V0 生产工厂
48 梗 · 自闭环验证 · Phase 1 探索（全 A×B）→ Phase 2 淘汰（top 50% · Lift>1.1）→ Phase 3 长验（CV<0.2）· 每梗独立推进，不互相等
工厂大盘
工厂大盘
信息流 vv 次数口径（非去重）· 哈伯法 vs UGC · 最近一周 …
曝光→点击→开聊漏斗 — 窗口内累计次数(vv) · 哈伯法 vs UGC · 口径同下方三张分布表
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CTR 分布 — 窗口内累计 CTR 分档 · 各档 bot 数及占比
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开聊率(CVR) 分布 — 窗口内累计 chat_uv/click_uv 分档 · 分母为有点击的 bot
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聊天深度 分布 — 窗口内累计人均聊天轮次 · 档位对齐 7/13 轮激活口径
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每日趋势 — 近 14 天 · 逐日曝光 / 点击 / CTR
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口径说明（信息流 vv 次数口径，非去重）：哈伯法 = 哈伯法账号（1338 个）名下 5/8 后创建且未删除的 bot；UGC = 其余 5/8 后创建的 bot。CTR = click_vv/show_vv，开聊率(CVR) = chat_uv/click_uv，聊天深度 = chat_vv/chat_uv，均按信息流曝光/点击/开聊次数(vv)累计，不做 user×bot 去重。顶部漏斗为整体汇总，三张分布表看形状对比，每日趋势看走势——三处口径统一。推荐组口径（user×bot 对去重）的漏斗（含人均轮次/时长）在「激活留存」tab。
生产趋势
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激活留存
考核锚 · 消费完成率（周遭遇 ≥7 / ≥13 轮）+ 浅遭遇率（≤2 轮）· 哈伯法 vs UGC · 窗口 …
推荐组口径 · 曝光→点击→开聊漏斗 — user×bot 对去重 · 一周窗口 …
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口径说明（推荐组口径，2026-06-10 已和推荐组数据逐项对账一致）：曝光/点击/开聊按用户-bot 对去重（同一用户对同一 bot 多次只算一次）：曝光 = 信息流(home)曝光，点击/开聊 = 来源为信息流。CTR = 点击对/曝光对，CVR = 开聊对/点击对，CTCVR = 开聊对/曝光对。人均聊天轮次 = 信息流聊天消息条数 ÷ 发过消息的用户-bot 对；人均聊天时长 = 会话时长汇总（剔除单次 >4 小时异常）÷ 有会话的用户-bot 对。数据 T+2。
最近一周
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4 周趋势 — 逐周完成率 / 浅遭遇率 · 全部用户
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4 周趋势 · 新用户 — 首访距该周末 ≤13 天的用户
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口径说明（对齐增长组激活框架：单 bot 消费完成 = 13 轮，活跃 ROI 拐点 = 7 轮）：遭遇 = 一个用户和一个 bot 在一个自然周（锚定窗口末日往前切周）内的全部聊天；轮次 = 该遭遇内用户发出的消息条数（不含重新生成/编辑，和聊天记录里能看到的用户消息一一对应——不用前端行为打点，那套实测虚高 2 倍以上）；消费完成率 = 达到 ≥7 / ≥13 轮的遭遇占比；浅遭遇率 = ≤2 轮就结束的遭遇占比；新用户 = 首次访问距该周末 ≤13 天（约两周内）。哈伯法 = 哈伯法账号名下 5/8 后创建的 bot；UGC = 其余 5/8 后创建的 bot（同龄对照，和工厂大盘一致）。10% 用户抽样，表内计数为抽样值（×10 ≈ 全量），比率不受抽样影响。数据 T+2。
每日数据
选某天创建的 bot, 哈伯法 / 非哈伯法 / 对比 三张表并列 · 信息流 explore 口径 · 每格带"对比前一天"变化
🏭 哈伯法 cohort
👤 非哈伯法 cohort
⚖️ 对比 (哈伯法 / 非哈伯法)
每格 = 哈伯法 / 非哈伯法 比率 (>1 = 哈伯法领先, <1 = 落后)
🧬 这天生产的梗各自表现 (哈伯法)
把上面哈伯法 cohort 按梗拆开 · 整窗聚合 · 按 CPI 排序 · 点行展开看该梗逐天数据
配置数据
bot 级 — 看每种生产配置下实际 bot 表现 · 性别 / 国籍 = v0_tasks 实际值 · 生图风格 = 梗级 cover_style
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品类分布
