为小团队打造可靠的 AI 运营方式
让重复的 AI 工作流稳定运行。
YOC 把重复的内容与数据工作变成可观察、可恢复的工作流：程序负责固定步骤，AI 专注于判断与生成。
为什么选择 YOC
让程序与 AI 各司其职
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成本可控
只在确实需要智能判断的环节使用模型 Token。
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责任清晰
明确问题发生在准备、AI 处理还是交付阶段。
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长期可运行
让重复工作可以定时、追踪、重新运行并持续演进。
工作原理
程序处理确定性，AI 负责判断。
- 01 准备 校验并去重
- 02 AI 理解、判断与生成
- 03 收尾 校验、保存与交付
使用场景
从团队已经熟悉的结果开始
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每日市场简报
准备来源，让 AI 在明确边界内生成简报，再校验并交付。
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运营盘点
先校验结构化数据，再让 AI 解读异常。
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内容工作流
让脚本、输入、版本与交接长期可维护。
产品能力
看清工作流、队列与恢复依据
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定时与排队
支持重复运行，并以明确的并发策略管理队列。
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追踪与恢复
日志、工作区、历史与重新运行保留真实执行信息。
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选择 AI 后端
使用 Codex、Claude、OpenCode 及其他已配置的适配器。
信任边界
本地运行，数据边界清晰可见
程序在本地完成准备与收尾。只有场景包发送给受约束 AI 阶段的上下文，才会交给已经配置的 AI 后端。
查看安全与隐私 →下一步
从一项你反复执行的工作开始。
我们可以共同判断它是否适合成为长期可维护的 YOC 场景包。