qoderwake中营销分析策略维度需动态校准特征权重才能精准识别爆品核心因子。需启用策略自进化开关，通过csv批量导入或手动标注正负样本，清除缓存后设高灵敏度与跨周期衰减，触发critic-refiner双阶段重校准，最终验证关键因子贡献度是否收敛。
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当你在QoderWake中反复执行同一类营销分析任务（如“识别过去30天转化率突增的SKU”），系统却始终无法稳定聚焦到真正驱动爆品的核心因子（如“直播间话术密度＞8句/分钟”或“详情页首屏停留＞12秒”），说明策略维度尚未完成特征权重的动态校准。
确认策略维度是否已启用自动优化
进入QoderWake控制台 → 工作流管理 → 选择目标营销分析工作流 → 点击「策略配置」标签页。
查看「策略自进化」开关状态：若为灰色禁用状态，说明该工作流未激活权重优化能力，后续所有调优操作均无效。
点击右侧开关按钮启用，系统将自动挂载Critic-Refiner双阶段回溯模块，并开始采集每次执行后的反馈信号（如人工复核修正、业务指标偏差值、AB测试胜出率）。
注入历史爆品样本与负样本对
方法一：批量导入结构化样本集
准备CSV文件，必须包含三列：sku_id（字符串）、feature_vector（JSON格式，如{"live_talk_density":9.2,"page_stay_first_sec":14.7,"discount_depth_pct":35}）、label（1=爆品/0=非爆品）。
在策略配置页点击「样本训练集」→「上传文件」，选择CSV并提交。系统会自动解析并映射至策略维度的特征空间。
【注意】文件中feature_vector字段必须与当前工作流所调用的技能模块输出字段严格一致，否则触发维度错位，导致权重计算崩溃。
方法二：手动标注近期执行结果
打开「经验演化图谱」→ 筛选近7天内所有“营销爆品识别”任务 → 对其中置信度＜0.75且被人工修正的结果，点击「标注为负样本」；对置信度＞0.9且经AB验证确为爆品的结果，点击「标注为正样本」。
每标注5组样本，系统自动触发一次策略维度增量更新，无需等待全量重训。
代码编辑 CLI 工具集合：Cursor CLI（agent）和 Qoder CLI（qodercli），用于代码修改、重构、Code Review 及自动化代码任务。
强制触发策略权重重校准
第一步：清除旧策略缓存
执行命令：qoder-cli strategy flush --workflow=marketing-burst --dimension=weights。该操作将删除当前策略模型中所有历史权重快照，仅保留原始特征定义骨架。
第二步：设定校准强度参数
在策略配置页底部「高级参数」区域，将「权重更新灵敏度」滑块拖至「高」档位（对应学习率0.03），同时勾选「启用跨周期衰减因子」——此项确保3个月前的样本影响力按指数衰减，避免老数据拖慢响应。
第三步：发起校准任务
点击「立即重校准」按钮，系统启动Critic阶段：扫描全部已标注样本，计算各特征与label的互信息量；随后进入Refiner阶段：基于梯度提升树（XGBoost）重构权重向量，生成新策略版本v2.3.7。
校准完成后，原策略版本自动归档至「历史策略库」，新版本即时生效。
验证权重优化效果
在控制台新建一条测试任务，输入条件：“筛选近7天GMV增长＞200%且UV价值＞180元的SKU”，提交后观察输出结果顶部的「关键因子贡献度」条形图。
若“直播话术密度”与“详情页首屏停留”两项特征的贡献度占比总和＞65%，且排序稳定位于前两位，则表明策略维度权重已完成有效收敛。
若仍出现“促销折扣深度”等非核心因子占据高位，说明样本分布存在偏差，需返回第二步补充标注真实爆品中的低折扣高转化案例。