哈伯法已发布 bot 在 emochi 线上自动分类(一级分区 / 二级分区)下的分布 · 标签由 emochi 发布后自动判定 · 信息流口径 · CPI = chat / 曝光
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试生产审核
抽梗后自动跑 5 bot · 这里看待审 / 生成中的梗 · 点"审核"看 bot 详情 + approve/reject
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主流水线 · P1 / P2 / P3 / 已收敛 · 试生产审核挪到 Bot 分析下
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停止生产的梗 · 已穷尽 / 试水失败 / 暂停 / 驳回池
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下批审批
日常批量审批 · 每日 cron 生成 pending 清单
调度从 auto-fire 改为 pending 模式：cron 展开任务清单，你批完才跑。
默认全勾 + 可单条驳回 / 改跳过。50–100 任务/天扫一眼过。
等 BE orchestrator pending 模式 +
默认全勾 + 可单条驳回 / 改跳过。50–100 任务/天扫一眼过。
等 BE orchestrator pending 模式 +
POST /api/v0/admin/approve-batch 落地（下一个 PR）。
48 梗 · 状态地图（左边色带 = 当前 phase · 绿色 = 已收敛 · 红色 = 阻塞）
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运行监控
生产任务状态分布 · 最近失败 / 最近发布
自动刷新 30s
① 任务状态分布
total —
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② 失败率分析
—
区分时间波动 vs 内容风控:
某梗失败率持续高 → 大概率内容触发安全审查 (封面失败 列高);
某天失败率 spike → 大概率 LLM provider 抖动 / 部署事故.
失败分类:
文字hang (文字 LLM 卡 15min) /
封面失败 (封面 LLM 反复返空, 大概率 safety filter) /
QC拦 (LLM-judge 评分不过) /
无账号 (账号池缺 mapping) /
驳回 (operator 主动驳回, 默认排除) /
其他.
📊 每梗失败率 (近 N 天)
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📅 每日失败率趋势
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③ 最近失败（最多 20）
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④ 最近发布（最多 20）
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⑤ 拉取数据指标（曝光 / Chat / CPI）
从 StarRocks 同步到 v0_bot_metrics
⑥ 按日期查询 / 下载已上线 bot
UTC 时区 · published_at 落在该日
梗详情
从「梗路线图」点任意梗卡进入查看详情。
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Phase 3 cycle 历史
仅 Phase 3 长验梗有数据。alive combo 每 cycle 产 1 个 variable bot，每 bot 累计 2500 曝光锁 CPI，多 cycle 算 CV<0.2 收敛 / cycle≥6 标 noisy / 14 天没 lock 也标 noisy。
Phase Judge — valence 表现
每 valence 累计曝光 ≥ 2500 才参与判定。Lift = valence_CPI / control_CPI。Lift < 1.0 + mature → 标死，后续 batch 跳过。
已上线 bot
每个 bot 的 emochi 链接 + 来自的 arm + 发布账号 + 发布时间。emochi 后台手动批量删时复制 URL 用。
周环比归因分解
把本周 vs 上周的曝光/开聊量拆成「本周新产 vs 存量老内容」· 数据波动时定位是新内容问题还是存量/分发变化 · 大盘口径
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供需罗盘
平台类型标签轴的供需对照 · 战略层（产能往哪投）· 下钻配方组合用蓝图地图（战术层）
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封面实验
CTR 瓶颈梗的 3 组封面对照（原图 / 新二次元 / 新真人）· 读 CTR 裁决再决定换不换图
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蓝图地图
任选两个 V 维度做轴 · 每蓝图下挂 0-N 个梗 · 点格子跳蓝图详情（自动预填该格的两个维度到多维筛选器）
