CASH 自动化增长闭环

把一次增长实验的生命周期拆成四个可独立评估的环节，对每个环节建 eval、打分、爬坡（hill-climb）：

1. 识别机会：让模型基于历史趋势和数据提出值得做的实验；
2. 构建：把 feature 实际做出来、准备好上线；
3. 测试：验证是否达到质量标准和品牌标准；
4. 分析：实验上线后分析数据、沉淀学习。

配套机制：

• 扩张判据看周环比：每周检查各环节的结果是否更好、人投入的时间是否更少。只要周环比持续改善，说明这套自动化在 scale。
• 放权路径：起步阶段 human-in-the-loop 审批每个实验；把品牌红线写成 skill（明确的品牌 dos/don'ts）后，人工审核需求会显著下降。发错了还可以 unship。
• 从小实验起步：先跑 copy 改动和小 UI 调整。当前 win rate 约等于入行 2-3 年的 junior PM，不及 senior PM，但几个月前（Opus 4.5 之前）完全跑不通，能力在快速爬升。
• 第五个环节自动化不了：跨职能 stakeholder 管理。小实验可以跳过它，大项目里这部分仍必须由人来做——这也是作者认为 PM 工作短期不会消失的原因。