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我给盯盘看板装了个「越用越好」的学习闭环:反馈采集 → 词典固化 → 金标回放
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我给盯盘看板装了个「越用越好」的学习闭环:反馈采集 → 词典固化 → 金标回放
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发布于 2026-09-22 00:22:14
发布于 2026-09-22 00:22:14
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概述
我给盯盘看板装了个「越用越好」的学习闭环:反馈采集 → 词典固化 → 金标回放 我用 WorkBuddy 做了一个个人盯盘看板:服务端每轮抓取 500+ 条财经快讯,由 Jev(System One 模型)自动打三个标签——主题分类、相关度(0–1)、是否值得停下来看(信号)。单条打标约 0.83 秒、成本约十万分之四美元,这套打标本身已经足够便宜。
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WorkBuddy
监督学习
#jev
#盯盘看板
#反馈采集
目录
我给盯盘看板装了个「越用越好」的学习闭环:反馈采集 → 词典固化 → 金标回放
背景:AI 打标很便宜,但「错了不改」很贵
一、输入材料
二、WorkBuddy 配置
三、操作步骤(含踩坑)
第 1 步:反馈采集(P0)——把标注成本摊进日常行为
第 2 步:口径体检(P1)——让阈值自己说话
第 3 步:词典固化(P2)——一次点击,整类修正
第 4 步:金标回放闸门(P3)——学错也不会变差
第 5 步:主动学习(P4)——把人用在刀刃上
第 6 步:验证与部署
四、产出物
复盘:这套模式能迁移到哪
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