做资讯简报：机器干活，人把关
AI 做资讯简报，分工的依据不是"机器能做什么"，而是"出错了谁负责"。发现、初筛、格式整理交给机器；来源核验、业务判断、最终发布留给人。模型输出是待审核材料，不是半成品——只有来源、日期、原文关系和业务影响都经过人工复核，内容才能出去。
三段式流程
资讯生产拆成三段，每段的责任主体不同：
- 发现与采集：固定 RSS 白名单做常规覆盖，大模型做公开发现。RSS 只读白名单 Feed，不读文章详情；大模型发现的候选必须携带精确引用，程序不访问引用页、不存全文。
- 筛选与整理：统一去重和初筛，输出最多 10 条待审核稿。影响分析用"涉及业务、影响环节、今日关注"结构，每条标注"AI 分析，需人工复核"。
- 人工核验与定稿：人保留、核验、批准快照，然后才推送。推送是独立动作：内容哈希经过批准才允许联网发送。
"自动采集/整理"和"自动发布"是两条独立的授权边界。调度可以每天自动生成待审核稿，但自动批准、自动发送、失败自动重试，一律禁止。
六道质量门禁
- 来源门禁：引用必须能定位到公开来源；监管、司法、法规类信息回到官方原文核验。
- 时间门禁：标题相关不等于日期命中；候选的发布日期必须落在目标窗口内。
- 内容门禁：摘要不得超出来源；模型生成的业务影响保持"待复核"状态，不能直接形成处置决定。
- 岗位门禁：只收与本岗位业务环节相关的内容；泛行业资讯不因热度入选。
- 数量门禁：允许少于 10 条或空结果；不为固定版式拿弱相关内容凑数。
- 持续性门禁：单日跑通只证明链路可用；稳定性要看连续多日的误报、漏报、日期和引用质量。
其中数量门禁最反直觉：无合格资讯时，正确输出是明确说明"今天没有"，而不是凑满 10 条。凑数的简报比空简报更损害信任。
一次真实的验收：3/10 没通过
这套门禁不是纸面规则，是被真实样本撞出来的。一次两日验收中，四项指标里硬错误、明显无关、近重复都通过了，但业务影响实质重写率 3/10 = 30%，超过了 20% 的阈值，没通过。
问题很具体：一条常规逆回购连续两日因"事实准确"混进简报，但它和岗位业务没有可执行的关系；另一条企业授信套用了泛化的资金渠道话术，业务影响是模型编的。事实准确和值得进入简报，是两道独立的门。
根因定位后做了针对性修复：第一轮拿掉逆回购和无关授信，又暴露出聚合稿里的虚假相关性；第二轮补上聚合稿排除规则，输出收口到 3 条直接相关内容。63 项测试、构建和隔离真实运行通过后，人才确认这次为"整改后通过"。
注意这个措辞："整改后通过"是带历史证据的关闭状态——原样本超标、根因、整改、验证、人工确认，一并记录。它不能被简写成"原样本通过"，20% 的阈值也没有因此降低。
失败时的诚实
这套流程对失败的规定同样严格：大模型调用整体失败，就不出当天的简报，不把只有 RSS 的降级结果静默包装成完整产物。缺什么就说什么，这本身就是一条质量门禁。
小结
资讯简报的人机分工只有一句话：机器负责把公开信息找出来、整理好，人负责判断哪些值得看、哪些能发。门禁的数量不重要，重要的是每道门禁背后都有真实样本证明它拦住过东西。