AI 动态雷达/智能中枢
AI
面向校友会的 AI 信息发现与内容生产中枢

把中文互联网里的校友动态,变成可处理、可发布、可汇报的 智能雷达

系统围绕校友资产库持续监测公开信息,自动识别校友相关动态,判断可信度与传播价值,辅助生成公众号、官网与社群内容,并沉淀为可追溯的校友运营资产。

Live Intelligence Layer实时扫描中
8,428
公开信息扫描
26
候选校友事件
12
内容工坊待审
92%
最高置信度
实时情报层 · 多源融合 · AI辅助判断
今日扫描信息 +18.6%8,428
线索事件 +726
待审草稿 +312
平均处理时长 -64%3.8 分钟

业务模块入口

按真实业务链路组织:先看运营态势,再看事件发现、审核、成稿与资产沉淀。

查看全链路
动态雷达大屏

扫描动画、粒子节点、事件命中、AI链路流转,适合作为第一屏总览。

线索审核台

呈现AI如何判断事件类型、可信度、传播价值和复核状态。

内容工坊生成

快速生成公众号、官网、朋友圈版文案,突出内容生产效率。

校友资产库画像

校友身份、企业、行业、地区、关系网络,为后续运营沉淀资产。

实时工作流

事件发现、判断、成稿、归档的全流程闭环。

运营价值卡

适合直接用于管理层汇报材料。

内测
投入成本
运营呈现
开发周期
扩展空间
一句话价值:

让校友会从“人工搜新闻、手动写稿”升级为“AI发现线索、AI辅助成稿、人工复核发布”的轻量化智能运营平台。

Workflow Input

全链路任务编排

把一个校友动态从“人工录入线索”推进到“线索审核台”,用于呈现真实业务操作路径。

工作流在线
链路阶段待提交
预计置信度88%
人工动作复核
流转目标线索台
business_event.json

动态雷达 · 实时工作台

核心能力是连续扫描、事件命中、AI判断、人工复核、草稿生成与资产回流。

身份匹配中
来源交叉验证
内容生成就绪
企业融资张三 / AI芯片 / 92%
学术成果李四 / 顶刊论文 / 88%
任命履新王五 / CTO / 85%
校友活动上海校友会 / 79%
产业合作校企合作 / 82%
SCAN MODE实时监测
TODAY HIT26
AI CONFIDENCE92%

