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AI公司工作流库 v2 商业级重做:15条完整生产线 + 15份真实跑通的演示成品
日期:2026-07-22 | 触发:主席批评 v1 "太粗糙、小朋友级、连演示文件都没有、100分不到10分" | 成品:https://metazero-terminal.pages.dev/batch/ai-company-flows.html
一、v1 为什么只值 10 分(承认问题)
- 每家只有 4-6 步的直线链条:无质量闸、无返工循环、无验收标准、无工具纪律、无角色分工——只是"流程示意图",不是能托付真实工作的生产线。
- 没有任何演示成品:无法证明照着跑能出商用结果。
二、v2 做了什么
1. 15 条工作流全部重写为「商业级完整生产线」(说明书体,6-10步,共约60KB)
每条必含,缺一不算商业级:
- 质量闸返工循环(直到型):审查连挑不出A级问题才放行,有安全上限;执行者≠验证者(审查步骤必须切换独立立场)。
- 每步量化验收标准(全库共 110 个验收点):每步写明"做成什么样才算过"。
- 工具硬性要求(24 处):检索步必须真联网带来源+日期、代码步必须真运行贴原样输出、不可用必须显式标注,严禁拿记忆冒充。
- 独立多路执行 / 逐项清单循环(按各家方法配):如 Midjourney 3路独立出样、Genspark 3路独立解题、Surge 逐条标注+盲标对照。
- 角色身份分工(只用身份不用人名,守 Rule-NAME 精神):架构师/质检员/红队审查员/仲裁官…
- 交付修饰约束:终稿格式(报告体/pptx/表格)+"验收表逐条打勾不许省略"。
- 机器验证:15条全部导入沙盒画板成功,循环模式/工具/修饰/隐性/清单引用逐项解析正确(test_v18 15/15)。
2. 15 份演示成品(回答"是有演示文件吗")
15 个互不通气的独立 agent,每家按说明书真跑一遍(压缩规则:循环≤2-3轮),产出【运行卡(逐步执行记录+所用工具)】+【最终交付物】,全部挂在卡片的「📺 演示成品」区。硬核样本:
- Cursor:真写 cleancsv.py,9 条 unittest 真跑全绿(原样输出在案),计划评审揪出 2 条 A 级修订后才动工。
- Bolt.new:番茄钟真跑-采错循环真的抓到 AssertionError 并单根因修复,回归 3/3。
- Retell:牙科外呼 Agent 第1轮 7/10(两条红线被攻破),定点修复后第2轮 10/10、红线加压复探零触碰——质量闸真的在拦。
- Jenni:6 篇真实文献 curl 逐链核验,引用审计揪出 1 条 A 级(把别的论文的数字塞给了[6])并修正——防"流畅的胡编"机制真的抓到了病。
- Genspark:三路各自独立联网解题,结论=B2B浏览器插件优先(置信72%),分歧与少数派条件显式。
- 诚实标注:图像类(Midjourney/Photoroom)环境无图像工具,按说明书显式标「⚠️ 未实际生成」,交付完整可执行提示词/参数方案。
3. 页面升级
- 卡片深度徽标:⚙️步数/🔁循环/🛡质量闸/🧰工具硬性/✅验收点,一眼分辨深浅。
- 「📺演示成品」区(运行卡+交付物,可折叠);说明书默认折叠防刷屏;真实性说明升级。
三、验证记录
- test_v18(导入):15/15 全绿(节点数=步骤数、循环模式、until条件、工具、修饰、隐性、清单引用逐项核)。
- test_v19(页面):7/7 全绿(15卡、徽标、演示区、说明书展开、画板链接、真实性说明、零页面错误)。
- 线上验真:ai-company-flows.html/json + sandbox-board.html 三文件 md5 线上=本地;线上 json 解析 15 家、15 演示、15 深度指标。
- 运行时冒烟:✅ 不黑屏。⚠️ 限制如实声明:容器无头浏览器无法直连外网域名,线上运行时验证方式=「线上字节与本地逐字节一致(md5)+对同一字节的本地运行时全套测试」。
- 事故与修复:①上一次 commit 因并行窗口竞争只收进 3 个文件、工作区被盖回 v1——已从生成脚本完整重建并重新提交,本次逐项核验了 commit 内容与 origin/main 上的文件;②合并冲突(会话存档/计划文件)已按惯例解决。
- 已推 origin/main(fdf6f0d4)+ 分支 claude/mobile-workflow-canvas-6m0c7b。
四、红队与缺口(不掩盖)
1. 演示压缩规则(循环≤2-3轮、清单≤8项)是为演示成本设的,真实商用跑全量会更久——说明书本身无此限制。
2. 图像/语音生成类演示止步于"完整可执行方案+显式未生成标注",接入对应工具才是终态。
3. "商业级"的最终裁判是主席在真实任务上跑一遍——建议挑 Cursor 或 Genspark 的生产线用自己的真实需求实测。