S标准T2+T3优先级 8.0挑战-方案-成果结构数据位三色自家案例优先防幻觉纪律

CT-03 · 白皮书初稿框架（数据位标注）

AI 写的白皮书数据漂亮极了 · 被同行在展会现场指出「这个增长率是编的」，展位前站满了人

一这件事现在是什么样

内容与合规 · 真实业务触发

沈总拍板要做一本《中小模具厂数控改造白皮书》—— 理由是「竞品都有一本」。方蕾试过让 AI 直接写：出来的东西看着专业，但里面的「行业增长率 23.6%」她完全不知道哪来的。上次行业展会上，某同行的白皮书就被人当场指出数据造假，她就在旁边站着。

二痛点 · 每条都有来源

不是流程描述，是调研出来的真痛点 —— 每条可点开核对出处

白皮书数据引用翻车有密集判例：安永加拿大一份报告 27 个引用中 16 个是虚假的（引用了不存在的麦肯锡报告），全文撤回；德勤两起虚构引用；国内《大数据交易白皮书》被专家公开指出「完全是编造数据」，被业内当笑话看依据 · 白皮书数据引用翻车判例：安永加拿大一份报告 27 个引用中 16 个是虚假的（引用了不存在的麦肯锡报告），全文撤回；德勤多起虚构引用；国内《大数据交易白皮书》被专家公开指出「完全是编造数据」—— 大厂尚且如此，中小企业的内容引用基本处于裸奔状态

AI 生成数据恰是幻觉高发区（德勤/安永案例全部归因于此）——「AI 生成数据」与「AI 核对数据」是两个方向相反的场景：前者是雷，后者是扫雷器依据 · 白皮书数据引用翻车判例：安永加拿大一份报告 27 个引用中 16 个是虚假的（引用了不存在的麦肯锡报告），全文撤回；德勤多起虚构引用；国内《大数据交易白皮书》被专家公开指出「完全是编造数据」—— 大厂尚且如此，中小企业的内容引用基本处于裸奔状态

白皮书制作周期 2-4 周、需数据支撑 —— 对全年预算 3 万的企业边际成本极高；但把结构搭好、数据位留给人工填充，制作周期的大头（框架与整合）能省下来依据 · 白皮书数据引用翻车判例：安永加拿大一份报告 27 个引用中 16 个是虚假的（引用了不存在的麦肯锡报告），全文撤回；德勤多起虚构引用；国内《大数据交易白皮书》被专家公开指出「完全是编造数据」—— 大厂尚且如此，中小企业的内容引用基本处于裸奔状态

三换个做法之后

变化不在「快」，在「参与的角色」和「覆盖的范围」

✕ 现在的做法

白皮书数据引用翻车有密集判例：安永加拿大一份报告 27 个引用中 16 个是虚假的（引用了不存在的麦肯锡报告），全文撤回；德勤两起虚构引用；国内《大数据交易白皮书》被专家公开指出「完全是编造数据」，被业内当笑话看
AI 生成数据恰是幻觉高发区（德勤/安永案例全部归因于此）——「AI 生成数据」与「AI 核对数据」是两个方向相反的场景：前者是雷，后者是扫雷器
白皮书制作周期 2-4 周、需数据支撑 —— 对全年预算 3 万的企业边际成本极高；但把结构搭好、数据位留给人工填充，制作周期的大头（框架与整合）能省下来

✓ 交给 Agent 之后

多来源文件一次读入，先做口径与完整性校验，再开始算
每条结论绑定来源文件、字段或条号，可以被审
产出是企业真会流转的正式件（带签批栏），不是一张展示用的表
该拦的地方给出「现在还不能提交」，并给不用干等的替代方案

四场景闭环

5 步 · 每一步的产出都是下一步的输入

第 1 步

结构生成 · 挑战-方案-成果骨架8 章结构：行业困境 → 改造路径 → 技术方案 → 案例实证 → 投入产出 → 实施步骤 → 常见问题 → 结语 —— 章节按客户旅程排

第 2 步

自家素材优先填充案例章用自家客户（脱敏）不用「某行业领先企业」；技术章用自家参数不用泛泛而谈 —— 能用自家的绝不引外部的

第 3 步

数据位三色标注已核实（有出处，绿）/ 需人工核实（找到了来源但要人确认口径，黄）/ 无来源待补（AI 没找到，红）—— 红色数据位一个都不许进正文

第 4 步

防幻觉纪律 · 引用与推断分离「行业增长 X%」这类外部数据全部进入引用区（带来源链接），与自家的实测数据在版式上分开 —— 读者一眼分清「他说的」和「我们测的」

第 5 步

初稿交付 · 半成品 + 数据位地图42 页初稿 + 58 个数据位的红黄绿地图 —— 方蕾和小蒋的剩余工作量 = 补 27 个数据位，不是从零写

要准备什么

自家案例与客户成果（可脱敏）

白皮书的血肉 —— 自家数据永远优先于行业引用

产品技术资料

方案章节的骨架

客户高频问题（CT-02 同源）

「挑战」章节的选题 —— 客户的困惑就是章节结构

拟引用的行业数据（已有的）

每条带来源 —— 核对场景（CT-04）的输入

为什么这个场景值得做

痛感 4 × AI 适配 4 ÷ 落地难度 2 = 8.0

最大差异点 · 不要求客户有白皮书方法论。自家案例（客户名可脱敏）、技术资料、销售 FAQ 扔进来 —— 初稿框架 + 三色数据位（已核实/需人工/无来源待补）一次出。

评分口径：痛感看「这事没做好谁会生气、生气到什么程度」； AI 适配看「输入是否非结构化、是否要跨部门取数、错了能不能当场看出来」；落地难度是分母 —— 需要客户先做数据治理的场景，分数会被压得很低。

五会产出什么

判断标准只有一个：这份东西能不能直接进企业的流程

正式件本体

白皮书初稿框架.xlsx

正式件本体 · 8 章结构 · 自家素材填充 · 数据位三色标注

可派发清单

数据位清单与补数指引.xlsx

58 个数据位逐条 · 红黄绿状态 · 找谁要什么

可派发清单

引用区来源登记表.xlsx

外部引用逐条带链接 · 与自家数据分列

这套东西不承诺什么

不做「数据代填」—— 所有数据位必须由人提供或核实后才进正文。AI 只搭结构、整理自家素材、标注哪些数据位空着 —— 一个空着的数据位胜过一个编造的漂亮数字。

想看具体怎么跑？

Live Demo 里有一个完整案例的每一步，包括 Agent 在哪一步拦住了

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