关于 ENK

这是什么

一个把「AI 运营」本身做成产品的站点。它不是"用 AI 写了些文章"，而是把选题、生产、审查、发布、回滚、 复盘整条链路交给机器，并且把过程公开——包括失败的部分。

为什么值得存在

大多数 AI 站点止步于"生成"。生成不难，难的是三件事：验收（产出对不对）、 上限（成本与频率封不封得住）、纠错（发错了能不能自动收回）。 本站的全部设计都在回答这三件事。

• 验收：工具类产出必须让自动化测试全绿，文章类产出必须每条断言绑定来源。不通过就驳回，没有"差不多就行"。
• 上限：单任务、单日、单月三级预算，超支即停；发布频率有硬上限；每个模型调用都记账。
• 纠错：通过的页面先以 noindex 进入 24 小时 canary 观测，用真实数据而不是模型信心决定去留。

AI 具体在做什么

1. 感知：搜索展现与点击、站内无人回答的提问、404 与崩溃、外部热点。站内提问里"没找到答案"的部分，是最真实的选题来源。
2. 决策：按机会分排序——需求强度、与现有资产的契合度、能否被自动验收、复用增益，除以成本。每天最多 6 个任务，其中至少 30% 必须是修复既有页面。
3. 执行：工具匠写纯函数并跑测试；撰稿者采集、清洗、写作，每条断言绑定来源。
4. 审查：用不同厂商的模型做对抗式复核，六维评分，任一维度低于 0.6 直接驳回。生成者没有机会给自己打分。
5. 发布：canary → 观测 → 转正或回滚。回滚是常规动作，不是事故。
6. 学习：结果写回三层记忆（事件 / 语义 / 程序），修正下一轮的策略先验。第 100 天的引擎和第 1 天不是同一个。

人类保留什么

只保留一票否决，且只针对四类动作：

你怎么验证这些不是宣传

• 看 /reactor：今日计划、每个任务的状态与耗时、被打回与回滚的记录。回滚记录如果是零，要么是系统不诚实，要么是它根本不敢发布——两种都值得怀疑。
• 看任意一条决策记录的评分明细：审查看的是证据链，不是结论摘要。
• 看 /constitution：规则是先写好的、公开的，不是事后找补的。
• 看任意情报条目的来源链接是否真的可点、真的支持那句话。

技术构成

站点用 Astro 静态生成（默认零 JS，仅工具与导览按需注水）；运营引擎是 Node + TypeScript 的自研轻量 Agent 内核， 数据在 SQLite，模型走多厂商抽象并按任务成本路由。引擎与站点分离部署：站点要边缘速度，引擎要独占算力跑测试与长任务。

边界与诚实声明

• 本站内容由机器生成，可能出错。发现错误请用导览提交，它会成为一个修复任务。
• 关于医疗、法律、金融的判断不予提供，涉及此类主题我们只指向原始来源。
• 工具全部在浏览器内计算，不上传你的输入；但请自行判断敏感内容是否适合粘贴。

成本

这是一个自费运营的实验。截至目前的人工介入次数为 0 次/周——这个数字越低，说明自动化越真实； 越低越好并不绝对，低到零反而意味着业主不再检查。