豆包、元宝、文心吃的来源不一样，手动维护四套内容，最后一定口径漂移：官网写 2010、软文写 2015，AI 交叉核验时判你矛盾、整体降权。解法是工程化的——“一份源，四种输出”。

正确做法是

把"事实"和"呈现"彻底分开。事实层只存客观信息（厂名、区域、品类、规格、适用场景、FAQ），呈现层是各平台模板。渲染时读同一份事实、套不同模板。

构建时读源数据

最小源brand.yaml：

facts:name:示例绝热材料厂region:河北·大城category:管道保温棉apply:集中供热改造not_apply:家装零售faq:-q:防火等级怎么看？a:看检测报告的燃烧性能等级，B1 级可用于管道保温。

渲染器：

importyaml,pathlibfromstringimportTemplate facts=yaml.safe_load(open('brand.yaml',encoding='utf-8'))['facts']tpl={'toutiao':Template('$name｜$category，$region 直供。$apply 首选。'),'wechat':Template('## $name\n\n主营 $category，服务 $region。\n\n适用：$apply；不适用：$not_apply。'),'web':Template('<h1>$name</h1><p>$category · $region</p>'),}forplat,tintpl.items():out=t.substitute(facts)pathlib.Path('dist/'+plat+'.md').write_text(out,encoding='utf-8')

Template用$name占位，facts 的键名要一一对应；缺键直接抛 KeyError，反而帮你早发现问题。

渲染完做一次"一致性回检"——确认每个产物里都还在核心事实：

forplatintpl:txt=pathlib.Path('dist/'+plat+'.md').read_text(encoding='utf-8')assertfacts['name']intxtandfacts['region']intxt,plat+' 丢了事实'

这一步能拦住"模板写死导致某平台漏字段"的低级错。

关键点

• 模板里别硬编码夸张措辞，事实只调呈现、不改语义。
• 源数据用 git 管版本，每次发布打 tag，出问题能回溯到哪一版事实。
• 产物不入库、每次构建重生成，杜绝"改了源没重跑"。

四模板形态不同，底层是同一组事实。矛盾从源头消失，AI 交叉核验时看到的是"同一个人在不同场合的一致说法"——这正是它愿意引用的前提。

延伸：为什么这样拆，而不是"多写几套模板"

• 依赖权衡：示例用标准库 string.Template，零依赖、够用；确有复杂逻辑再上 Jinja2，别为四套文案引一整个模板引擎，构建慢还难排查。
• 四平台取舍：头条要短平快、一句话卖点；公众号走系列长文、一篇解决一个问题；网页版喂 JSON-LD 给机器读；聚合版做词条体、便于被引用。同一组事实、四种叙述密度。
• 可复现：CI 里对四个产物算 sha256 存进构建日志，任何人重跑都得到同一结果，杜绝"本地能过、线上漂移"。
• 事实变更走 PR：改 brand.yaml 必须过 review，禁止有人直接在产物里手改一句话，把好不容易对齐的一致性又破坏掉。

上线前自查：3 步

1. 改一处事实、重跑构建，四个产物都变了。
2. 抽任一平台产物，看核心名称、区域、价格是否都在。
3. 产物算 sha256 与上次比，没改动时数值不变。
   三件都过，说明"一份源"真的驱动了"四种输出"，而不是四份各自维护的稿子。