X 轴
Y 轴
指标
生产时间(上线)
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说明：1 蓝图 = 1 组 (V 维度对). 7 个 V 维度是跨梗共享的全域变量（用户位置/NPC 类型/NPC 性格/NPC 对用户态度/关系模式/开局事件/角色性别）。同一蓝图下可能有多个具体梗。
蓝图多维筛选 — 任选 N 个 V 维度 + 各维 valence 子集，AND 关系筛符合条件的梗
未勾选任何 valence 的 V 维度不作为筛选条件。全空 = 查所有梗。
生产时间(上线)
该蓝图下的梗（点击跳转梗详情）
同类分析
T1+T3+T6 主维度(用户位置·NPC性格·开局事件)相同的梗会被分到同一组 · LLM 生产时 prompt 起点一致, 容易同质化 · 点主维度看组内梗, 再点梗进梗方案卡
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Prompt 配置
V0 全流程每步 LLM call 的 model / system prompt / user template / 变量来源 · 只读 (改 prompt 仍要走 PR)
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线上 bot 地图
emochi 头部 bot 的 V 维度分布（v0_bot_labels 打标）· 跟蓝图地图同形, 数据源不同 · 点 cell 看示例 bot
X 轴
Y 轴
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说明：1 cell = 1 个 V 维度组合（如 V8=单男主 × V1=平等关系）下的 emochi 头部 bot 集合. 颜色深度 = bot 数量. 点 cell 看该组合的示例 bot 列表 + V7 IP 分布 + 封面风格分布.
占位说明：starrocks bot metrics (CPI / 曝光) 还没接, 先用 bot 数量上色. 后续接上后 cell 会显示加权 CPI.
占位说明：starrocks bot metrics (CPI / 曝光) 还没接, 先用 bot 数量上色. 后续接上后 cell 会显示加权 CPI.
配方库
最佳 combination · 跨梗 valence 分析 · 导出 CSV
Phase 3 收敛的梗沉淀到这里。
跨梗 valence 分析（如 "V3=b 在 8 个已收敛梗里都 top"）+ 最佳 combination 列表 + CSV 导出。
等第 1 个梗 Phase 3 收敛（CV < 0.2）后另立 FE PR。
跨梗 valence 分析（如 "V3=b 在 8 个已收敛梗里都 top"）+ 最佳 combination 列表 + CSV 导出。
等第 1 个梗 Phase 3 收敛（CV < 0.2）后另立 FE PR。
试镜配方
自由组合 V 维度，反向生成多个候选 bot 文案——结果进分析池审批，可沉淀为现有梗的对照 anchor 或建立新梗。
3 个并发跑大约 30-50 秒
Bot 分析池 · 审批通过后扩展现有梗或建立新梗
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emochi 上线 bot 全量统计 · 来自 StarRocks 实时数据
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→
已选 0 个 bot
V0 工厂生产的 bot · emochi 表现
默认只看 variable + replicate（按 Chat/Imp 排）· 切「全部 arm」可看 control/rewrite/trial
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v0 发布账号池 · publisher 用这些账号把 bot 上线到 emochi
每账号 daily_cap 限当日发布数 (24h 滚动窗) · 通过 gene_map 关到具体梗
添加 v0 发布账号
从 AIGC whitelist sheet 拿 emochi user_id + 长期 token (usertoken_100y)，
填进来后会写入 v0_accounts 表。token 是凭证，不要泄漏。
填进来后会写入 v0_accounts 表。token 是凭证，不要泄漏。
手动批量分析
直接粘贴一组 bot_id 提交批量分析, 不用先去 Bot 库勾选。系统自动去重, 上限 200 个/批。后端走同一个 endpoint, 结果进下方「批量任务」列表。
粘贴 bot_id 列表批量分析
一行一个 bot_id, 也支持逗号/空格分隔。系统会自动去重, 上限 200 个/批。后端 endpoint
POST /api/v0/admin/extract-batch 跟「Bot 库勾选」走同一个接口。
0 个 (去重后)
批量任务
从 Bot 库勾选后用「批量分析」按钮提交。并发处理多个 bot，结果统一进分析池。
单 Bot 分析
从一只 emochi bot 反向拆解其叙事结构——分离故事内核与可调变量。分析结果进审批池，operator 决定归属：扩展现有梗，或建立新梗。