项目是什么
面向抖音、汽水音乐、可颂等内容审核需求,组织规则、数据、Prompt、Workflow、评测与灰度迭代,形成可复用的自动审核交付路径。
自动处理率质量万 Case 成本灰度与回归
我负责什么
负责规则澄清、数据集建设、Prompt / Workflow 设计、离线评测与 Badcase 归因,针对误判、漏判、证据不足和规则冲突定向修复。
怎么把它做出来
- 先澄清规则适用范围与风险边界,建立具有代表性的数据集与验收口径。
- 把质量问题归因到规则、上下文、PE、工作流与数据,修改后用同一套用例回归。
- 以线上稳定性、自动处理率与万 Case 成本共同判断规模化收益,保留人工兜底与回滚路径。
结果,也包括边界
推动自动审核覆盖率由 16.96% 提升至 39.03%(+22.07pp),实现约 11 HC 人力节降及 3.5 万元+/月成本优化。这是已落地审核运营成果,与 V5 试点设计分开表述。
摊开看看,项目证据。
本页为经整理的文字案例,没有可公开展示的原始截图;不使用示意图冒充业务证据。