资产类型：业务闭环工作流 + 数据价值链路设计 用途：受控配方系统的核心资产不是某个功能，而是一条从皮肤数据到定制产品、再从消费反馈回流到配方规则的双向闭环。本文沉淀这条闭环的工作流设计与数据链路抽象。
flowchart TD
A[① AI 皮肤检测<br/>多光谱测肤 + 问答诊断] --> B[② 配方规则匹配<br/>配方推荐 Agent]
B --> C[③ 生产工单生成<br/>配方→设备可执行指令]
C --> D[④ 微批生产<br/>按已批准工单执行]
D --> E[⑤ 扫码追溯<br/>瓶码绑定必要批次信息]
E --> F[⑥ 反馈回流<br/>使用反馈 + 复购行为]
F -->|迭代配方规则| B
F -->|更新肤质档案| A
| 步骤 | 用户看到什么 | 系统在做什么 | 关键约束 |
|---|---|---|---|
| ① 皮肤检测 | 短时测肤 + 问答 | 检测结果 + 问答槽位 → 肤质档案 | 用户授权、数据最小化与访问控制 |
| ② 配方匹配 | 推荐卡片 + 成分解释 | 肤质档案 → 功效映射 → 已审核原料与规则约束 | 禁止开放式生成配方，低置信度转保守方案或人工确认 |
| ③ 生产工单 | 生产状态反馈 | 配方结果 → 经设备能力校验的工单 | 工单不得超出设备与工艺边界 |
| ④ 微批生产 | 可理解的过程状态 | 执行工单并保留必要批次记录 | 生产与清洁要求由已批准 SOP 管理 |
| ⑤ 扫码追溯 | 查看必要的配方版本与批次信息 | 瓶码、配方版本与批次建立追溯关系 | 只展示消费者所需信息，不暴露敏感档案 |
| ⑥ 反馈回流 | 使用后回访与再次评估 | 结构化反馈写回规则评估层 | 校正主动反馈样本偏差 |
业务闭环每转一圈，新增反馈都可用于校准规则。以下只展示产品数据如何回流，不涉及商业计划或融资内容：
flowchart LR
RWD[RWD 真实世界数据<br/>肤质档案·使用反馈·复访行为] --> RIM[RIM 原料智能矩阵<br/>肤质×功效×原料的验证关系库]
RIM --> RULES[可复用规则资产<br/>版本化配方规则<br/>+ 验证记录]
| 层 | 定义 | 增值方式 | 产品动作 |
|---|---|---|---|
| RWD | 单次交互产生的原始数据：测肤影像、问答、反馈、复访 | 通过授权、结构化与版本绑定形成可用数据 | 检测流程设计、反馈回访机制 |
| RIM | 从 RWD 中提炼的「肤质 × 功效 × 原料」有效性矩阵 | 质量：反馈回流持续验证/证伪配方假设 | 配方规则版本管理、A/B 配方对比 |
| 规则资产 | 经过验证的配方规则、版本记录与适用边界 | 新反馈持续验证或证伪既有规则 | 规则版本管理与灰度验证 |
关键设计决策：反馈回流必须结构化。 用户反馈不是评论区文本，而是绑定到具体配方版本的标签集（保湿感/吸收度/致敏反应/香味接受度），否则 RWD 无法向 RIM 转化。
软硬一体产品的工作流不止用户链路，还包括三条支撑链路（简版）：
- 设备状态链路：可用状态与异常 → 运营界面 → 补料或维护工单；
- 规则发布链路：新规则 → 仿真校验 → 小范围验证 → 审批后发布；
- 合规链路：必要批次记录 → 审计归档 → 按权限提供追溯查询。
- 闭环 > 漏斗：交易型产品看漏斗，数据驱动型产品必须设计闭环——没有回流的数据链路只是采集，不是资产；
- AI 输出必须"物理可执行"：Agent 的输出契约要以下游执行系统（这里是设备）的能力边界为准，而非模型能力上限；
- 意图→澄清→计划→执行→验证→交付六段框架的复用：配方推荐链路（检测=意图捕获、问答=澄清、推荐卡片=计划确认、生产=执行、追溯=验证、交付+回访=交付）复用文生应用 Agent 的通用框架。