1实现原理 · 为什么它能做到
纯 prompt 编排的理论诊断器:知识底座是 SKILL.md 内联的一张 5 主理论 + 3 条件理论表(含作者、年份、DOI),把「共鸣」拆成可逐步筛查的机制清单
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| 社会认同与自我分类 | Tajfel、Turner,1979;Turner 等,1987 |
理论条目带文献锚点(如情绪评价理论标 DOI:10.1037/0022-3514.48.4.813),使「用了哪个理论」可被外部核对,而非自由联想。
诊断流程是「先定主张、再选机制、后定位问题、最后给改法」的五步固定顺序,避免上来就给改写建议
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### Step 2:确定核心主张和目标动作
Step 2 要求回答「如果只能保留一个主张,应保留哪一个」与「文稿希望受众完成什么主要动作」。
核心纪律一:一篇文稿只保留一个核心主张,多主张并列即标记「核心被稀释」
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### 1. 一篇文稿只保留一个核心主张
其余观点被要求降级为证据/案例/解释/行动建议。
核心纪律二:一次诊断只选一个主理论,辅助理论须同时满足三个条件(覆盖新机制 + 原文有明确触发证据 + 删除它会损失一条重要建议)
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1. 它解释主理论没有覆盖的新机制;
条件理论(沉默的螺旋/认知失调/两级传播)必须满足各自触发条件,并严禁泛化:「禁止把条件理论泛化成日常共鸣标签」。
核心纪律三:每条结论必须指向原文原句——哪句话激活了什么机制、缺失发生在哪句、应该怎么改
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每条结论都要回答:哪句话激活了什么机制,缺失发生在哪句话,应该怎样改。
Step 4 把机制状态分三档:有效/弱/无效,并列出五种可能缺失的条件(身份、归因、评价路径、内容用途、传播理由)。
核心纪律四:把「文稿能力」与「平台结果」切开,并明确列出超出边界的三类承诺(预测指标、承诺必火、分析已传播内容)
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预测完播率、点击率、推荐量等平台指标;
边界后紧接处理方式:「分析已经验证的内容为什么传播,应保留材料并交回 /dbs 判断入口」。
输出格式固定为带图标的六段诊断报告(核心机制审查/理论诊断/具体改法…),改法必须落到删除、压缩、强化、保持不动四类动作
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删除:[具体内容和原因]
模板末行还要求给出「修改后的骨架:一句话描述单一内容结构」,把诊断收敛成可执行的改写方向。
附五种可复用的常见问题模式(身份对象含混/框架缺因果桥梁/只有情绪标签/用途不清/分享理由不足),作为诊断加速器
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### 模式 3:只有情绪标签
每个模式都给出「改什么」:如身份含混→补共同处境、群体边界与具体利益。
2核心能力
01主张审查:列出全部主张并判定核心明确 / 被稀释 / 不明确
02目标动作识别(理解/认同/释然/收藏/评论/分享/行动)
03五机制顺序筛查(身份→框架→情绪评价→内容用途→在线分享)并选定唯一主理论
04机制落实度定位(有效/弱/无效 + 具体到句)
05可执行改法:删除什么、压缩什么、强化哪句、保持不动哪些、改后骨架
06条件理论闸门:只在满足触发条件时才允许使用沉默的螺旋/认知失调/两级传播
077 条自检清单,把诊断质控写成可勾选项
08边界守卫:拒绝预测平台指标、拒绝承诺必火,已发布内容交回 /dbs
4管控建议与判定依据
建议配套管控措施
面向 Agent
可自动加载
面向管理者
登记来源与版本
判定依据(文件路径与关键语句摘要)
- SKILL.md: 纯提示词指令与规则文本,无脚本执行与外部影响
审计说明: 。判级对象是本 skill 自身目录:目录内只有 SKILL.md(内联理论表)与一份界面元数据 yaml,无脚本、无网络端点、无凭证读取、不写盘,属纯指令型。注意点是认知性的——它给的是「机制的文本证据判断」,不是流量预测,且理论选择由模型完成,可能出现选错主理论的误判;skill 用单理论纪律、辅助理论三重门槛与自检清单加以约束。
5第二遍独立确认
- [ok] 外部资源/工具:是否引用了 SKILL.md 未内联的外部文献或服务 — 理论仅以「作者+年份+DOI」文字形式内联,无链接抓取、无参考文献文件、无 API。DOI 只是可核对标识,不构成网络调用。external_deps 空数组成立。
- [ok] 安全结论:是否存在文件读写遗漏 — 全文无读取文件指令(不要求读用户草稿文件,用户直接贴进对话即可),无落盘要求;输出是对话内的 markdown 诊断报告。
- [ok] 实现原理是否成立:理论机制是否真能落到「改哪一句」 — Step 4 要求「说明问题出现在哪一句,并写清缺少身份、归因、评价路径、内容用途或传播理由中的哪一项」;Step 5 与输出模板的【具体改法】要求给出具体原句与改法。机制到句子的映射是设计内的强制项,不是可选建议。
- [ok] 理论表完整性:条件理论是否真的「只在条件下使用」 — 条件理论表三行各带触发条件,且正文另加禁令「禁止把条件理论泛化成日常共鸣标签」;Step 3 再次要求「条件理论必须满足对应触发条件」。三处要求一致,无冲突。
- [unlocatable] 证据定位:仓库级元数据(stars/last_push)与 installs — stars=10121、last_push=2026-09-07 来自站点池 data/pool.json(GitHub API 采集),pin 源码内无法逐字定位;installs 未采集记 null。license 可在仓库根 LICENSE 逐字命中。
6结论
适合: 适合内容创作者在发布前做一轮机制体检:长文、公众号、口播稿、小红书正文——尤其「数据一直不好但说不出哪里有问题」的情况。也适合把它当写作检查清单(五模式 + 七自检)用于团队审稿。
不适合: 不适合要平台指标预测或投放建议的需求(明确超出边界);不适合已发布内容的传播复盘(应交回 /dbs 走诊断入口);不适合纯工具型/搜索型内容的评估(表格中已声明群体身份理论未必适用);不适合多主张并列的长文整体策略规划——它默认一稿一核心,会先要求你砍到一条。
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