AI判断链路

呈现事件从发现到入库的可解释判断流程。

待扫描

命中事件流

点击事件可进入候选管理。

全部

能力映射

当前界面能力对应后续真实服务模块。

Radar Query

扫描任务输入台

通过结构化条件启动一轮雷达扫描,结果会进入事件流、AI判断链路与线索审核台。

中文互联网
radar_scan_request.json

线索审核台

把“网上看到的消息”变成“可审核、可追踪、可生成草稿”的业务对象。

事件类型置信度来源状态
Review Decision

线索复核决策器

将人工判断、风险备注和下一步动作转成标准审核记录,并同步更新当前线索状态。

可解释审核
review_record.json

内容工坊中心

支持“线索事件 → AI初稿 → 多渠道适配 → 人工确认发布”的内容流程。

待审草稿

12

发布适配

多渠道
微信公众号 推荐

标题更正式,保留校友背景、事件概况、来源说明。

官网新闻 同步

语言更客观,适合沉淀为站内新闻与SEO页面。

朋友圈/社群 简短

提炼为一段话,加上祝贺与关注引导。

草稿质量

来源充分
90
身份匹配
96
风险较低
88
传播价值
82
Content Package

内容生成控制台

根据线索事件生成不同渠道的内容包,包含标题、摘要、正文结构、来源说明与风险提示。

人工发布前核验
content_package.json

校友资产库管理

系统真正有价值的是数据沉淀:校友、企业、行业、地区、事件全都可追踪。支持结构化录入与 JSON 数据交互。

资产库总量0条校友记录
启用监测0可进入雷达
覆盖地区0城市/区域
最近入库--等待录入
校友学院/专业届别企业/机构职务行业状态

结构化入库

通过表单或 JSON 录入校友,写入后会同步刷新资产库、画像、雷达指标与操作日志。

数据输出

选中任一校友即可查看标准 JSON,便于对接后续 Django API 或批量导入接口。

Asset Query

校友资产结构化查询

按行业、地区、监测状态查询资产库,并生成可交给后端接口的标准查询条件。

资产沉淀
alumni_asset_query.json

国内中文互联网信息源设计

按“公开合规、低成本、可替换”的原则配置中文互联网信息源。

优先

新闻与资讯源

用于发现融资、任命、获奖、学术成果、校企合作等公开报道。可从搜索聚合、站点RSS、新闻页规则抓取逐步开始。

受限

微信公众号生态

适合发现高校、企业、投资机构、协会号发布的信息。当前优先采用人工录入链接、白名单来源与半自动解析,不强行绕过平台限制。

可扩展

企业工商与投融资

用于补充企业主体、法定代表人、投资事件、产业标签。可采用第三方API或人工校验字段。

稳定

高校与校友会官网

可信度高,适合做白名单来源。可优先采集山西大学、学院、地方校友会公开信息。

可信

政府公告与奖项名单

用于识别人才计划、荣誉奖项、项目公示等强背书事件,适合提高置信度。

核心

自有校友资产库

系统价值核心。外部信息只有和校友资产库匹配后,才进入线索事件流程。

采集日志

实时日志

低成本选型

搜索
搜索聚合 + 白名单站点规则

先少量站点跑通,不做大规模爬虫。

低成本
模型
国产模型API优先,可切换本地小模型

中文理解、成本和国内访问稳定性更适合。

可替换
部署
轻量云服务器 + SQLite/PostgreSQL

前期不引入过重组件,稳定后再拆分。

务实
Source Config

信息源接入配置

配置白名单来源、关键词模板和采集频率,便于后续替换为真实采集服务。

合规优先
source_config.json

AI 智能链路

按多个轻量智能任务分工,形成可解释、可替换、可监控的处理链路。

Prompt 编排示例

你是校友动态雷达的信息分析 Agent。
任务:判断候选网页内容是否与山西大学校友有关。
输入:校友资产库字段、网页标题、正文摘要、来源、发布时间。
输出:JSON,包括 event_type、alumni_match、confidence、risk_flags、draft_angle。
要求:不确定则进入人工复核,不得编造校友身份和来源。

开发辅助 Agent 分工

Codex
前端交互快速迭代

根据业务页面持续补充交互、动效与操作路径。

当前
Claude
业务文案与流程梳理

整理报告、讲解路径、PRD、字段规范。

辅助
Qwen
中文信息抽取与草稿生成

适合接入国产模型API。

推荐
Agent Orchestration

智能链路编排器

把采集、匹配、判断、写稿、审核、归档拆成可观测任务,形成可解释的处理流水线。

多任务协同
agent_run_result.json

运营报告模式

面向管理汇报呈现系统价值、运营闭环、成本控制与落地路径。

5分钟汇报路径

1
痛点

校友动态分散在新闻、公众号、企业官网、公告里,人工发现慢。

2
雷达

AI自动扫描中文互联网,命中校友相关线索。

3
判断

系统给出事件类型、置信度、风险提示和传播建议。

4
成稿

AI生成公众号、官网、社群多版本草稿,人工审核发布。

5
资产

事件回流校友资产库,沉淀校友画像和长期运营价值。

雷达大屏快照

可截图
Alumni Intelligence Summary运行中
26
Operation Report

运营报告生成器

按日期、对象和汇报口径生成运营摘要,适合管理层查看系统价值与下一步动作。

可汇报
operation_report.json

系统提醒

10:28
发现高价值融资事件

张三企业完成B轮融资,建议生成祝贺稿。

10:18
一条事件需要人工复核

存在同名校友风险,请确认身份。

复核

雷达页运行说明

这一页用于集中呈现“信息发现、智能判断、事件入库、内容生成”的实时运行状态。后续可直接对接搜索、采集、模型与后端任务接口。

讲解话术

“系统会围绕校友资产库中的姓名、企业、行业标签,持续扫描公开中文互联网信息,并将高价值线索推送到线索审核台。”

山大校友会 AI 动态雷达

准备查看全链路操作路径。