快，没人系统追踪表面看是编辑该多关注市场动态 · 实际上标签体系本身变化速度远超个人经验能跟上的速度，2016年的校花兵王到2018年就变成神豪奶爸，这不是编辑不努力的问题

保留

待讨论

后置

追更

责任编辑（追更运营）

签约之后的长期陪伴——追更、催更边界、舆情、合规留痕，同时对上千个作者的健康度做不了逐一排查。

3 个

RE-01

7.3

腰部作者流失预警清单 —— 从1247个作者里找出谁需要重点跟进表面看是作者流失率高、留不住人 · 实际上流失前的信号早就躺在后台数据和评论区里，只是1247个作者里没人能逐一排查

保留

待讨论

后置

RE-02

8.2

三审三校流程留痕报告 —— 监管抽查时能立刻调出来的合规记录表面看是走完审核流程就行 · 实际上《国家新闻出版署通知》要求的是'可核查可追溯'，走完流程和留下能被检查的记录是两件事

保留

待讨论

后置

RE-03

5.9

漫画分镜脚本与原著一致性核查 —— 百万字原著全靠编剧记忆比对不现实表面看是编剧不够细心 · 实际上原著动辄百万字，分镜脚本跨越几十集连载，靠人脑记住人物设定和道具前后一致，本身不现实

保留

待讨论

后置

IP评估

IP评估与改编开发岗

判断一部作品'能不能改、往哪改'——这是全行业最依赖个人经验、最难传承的判断环节，AI只做结构化辅助不替代判断。

3 个

IP-01

6.2

IP改编评估底稿跨源生成 —— 把内容/市场/法律/作者四个维度并排放到一张桌上表面看是缺一个更懂行的评估专家· 实际上四块数据分别在编辑/数据运营/法务/作者运营手上，从未被系统整合过，不是判断能力不够，是材料从来没凑到一起看

保留

待讨论

后置

IP-02

4.0

沉睡IP再评估报告 —— 定期翻一遍138个储备IP，找出漏网之鱼表面看是储备IP库存太大顾不上 · 实际上人工确实不会主动回头翻旧库，但市场趋势一直在变，三年前评估过的IP现在的价值可能已经完全不同

保留

待讨论

后置

IP-03

5.3

短剧/漫剧改编谈判材料包 —— 商务谈判前的资料准备，不是谈判本身表面看是谈判技巧的问题 · 实际上谈判前的资料准备耗时才是真瓶颈，谈判桌上的临场判断从来不是AI能替代的

保留

待讨论

后置

版权

版权授权与合同管理岗

管理多平台多渠道的授权条款、追踪到期时间、识别条款冲突——这是本行业价值最确定、争议最小的场景，因为不涉及'替编辑做判断'。

3 个

CR-01

6.0

授权合同到期预警与续约材料准备 —— 填补「到期后靠记忆」的制度性断点表面看是合同管理该更细心一点 · 实际上这个环节在中小机构从来就没有系统化机制存在过，靠的是法务或责编个人记忆，这不是疏忽是制度真空

保留

待讨论

后置

CR-02

4.0

授权条款冲突自查 —— 同一IP多平台多渠道授权的重叠排查表面看是版权链条审核该做的事 · 实际上版权链条审核是律师工作，日常台账维护的缺失才是问题，AI先做初筛降低律师复核工作量

保留

待讨论

后置

CR-03

5.3

版权链条审核证据收集 —— 按时间顺序整理授权文件，供律师签署最终意见表面看是法务该做的审核工作 · 实际上律师最耗时的不是判断，是把授权方提供的所有文件按时间顺序整理成一张权利流转链条图，这一步AI可以先做

保留

待讨论

后置

审核进度未选择 12

交付说明

交付说明 · WorkBuddy · 网文与IP孵化场景库

网文与IP孵化场景库怎么用这套东西

这是一套售前演示与客户验证资产，不是已经接入客户生产系统的软件。

包含 4 个子角色、12 个场景、36 个内容页、

12 个 Skill 包与配套素材和预期输出。

12完整场景

36三件套页面

24明确不做的伪需求

39可核验来源

路径三种人怎么看

客户初次看

从总览按子角色选场，先看「场景引入」。三分钟看清这件事现在什么样、痛点依据在哪、产出是什么。

打开场景总览

现场演示

打开「Live Demo」逐步讲。重点讲 Agent 在哪一步拦住了 ——

一、个会在该停的地方停下来的助手，比一个永远给得出答案的助手可信得多。

看一个完整 Demo

内部选型

在「场景审核」页逐场标保留 / 待讨论 / 后置，复制结果后再决定哪些进入真实素材制作。

打开场景审核

话术现场必备的三句话

开场 · 先说 AI 做不到什么

把限制先摆出来：不承诺效率百分比、拿不到的数据会说拿不到、高风险动作只建议不执行。

主动说限制比被问出来强得多 —— 而且这一句会把后面所有内容的可信度垫起来。

中场 · 用一句话帮客户剔掉伪需求

客户提到某个表单类需求时，问一句：「这张表现在有人看吗？看完做了什么决定？」

答不上来就当场建议先不做。这一下建立的是顾问式信任 ——

客户会开始相信你不是来卖东西的。

收尾 · 三个问题要金额

「你们上一次合同到期是谁发现的？发现的时候还剩几天？三份接洽方的报价和既往案例，谈判前有没有并排比过？知道现在库里有多少份合同的授权范围条款写得含糊吗？」

三、问都答不上来，场景就成立了。

状态已完成与未冒充完成

已经完成4 子角色 × 12 场景完整内容每场景：场景引入 / Live Demo / 能力沉淀 三页每场景：Skill 包（含输出骨架与渲染脚本）、素材、预期输出痛点逐条挂来源，可点开核对24 个伪需求逐条说明命中哪条排除法则岗位依据页说明子角色为什么这样切

明确未冒充完成尚未接入任何客户的生产系统素材是真实业务格式的脱敏构造数据，不是客户生产数据场景尚未用客户自己的原始文件实跑过（这是下一步）有来源支撑不等于完成客户一手验证没有实测前不出现任何效率提升百分比签约决策、内容违规下架判定、AI生成内容一键拒稿、分成比例最终确定、续约或解约的最终决定、法律意见书签署一律人工

下一步怎么往前推

第 1 步过场景12 个逐场标保留 / 待讨论 / 后置

第 2 步选 3 到 5 个按客户类型组合，优先零集成的

第 3 步要一手材料真实文件、审批链、一次出过问题的案例

第 4 步用客户文件实跑记录结果、返工点、真实耗时

第 5 步再谈系统对接此时才评估 API、权限与回写