极工坊
J-CORE / 可信交付算法引擎J-CORE可信交付
J-TASK看懂需求J-SAVE控制成本J-VERIFY核验供给J-MATCH促成成交J-SCORE评价成果J-PROOF沉淀信任- 协同算法引擎
- 6
- 首批专利布局
- 3
- 可信交付证据链
- 1
- 黑箱自动定标
- 0
首批发明专利布局
先攻最难复制的三件事。
以下为专利布局方向，不表示已经获得授权。
- 01J-TASK首批发明专利布局
需求任务图自动生成算法
把模糊目标变成有依赖、有验收点、有版本边界的任务图。
- 核心机制
- 语义归一 → 约束抽取 → 依赖推导 → 验收节点绑定
- 可验证输出
- 可执行任务 DAG、风险节点与版本化交付蓝图
- 02J-SAVE首批发明专利布局
质量约束型 Token 节省算法
先锁定质量底线，再选择最少上下文、最合适模型与复用路径。
- 核心机制
- 质量约束 → 上下文裁剪 → 模型分层 → 结果复用 → 超预算转人工
- 可验证输出
- 可解释的模型路由、Token 预算与质量保护策略
- 03J-VERIFY首批发明专利布局
OPC 多源能力核验算法
让案例、履历、交付记录和验收评价彼此印证，而不是只看自我介绍。
- 核心机制
- 来源分级 → 一致性校验 → 时效衰减 → 交付关联 → 风险标注
- 可验证输出
- 可追溯能力证据集、可信度与适配边界
六算法协同链
每一步都知道输入、机制和输出。
- 01看懂需求J-TASK
需求任务图自动生成算法
把模糊目标变成有依赖、有验收点、有版本边界的任务图。
- 输入
- 需求原文、附件、预算、截止时间与验收偏好
- 算法机制
- 语义归一 → 约束抽取 → 依赖推导 → 验收节点绑定
- 输出
- 可执行任务 DAG、风险节点与版本化交付蓝图
- 02控制成本J-SAVE
质量约束型 Token 节省算法
先锁定质量底线，再选择最少上下文、最合适模型与复用路径。
- 输入
- 任务难度、质量阈值、上下文、模型能力与 Token 预算
- 算法机制
- 质量约束 → 上下文裁剪 → 模型分层 → 结果复用 → 超预算转人工
- 输出
- 可解释的模型路由、Token 预算与质量保护策略
- 03核验供给J-VERIFY
OPC 多源能力核验算法
让案例、履历、交付记录和验收评价彼此印证，而不是只看自我介绍。
- 输入
- 人设、作品、项目证据、评价、Skill 与时效信息
- 算法机制
- 来源分级 → 一致性校验 → 时效衰减 → 交付关联 → 风险标注
- 输出
- 可追溯能力证据集、可信度与适配边界
- 04促成成交J-MATCH
动态反向竞拍与智能匹配算法
同时比较报价、交期与保障，避免最低价自动获胜。
- 输入
- 公开预算、报价、工期、修改保障与能力证据
- 算法机制
- 价格 45% + 交期 30% + 保障 25% + 异常低价降权
- 输出
- 性价比、最快、保障与风险候选的可解释排序
- 05评价成果J-SCORE
作品质量与能力评估算法
把测试、验收、修改和反馈转成可复核质量量表。
- 输入
- 交付物、测试结果、验收项、修改记录与客户评价
- 算法机制
- 验收项对齐 → 缺陷分级 → 证据复核 → 评价校准
- 输出
- 作品质量分、能力增量与下一单适配建议
- 06沉淀信任J-PROOF
可信交付证据链算法
把需求、版本、任务、成果和验收串成可以追问的证据链。
- 输入
- 需求快照、方案版本、任务事件、交付物与验收结论
- 算法机制
- 版本索引 → 事件关联 → 证据摘要 → 验收锚点 → 履历回写
- 输出
- 可信交付回执、证据索引与可验证能力履历
可信边界
算法给建议，主人做决定，证据留下来。
当前版本不会因为低价自动定标，也不会绕过人工授权执行支付或外部动作；J-CORE 的每次推进都应能回到任务、预算、交付物与验收依据。