数据不是资产，精炼过的数据才是

5687+条行为科学规律，经过多层质检、多模型交叉验证、图谱化构建——这是诺吉产品"为什么有效"的底层答案

数据精炼可信度仪表盘

以下指标反映规律库的当前质量状态，持续迭代更新

📊
全覆盖
核心字段质检覆盖
每条规律的核心参数（效应量、衰减曲线、失效边界）均已完成结构化标注与质检
🔍
>90%
多模型盲审自洽率
同一规律经不同模型独立盲审，结果一致性超过90%——确保不是单一模型"自说自话"
🕸️
>90%
行为图谱边一致率
5687+条规律之间的关系边经交叉验证，语义一致率超90%，确保图谱推理可靠
✅
全量达标
公式参数化达标率
核心公式已完成参数化——效应量、行业系数、衰减曲线均带区间标注，可直接用于产品计算

以上指标为区间范围，非精确数值。数据持续迭代，以最新质检结果为准。

数据精炼方法论

不是AI"生成"规律，而是用AI"验证"规律——每一步都经过独立校验

1
规律采集
从行为科学文献中提取规律，标注原始来源与置信度
→
2
多维标注
每条规律标注效应量、衰减曲线、行业系数、失效边界等核心参数
→
3
多层质检
多模型独立盲审 + 交叉验证，不一致项触发二次复查
→
4
参数化
将质检通过的规律转为结构化参数，形成可计算的数据包
→
5
图谱构建
发现规律之间的协同、互斥、因果等关系，构建知识网络

关键差异：普通AI用大模型"凭经验"生成建议。诺吉用大模型做验证工具——
规律本身来自文献实证，AI的作用是确保每条规律在参数化过程中不走样。

为什么别人抄不走

数据壁垒的真正厚度，不在数量，在精炼深度

🧱 不是数据多，是精炼深

公开的心理学文献谁都能读。但把文献转化为带效应量、衰减曲线、行业系数的结构化参数——这需要一套完整的质检方法论和数千小时的验证迭代。

🔗 不是孤岛，是网络

单条规律有价值，但有限。当5687+条规律之间的关系被图谱化——协同效应、互斥关系、因果链——形成的是可推理的知识网络，不是词条合集。

🔬 不是AI生成，是AI验证

用AI"生成"行为科学建议——任何有API Key的人都能做。但用多模型交叉验证来确保规律参数化的准确性——这需要方法论、流程和质检基础设施。

⏳ 不是一次性，是持续迭代

规律库不是"做完就完了"的静态数据集。每条规律标注了衰减周期和失效边界，质检流水线持续运行——新规律入库、旧规律复查、参数持续修正。

关于数据资产

常见疑问

这些规律是从哪里来的？
规律来源于行为科学领域的实证研究文献——包括心理学、行为经济学、社会学等学科中经过实验验证的发现。诺吉的工作是将这些发现转化为结构化、可计算、可组合的数据包。
"多模型交叉验证"是什么意思？
同一条规律，由不同的大模型独立进行参数化质检，然后比对结果。如果两个模型给出的效应量区间、衰减方向一致，说明规律本身清晰可靠；如果不一致，触发人工复查。这比单一模型"自己改自己"可靠得多。
仪表盘上的数字是固定的吗？
不固定。规律库在持续迭代——新规律入库、旧规律复查、质检方法论升级，都会影响指标。仪表盘反映的是当前状态，不是最终状态。
诺吉的数据资产对外提供吗？
目前规律库本体不对外开放。但通过API（如时机API）可以间接使用数据资产的计算结果——输入你的场景参数，拿到结构化的行为科学建议。未来会开放更多API能力。