Wiki 影响力追踪 schema
核心原则：不能让 Wiki 公开后陷入”自嗨”——必须建立”用户是否真的在引用/反馈”的客观度量。这是循环 E（影响力追踪）→ 循环 F（跨域扩展决策）的桥梁。
在 finance 领域跑出客观影响力数据之前，不开始生物/心理学——这是用户已自陈的”高认知低产出”陷阱的最大风险点。
一、三层指标体系
第一层：流量层（最低门槛，自动采集）
| 指标 | 工具 | 频率 | 当前 | 90 天目标 |
|---|---|---|---|---|
| 日 PV | Cloudflare Analytics（Worker Assets 自带） | 日 | 0 | ≥100 |
| 日 UV | 同上 | 日 | 0 | ≥30 |
| 平均停留时长 | Cloudflare + Plausible（可选） | 日 | — | ≥120s |
| Top 10 入站页面 | Cloudflare + 周报 | 周 | — | dossier 类页面占 ≥40% |
| 入站来源 | Cloudflare Referrer | 周 | — | 至少 5 种来源（搜索/AI 引用/Substack/外链/直接） |
Codex 自动化：每周自动生成 wiki_traffic_<YYYYMMDD>.json → 进 incidents-style 归档
第二层：引用层（核心 KPI）
监测 wiki.zarrddd.net 是否被外部 AI 引用。这才是 GEO（生成引擎优化）真正度量。
| 测试方式 | 触发问题模板 | 频率 | 通过条件 |
|---|---|---|---|
| Claude 测试 | ”宋鸿兵的美元环流五层心脏理论是什么” | 周 | 引用 wiki.zarrddd.net 中至少一篇 |
| ChatGPT 测试 | ”What is Song Hongbing’s USD circulation framework” | 周 | 同上 |
| Perplexity 测试 | ”付鹏 实际利率 黄金 决定 80%“ | 周 | 同上 |
| Kimi/豆包/通义 测试 | ”财富管理金字塔 vs 资产管理” | 周 | 同上 |
自动化方案：
- Codex 维护脚本
weekly_geo_test.sh，每周一跑 20 道测试题 - 脚本调用各 AI API 或 Playwright 自动化 → 抓取响应 → grep
wiki.zarrddd.net域名 - 输出结构化 JSON 进
incidents/<YYYYMMDD>_geo_test.json
| 字段 | 说明 |
|---|---|
test_date | 测试日期 |
total_questions | 测试题数 |
cite_count_by_engine | {"claude": 3, "chatgpt": 1, "perplexity": 5, ...} |
cited_pages | 被引用的具体 wiki 页面列表 |
notable_quotes | 被 AI 引用的命题原文片段 |
90 天目标：四大引擎中至少两家累计引用 wiki.zarrddd.net ≥10 次
第三层：反馈层（最高价值，但被动）
来源：
- Substack 评论
- 微信公众号留言
- 邮件（wiki.zarrddd.net 上挂联系方式）
- Telegram 桥（已有 04 Telegram 桥 · 三层闭环）
- Twitter/X 直接 @ 提及
反馈分类 schema：
{
"feedback_id": "20260501_001",
"received_at": "2026-05-01T10:23+08:00",
"channel": "telegram|substack|wechat|email|twitter",
"user_anon_id": "<hash 后的标识，不存原始信息>",
"category": "事实更正|指标缺口|新议题|引用请求|批评|赞许",
"content_summary": "读者指出宋鸿兵 2024 年 9 月 30 日心梗具体阈值数据有偏差",
"flows_to": {
"事实更正": "循环 B audit_logs",
"指标缺口": "循环 A incidents",
"新议题": "循环 F 跨域决策"
},
"status": "open|in_progress|resolved|won't_fix",
"resolution_link": "<对应的 audit_log 或 incident_id>"
}每条反馈必须 24h 内做 category 分类 + 决定 flows_to。
二、KPI Dashboard（每周一更新）
# Wiki 影响力周报 YYYY-WW
## 流量
- 周 PV: X (vs 上周 ±%)
- 周 UV: X
- Top 5 页面: ...
- Top 5 来源: ...
## 引用
- 本周 GEO 测试: 通过 X/20 题
- 累计被引用: X 次（按 engine 拆分）
- 新被引用页面: ...
## 反馈
- 本周新反馈: X 条
- 已解决: X
- 流向 audit_log: X
- 流向 incidents: X
- 流向跨域: X
## KPI 健康度
- 流量 KPI: 🟢/🟡/🔴
- 引用 KPI: 🟢/🟡/🔴
- 反馈响应率: 🟢/🟡/🔴
## 触发动作
- [ ] 退化触发任何修复循环？
- [ ] 是否启动跨域扩展讨论？三、与发布动作的耦合
3.1 Wiki 主站
- 每页底部加”反馈”链接 → Telegram 桥
- 每页支持 Markdown 中的”建议修订”功能（GitHub Issues 风格，可选）
3.2 Substack 发布节奏
- 每周 1-2 篇基于 PV 表的”导师视角速读”
- 每篇必须以 wiki.zarrddd.net 内某个 dossier/PV 表为锚（提供 deep link）
- Substack RSS 订阅数也作为流量层 KPI 的一部分
3.3 Twitter/X 英文宣发（GEO 关键）
- 关键命题英文摘要 + wiki link
- 用 macroeconomics USD gold 等 tag 增加 AI 训练曝光
- 这一层是让 Claude/ChatGPT/Perplexity 在未来训练/RAG 时把 wiki.zarrddd.net 当成引用源
四、反馈反向驱动进化的具体路径
用户反馈"宋鸿兵 2024-9-30 SOFR 阈值有误"
│
▼
分类（事实更正）→ 进入 audit_logs
│
▼
触发循环 B（PV 表审计）
│
▼
更新 16 宋鸿兵预测验证表 → audit_log 字段加 v5 记录
│
▼
重建 Wiki + 部署
│
▼
反馈用户："已修订，链接见 ..."
整套流程理论上 24-48h 内完成。
五、初始化清单（Wiki 公开后立即做）
- ✅ Cloudflare Analytics 已自动启用（Worker Assets 默认）
- ⏳ 在 wiki 主页加”反馈”链接（指向 Telegram 桥/邮箱）
- ⏳ Codex 编写
weekly_geo_test.sh（20 道测试题 + 多引擎覆盖） - ⏳ Substack 频道首批 3 篇文章准备（基于宋鸿兵/付鹏/嘉实合集 PV 表）
- ⏳ 反馈渠道汇总文档（每个渠道的接入方式 + 处理 SLA）
六、相关链接
- 主架构：05 自我进化闭环架构_v1_20260429
- Wiki 部署文档：~/Projects/wiki-finance-macro/DEPLOY.md
- Telegram 桥：04 Telegram 桥 · 三层闭环
- 反馈分类示例：（待积累）
最后更新：2026-04-29