内容是如何撰写的

这里没有一句话由模型撰写。下面说明文字从何而来。

英文原文: https://argusic.com/how-this-is-written

最后更新：2026年9月11日。

Argusic 发布了数百个关于其测试过的软件的页面，其中的每项测量都由自动化 agent 产生。这自然让人想问文字本身是如何产生的，因此本页直接回答这个问题，并列出你可以核查的文件。

本站没有一句话由模型撰写

结论不是，摘要不是，每周报告不是，视频旁白也不是。系统确实会调用 AI 模型，但只有一个方向：被测量的 agent 是 AI，调度它们就是全部用途。发布流程中没有任何环节让模型撰写文字。

产生文字的是一个用数据库行填充的模板。如果该行为空，句子就不会出现，这就是为什么这里的页面宁可留空也不猜测。每周报告生成器在其开头几行就写明了同样的规则：每句话都是用一行数据填充的模板，模型什么也不写。

文字实际来自哪里

数字

读取自产生它们的那次运行：安装时间、遇到并修复的错误、token、成本、固定的 commit、容器镜像。每个数字都链接到那次运行。

agent 对所发生情况的叙述

完全按照 agent 在运行中记录的原话引用，包括它遇到的错误以及每个错误耗费的分钟数。不做摘要，不做润色，也不改写成建议。引用时会加引号，并注明来自哪次运行。

优势、局限与比较

由同样的数据行组合而成：一项优点就是一项测量，绝不是一个形容词。"八分钟内完成安装"是一行数据。"易于搭建"是一种观点，不会出现。

说明性文字和页面文案

由人撰写，在 dashboard 或仓库中完成，并像其他任何修改一样经过审查。

任何内容发布前都由人工审批

结果以草稿形式创建。在它们出现之前由人工审批，审批会被记录。测量有意做成自动化，因此它可以重复，也没有人能左右它；发布则不是，因此页面上的内容总有人负责。运营者的名字写在关于页面上，更正也发送到同一地址。

证据从不被编辑

录屏和 log 在到达时计算哈希，并原样保存。提供之前会进行三种转换，它们都不触及实质内容：有效的凭据值会被脱敏，项目作为自身功能生成的密钥材料会被遮盖，受测 agent 以 Argusic 自己的中立身份而不是其厂商的名称出现。如果某项测量被发现有误，我们会重新运行，页面随新的运行而改变。数字绝不会被悄悄改写到旧 log 之上。

为什么要说这些

因为另一种做法是请你相信我们，而本站存在的意义正是主张没有人应该只凭信任。上面的一切都能在代码中看到：报告见 orchestrator/src/lib/report-weekly.ts，项目页面可以对一个项目说什么见 web/src/lib/subject-analysis.ts，视频会说出什么见 orchestrator/src/lib/video-brief.ts。这些文件都带有测试，其作用是：一旦出现数据无法支持的句子，测试就会失败。

完整的测量流程是另一个问题，见方法论页面。