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第33章 风起青萍（上）（第1页）
宗门大殿议事的余波，如同在平静的青云宗湖面投下了一颗巨石，涟漪迅速扩散至宗门的每一个角落。宗主陆云舒钦点李卷负责“KPI体系”试点，并允许其组建临时“体系推行小组”的消息，像长了翅膀一样飞遍了外门，甚至引起了内门的广泛关注。
一时间，李卷这个名字，再次被推到了风口浪尖。羡慕、嫉妒、钦佩、质疑、乃至仇视，种种目光交织在他身上。然而，处于风暴中心的李卷，却表现出异乎寻常的冷静与高效。他深知，宗主给予的信任和支持是暂时的，试点成功与否，直接关系到这套体系的生死，也关系到他自身在宗门的未来。
从宗门大殿返回后的第一时间，李卷便与古岳长老进行了一次长达两个时辰的密谈。在古岳长老沉稳如山岳般的支持下，李卷迅速搭建起了“体系推行小组”的初步框架。
小组核心成员自然少不了“万界互联”的班底：孙浩负责对外联络与各机构协调，凭借其日益精进的交际手腕和对宗门规则的熟悉，周旋于各方势力之间；赵铁柱带领技术团队，负责与周数的数据分析司对接，将抽象的算法模型转化为平台可运行的具体程序模块，并确保“万界互联”平台在试点期间稳定运行，作为数据采集和任务分发的重要依托；墨辰则兴奋地投入了针对阵法院试点区域的“特殊技能量化标准”制定工作，他那跳脱的思维和丰富的阵法知识，在这方面竟起到了意想不到的作用；周数更是如同找到了人生终极意义，带领数据分析司全员闭关，疯狂演算、优化模型，几乎到了废寝忘食的地步。
除了原班人马，李卷还凭借古岳长老的手令和宗主的口谕，从外门戒律堂借调了两名以公正着称的筑基期执律弟子，负责监督试点过程的合规性，杜绝徇私；从百业堂请来了一位精于账目和资源核算的老执事，协助设计资源匹配方案；甚至通过古岳长老的关系，从内门星衍峰和丹霞峰（尽管这两峰峰主内心并不情愿）各邀请了一位对数据推演或丹药量化评估感兴趣的金丹期长老作为“技术顾问”，虽不直接参与管理，但在关键算法和评估标准上提供高阶修士的见解。
这个小组结构合理，既有李卷的绝对核心与执行力，又兼顾了宗门各方的代表性与专业性，显示出李卷在人事安排上的成熟。
接下来，便是确定试点范围与具体内容。依据宗主令和与古岳长老商定的“由易到难、由点及面、可控可调”原则，李卷将试点分为三个层次：
第一层次：外门公共机构深度试点。
任务堂： 这是整个体系的基石。试点内容最为核心：全面启用“任务难度多维动态评估模型”，对所有新发布及存量任务进行重新评分。试行“智能任务推荐”功能，根据初步构建的弟子能力画像，向弟子推送匹配度更高的任务。任务完成后的贡献点结算，将不再采用固定值，而是基于任务动态评分和弟子个人完成度（如耗时、资源消耗、完成质量报告）进行加权计算，生成“综合贡献值”。
传功殿： 试点“传功效果反馈量化”。弟子在听课后，可通过平台对传功师兄/师姐的讲解清晰度、实用性等进行匿名评分（五星制），并结合后续弟子就相关功法问题的咨询频率、突破成功率等间接数据，对传功者的“教学效果”进行辅助评估，作为其获取传功报酬和宗门评价的参考之一。
七大事业机构（丹堂、器殿、药堂、体院、符堂、阵殿、兽院）： 试点“特殊技能认证与贡献附加”。在这些机构学习或工作的弟子，可通过实际操作、考核评定其具体技能等级（如“一阶丹火掌控”、“基础法器修复”、“常见灵植辨识”等）。拥有技能认证的弟子，在执行相关任务时，可根据技能等级获得额外的“技术贡献附加值”。同时，各机构内部的生产任务（如炼丹、炼器、绘制符篆）也纳入任务难度评估体系，根据成丹率、法器品质、符篆成功率等指标，对参与弟子的“生产效率”进行量化记录。
第二层次：内门指定峰部非核心区域试点。
星衍峰（指定区域 - 基础阵法维护与研发小组）： 试点“研发类任务与创新能力评估”。该区域弟子负责维护宗门部分基础阵法，并进行一些低风险的阵法改良试验。试点内容：将其维护工作拆分为具体任务，根据阵法复杂度、维护耗时、故障率等设定评估系数。对于研发任务，引入“创新性系数”和“潜在价值系数”，由星衍峰顾问长老和墨辰等人共同评议，即使研发失败，只要过程有价值、有数据积累，也可获得一定的“研究贡献值”。同时，记录弟子在阵法推演、提出新思路方面的表现，作为“潜力评估”数据。
丹霞峰（指定区域 - 常见丹药标准化炼制工坊）： 试点“标准化生产与质量控制量化”。该工坊主要批量炼制凝气丹、回元丹等基础丹药。试点内容：严格记录每位负责炼丹弟子的“成丹率”、“上品/中品/下品丹药产出比例”、“单位时间产量”、“灵力消耗效率”等数据，形成个人“生产效率画像”。根据画像，调整其资源配给（如灵草份额、地火使用时间），并对高效率、高质量的弟子给予额外资源激励。尝试建立丹药质量的客观检测标准（如丹毒含量、灵气纯度），减少主观评判。
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第三层次：“万界互联”平台及“互助会”内部先行。
在平台内部员工和互助会核心成员中，全面试行“弟子能力立体化画像”雏形，并强制要求他们接取任务时优先使用“智能推荐”系统，积累初始数据和用户反馈。
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