01你的风控团队，现在卡在哪一步？
点一个症状，看这个场景怎么解。
风险靠人抽查
漏报误报难控
发现了没人跟
整改不闭环
02看它怎么干活
下面是在 WorkBuddy 里跑一遍这个场景的完整过程。真实的问法，真实的口径，每条结论都挂出处。
🎬 实操录屏位 —— 把录制好的
demo.mp4 放到本目录即自动替换此占位
WorkBuddy · c19-sentiment-monitor
演示数据
03厂里的话，AI 听得懂
不用学指令，怎么问都行。下面是四组真实问法。
「今天有没有负面舆情？」
巡检 30 个关键词组、20 个媒体渠道，抓到 284 条，判出负面 104 条：高 14 / 中 46 / 低 44。
出处：舆情抓取条目 284 条 · 负面判定结果 284 条
出处：舆情抓取条目 284 条 · 负面判定结果 284 条
「高风险的有几条？」
14 条（占 13.5%）。其中 6 条命中「监管/立案/调查」一票升级——不管发在哪个渠道、传播量多小，一律定高。
出处：条目 IT-0001 ·【监管】英哲机械因产品质量问题被立案调查，监管部门已介入
出处：条目 IT-0001 ·【监管】英哲机械因产品质量问题被立案调查，监管部门已介入
「舆情谁没处置？」
滞留 6 条，5 条超期。TSK-013 中级交付延期待验收 20 天（时限 1 天）→ 升级至分管领导。
出处：舆情处置任务 53 条 · 任务 TSK-013 · 条目 IT-0281
出处：舆情处置任务 53 条 · 任务 TSK-013 · 条目 IT-0281
「误报有多少？」
误报 9 条（8.7%），主要是「行业通用负面不指向本主体」和「转载来源已撤稿」；另有 1 条漏报靠人工抽检才发现。
出处：误报记录 10 条 · 回灌状态：5 条已回灌词库，5 条待回灌
出处：误报记录 10 条 · 回灌状态：5 条已回灌词库，5 条待回灌
04下载演示数据源
6 个标签页、681 行模拟数据，拿去自己跑一遍。
↓ 下载 c19_public_sentiment.xlsx
同时提供
gen_data.py 生成脚本，可改参数重新生成① 关键词配置30 行
② 媒体渠道清单20 行
③ 舆情抓取条目284 行
④ 负面判定结果284 行
⑤ 舆情处置任务53 行
⑥ 误报记录10 行
⚠️ 全部为模拟演示数据，「英哲机械」为虚构主体，非任何真实企业与真实舆情事件。
数据里刻意埋了各类边界样本：同名不同主体 4 条、疑似转人工 13 条、一票升级 6 条、
超期滞留 4 条、审批驳回 2 条、人工检出的漏报 1 条——保证每一条判定规则都有能触发它的示例。
口径写在哪
6 个指标的分子分母 →
联动链 8 跳兜底 + 规则 →
误报四类源 / 红线 →
完整 PRD →
metric-dictionary.md联动链 8 跳兜底 + 规则 →
rules.md误报四类源 / 红线 →
scenario-knowledge.md完整 PRD →
01-PRD/
05效果与验收口径
每个场景都写清楚结果和验收口径——不只看功能，看怎么验。
| 指标 | 演示实测 | 验收口径（怎么算） | 易错点 |
|---|---|---|---|
| 巡检覆盖率 | 96.7% | 已完成巡检组 ÷ 应巡检组 | 重试仍失败的不能算数 |
| 误报率 | 8.7% | 误报数 ÷ 判定为负面数 | 分母不能用总抓取数，会被稀释 |
| 漏报率 | 1.0% | 抽检漏报 ÷（判出 + 漏报） | 没有抽检机制，漏报率恒为 0 |
| 发现到建单 | 16 分钟 | 建单时间 − 条目发布时间 | 不能用抓取时间，会掩盖滞后 |
| 处置闭环率 | 88.0% | 已闭环 ÷ 已确认 | 驳回的不进分母 |
| 时限内闭环率 | 95.5% | 时限内已闭环 ÷ 已闭环 （高 2 天 / 中 5 天 / 低 10 天） | 分母不能用「已确认」，滞留任务会被重复惩罚 |
| 高风险占比 | 13.5% | 高级数 ÷ 负面总数 | >15% 说明阈值偏松，不是风险变多 |
⚠️ 设计取向说明：本场景误报比漏报更伤信任——误报多了专员会直接关掉预警，系统再准也等于白做；
漏报还有人工抽检兜底。所以判定规则默认偏向保守：置信度 <0.65 一律标「疑似」转人工，
不自动建单、不自动推送。
先把你的问题理清楚，
再决定要不要花钱
联系马工，你会先拿到一份《场景清单》——厂里的管理窟窿按痛感排好序，先干哪 3 个写清楚。清单不满意，可以到此为止。
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