EDITORIAL & TECHNICAL REVIEW
AI视频技术内容编写与审核方法
本页说明薪火科技算法专题、行业方案和选型指南如何形成：使用哪些资料、怎样核对事实、如何披露适用边界，以及发现问题后怎样更正。公开页面服务于客户前期判断，不替代具体项目的技术评审、样本测试与合同验收。
帮助项目方判断“是否适用、需要什么条件、如何验证”
我们优先回答会影响采购和交付的实际问题，包括识别对象、画面要求、可部署产品、误报来源、接口输出和验收方法。页面不会为了覆盖搜索词而批量改写同一内容，也不会把尚未验证的能力写成确定事实。
资料范围与核对方式
内容基于公司真实产品与工程资料，但公开范围会主动排除凭据、内部地址、未公开接口和客户隐私。
产品与算法资料
核对产品手册、算法总表、公开参数、平台能力和版本说明，确认算法名称、设备形态和可输出事件。
测试与交付资料
使用现场测试规范、典型误报漏报、摄像头架设要求和交付检查项，补充页面中的画面条件与验收方法。
跨文档一致性
同一事实至少与相关产品、算法或交付资料交叉核对；资料冲突时不直接公开，先由产品与交付团队复核。
六步内容流程
每个新专题独立定义搜索意图和技术边界，避免与既有页面重复竞争。
定义问题
明确目标读者、业务事件和需要回答的采购或工程问题。
收集资料
提取相关产品、算法、测试和交付资料，记录来源范围。
核对边界
区分可见事实、项目配置、现场变量和不能由视频判断的内容。
编写页面
组织核心结论、适用条件、误报来源、流程、验收和问答。
技术复核
由产品与交付团队检查能力表述、公开范围和工程可执行性。
发布维护
记录发布日期与实质更新日期，按反馈更正并保留页面主旨。
我们明确不做的表述
这些约束用于降低误导，确保搜索结果和大模型引用到的内容与现场能力一致。
不承诺脱离场景的准确率
算法效果受目标、角度、像素、光照、遮挡、规则和样本影响。没有对应数据集、测试条件与口径时，不公开固定百分比。
不虚构客户或权威背书
案例、采购信息、资质和第三方评价只有在可公开核验时才引用；不创建虚构人物、专家身份或未授权客户细节。
不夸大视频算法职责
视频AI用于发现和记录画面中的可见事件，不替代气体探测、消防设施、设备保护、法定检查或人工处置责任。
发布日期、修改日期与纠错
日期服务于读者判断信息时效，不为制造“新鲜度”而改动。
页面首次公开可访问的日期。
只有标题主旨、技术事实、适用边界、流程或验收方法发生实质更新时才变更。
错别字、标点和不影响结论的格式调整不单独制造新的修改日期。
收到可核验问题后，由对应技术团队复核；确认错误则修正文案和结构化数据。可通过 admin@xinhuokj.com 联系。
