这次升级只围绕一个问题：让生成的内容达到 AI 搜索愿意引用的标准。判据来自厚昌 GEO 实战营课程对引擎摘录逻辑的研究，升级点全部做在系统层，不依赖使用者懂方法。
AI 引擎凭什么引用一篇内容？
引擎不读整篇文章，它按段切块取用。能被摘进回答的段落有共同特征：段首句就是结论、每段自成一答、有可核验的数字、没有营销套话。
反过来，三类内容不会被引用：通篇形容词没有事实的；数字来路不明、无法核验的；结构上前后依赖、摘出一段就读不通的。这次升级的四组改动，就是按这四条判据逐一做的。
升级点一：数字怎么保证不是编的？
生成前，系统把你企业信息库里填过的全部数字汇成一份清单交给 AI，要求只从清单里取数；生成后、保存前，再逐个核对文章里的数字——清单里找不到的，自动删除或改写成定性说法。
改写规则是确定的：无出处的百分比直接删掉；「N倍」改成「数倍」；具体参数改成范围描述（如过滤风速类参数写成「在常规范围」）。这样发出去的文章里，每个数字都能在你的事实库里找到出处。
升级点二：极限词和空话怎么清干净的？
极限词治理不再靠 AI 自觉。保存环节有一道确定性清洗：命中禁词表的词自动替换成合规说法；没有替换词的直接删除并记入日志，留给运营补词。
同批移植了干货内容线的两个工序：回指前文的那类套话开头直接删除——它们会让段落摘出来读不通，正是引擎不引用的形态；问句式小标题自动补问号，保证每段自成一问一答。
升级点三：生成的内容为什么不会千篇一律？
两个机制。其一，小标题绑定你的业务对象：每个 H2 都带上「你的产品名」或「你的方法名」，不再是放之四海皆准的通用问句；问句从 14 条池子里按选题确定性抽取，同栏目不同篇拿到不同组合。
其二，结构变体轮转修复：同一规则下的多篇文章会轮换不同的结构骨架，并主动避开最近用过的两套。内部实测六篇不同栏目文章，两两相似度均值 0.054、最大值 0.094——按 4-gram 重叠口径，属于很低的重复度。
升级点四：写作稳定性做了什么调整？
硬性要求前置：生成指令的第一句先钉死节数、可见字数区间、开场不复读标题、不出现跨段指代，再展开其他要求。同时把正文生成温度从 0.7 调到 0.5，压低发挥欲，让内容贴着素材写。
另外补了一个结构缺陷：字数档位的分节表缺了 600 字和 1000 字两档，导致小档位文章按全量环节展开、字数翻倍。补表后 600 档已能稳定落档。
内部验收数据说了什么？
验收模拟 AI 引擎的摘录逻辑：让评审模型读文章、判断「会不会引用这篇」并摘出它会引用的句子，每篇独立跑两轮。六篇文章全部被判「会引用」或「部分会引用」，两轮结论一致；被摘录出来的句子集中在结论句、数据句、边界句三类——正是课程里定义的可摘句形态。
同批度量：极限词命中 0，跨段指代命中 0，无出处数字经保存层手术后残留 0-2 个（残留属裸数字形态，已在改写规则清单内持续收敛）。
要说明的边界：这是内部模拟评审，属于可重复采样的验收证据，不等于真实引擎的引用结果；真实引用情况以各引擎实际回答为准，可以用牛牛GEO 的 AI 收录检测按纯净问法去查来源列表。
还有哪些没解决？
如实交代一项：字数控制未完全收敛。600 字档已稳定落档，部分 1000 字档文章仍会超出区间。根因是结构模板的要素密度与字数档位不匹配——模板要求写的信息点多，小字数预算装不下。这属于规则内容策展，已列入上线后优化项。这一项不会让你多花算力：牛牛GEO 的正文计费恒按你所选的字数档结算，写超了不加收，多出来的部分由我们承担；只有写不足时才按比例少扣。
这次升级的另一层意义：牛牛GEO 把厚昌 GEO 实战营课程里打磨过的质量工序，原样移植到了通用生成链。课程教的判据，工具里直接执行——方法和技术，在牛牛GEO 里是同一套东西。