accounts(mini-CRM)的三筆工程債,都是「機制在了但品質天花板低」的類型。
範圍
- 結構化 stance 輸出(取代關鍵字 heuristic):
store.ts 的 stanceValueFromText 是 zh/en 關鍵字 regex,命中率低 → 人物立場點常是灰的。抽取 schema(extract.ts)應直接讓 LLM 對 stance 類 claim 輸出結構化 {value: support|neutral|oppose, confidence},projection cache 改吃結構化欄位。
- 戰情簡報分區生成:卡片庫大了之後單次生成會爆 context 預算(
briefing.ts 一次餵全部 claims);需按類別/戰線分區生成再合併。
- live speaker↔person 綁定 UI:
HistoryEntry.attendees[].speakerKey 欄位在了,但轉錄 speaker 綁 person 的 UI 沒做——live 時把「Speaker 2 = 王協理」接起來,會後抽取的 subjects 才有可靠的錨點。
另註
- 紅線守衛(連結公司開會自動注入 critical eval)機制在但未經真實通話實測,驗過後在此票回報。
- 衝突偵測目前全靠 LLM prompt,效果持續觀察。
accounts(mini-CRM)的三筆工程債,都是「機制在了但品質天花板低」的類型。
範圍
store.ts的stanceValueFromText是 zh/en 關鍵字 regex,命中率低 → 人物立場點常是灰的。抽取 schema(extract.ts)應直接讓 LLM 對 stance 類 claim 輸出結構化{value: support|neutral|oppose, confidence},projection cache 改吃結構化欄位。briefing.ts一次餵全部 claims);需按類別/戰線分區生成再合併。HistoryEntry.attendees[].speakerKey欄位在了,但轉錄 speaker 綁 person 的 UI 沒做——live 時把「Speaker 2 = 王協理」接起來,會後抽取的 subjects 才有可靠的錨點。另註