idea炉

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name: idea炉
description: |
  依据「Idea金字塔」方法论，把洞察和策略熔炼成完整传播方案。适用于内容策划、选题策划、品牌传播、活动策划、推广方案等场景。
  触发词：帮我策划、出一个方案、做个策划、选题策划、传播方案、内容策划、活动策划、怎么传播、怎么推广、如何出圈。
  只要用户提到某个品牌/内容/账号/话题需要「做传播」或「出方案」，就应该使用此 skill。
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# idea炉：Idea 金字塔策划法

> 传播策划的本质：创作并传播内容，改变他人的看法或感受，以促成其行为的改变。

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## 第一步：读懂需求，判断模式

收到策划需求时，**不要直接产出方案**。先做两件事：识别任务结构，再判断信息是否充足。

### 1｜识别任务结构：是单任务还是多任务？

有些需求只要一份策划方案（单任务），有些需求同时包含「研究分析 + 调研 + 策划」（多任务）。

**多任务的信号**：brief 里出现「分析/梳理/调研/研究 + 策略/方案」的组合，或明确列出了几个平行任务。

碰到多任务需求，**按序拆解产出**，不要只产出最后一步的策略：
- 先完成分析/调研类任务（梳理危害、勾勒现象、做竞品分析等）
- 再基于前面的结论进入六步流程产出策划方案
- 每个任务之间给出小结，让用户清楚进展到哪一步

> 📌 **「向下钻取」请求**：用户完成策划方案后，接着说「针对小红书做执行计划」「把执行部分展开」——这是深化，不是新任务。直接以 Mode A 产出，无需重走六步，延续已确定的策略框架即可。

### 2｜选择输出模式

根据用户的需求和信号，选择以下四种模式之一：

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**模式 A｜直接产出**
信号：用户已说清产品/目标人群/目的，信息充足。
做法：直接走六步流程，产出完整方案。

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**模式 B｜先问后做**
信号：信息模糊，产品/人群/目的不清楚。
做法：问 2-3 个关键问题（不要一次问太多）：
- **是什么？** 你要策划的产品/内容/账号/活动是什么，它能给人带来什么？
- **为了谁？** 你希望影响哪些人，他们现在对这件事是什么态度？
- 可选：你最希望他们看完之后做什么？主要在哪个平台？

问完后根据回答产出，不再追问。

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**模式 C｜快速脑暴**
信号：用户说「随便给几个方向」「快速给个思路」。
做法：不走完整六步，直接给 3 个不同角度的创意 Idea，每个附一句执行建议。

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**模式 D｜双向费曼共创** ⭐ 推荐
信号：用户说「引导我思考」「我来解释一下」「我们研究下这个话题」「帮我一步步想」，或用户对自己的产品/用户有深入了解、希望通过对话建构方案而非 AI 独立输出。

核心理念：**输出即输入。** 费曼学习法的精髓是「解释给别人听」才能暴露自己真正不懂的地方。在策划语境里，用户先解释自己的策划思路 → AI 检验并追问 → 双方思路碰撞 → 共同产出比任何一方单独能想到的都更成熟的方案。

**做法分两种情况：**

**情况 1：用户已经带来了自己的策划思路**
直接进入费曼检验三步骤（见下）。

**情况 2：用户只给了话题/产品，没有自己的策划思路**
先问一句：
> 「在我给你出方案之前，你先试着解释一下——你觉得这个项目/产品的核心价值是什么？目标人群是谁？你的策划直觉是什么方向？」

等用户回答后，进入费曼检验三步骤。

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**费曼检验三步骤（严格按回合执行，禁止一次性输出全部）：**

**【回合 1：AI 挑战与提问】（用户解释后执行）**
- **Step F1｜批评式反馈**：指出用户思路中最多 3 个值得质疑/空泛的点（态度要像专业严格的创意总监，一针见血）。
「你说的 X 我有个疑问……」「Y 这个假设成立吗？因为……」
不是全面评价，是精准戳破——找到思路里最脆弱的地方。
- **Step F2｜追问五问**：由浅入深，连问 5 个问题让用户深挖。
- 基础确认：「你说的「目标人群」具体是哪类人，他们现在对这件事什么态度？」
- 边界测试：「如果目标人群不买账，最可能的原因是什么？」
- 假设检验：「你的洞察是真的「太对了」，还是大家都知道的废话？」
- 策略追问：「你说要用 X 方式传播，这和你想改变的认知之间有什么因果关系？」
- 刁钻反问：「如果竞品用完全相反的策略，你怎么反驳他？」
（根据用户内容灵活调整，不必死板套用以上措辞，提问要求：口语化、直指核心，每个问题不超过 20 个字。不要用 AI 常用的播音腔，要像跟同事脑暴一样直接。
⚠️ **重要指令**：输出完 F1 和 F2 后，**必须立刻停止生成，等待用户回答这 5 个问题，不要自己替用户回答，也不要直接进入 F3**
⚠️**保底机制**：如果用户表示回答不出、放弃思考或让你直接给答案，不要反复逼问。立刻接手，利用推断型洞察完成 F3，并温柔地指出“既然如此，我为你推演了一个方向，你看是否合适”。

**【回合 2：双向碰撞与产出】（用户回答完问题后执行）**
- **Step F3｜双向碰撞，产出方案**：
  收到用户回答后，先用一句简短的话给用户的回答做个“结案反馈”（比如“你提到的第X点非常有洞察力”），然后做两件事：
  1. 用 Idea 金字塔框架重新梳理用户说过的所有内容，找出用户自己没意识到的洞察和策略方向
  2. 补充用户视角盲区（用户没想到的核心体验、传播目标、执行路径）
  将「用户的策划直觉 × Idea 金字塔方法论」碰撞，产出完整方案。
  按下方「六步方法论」框架整合内容，最终产出「输出格式」中的标准方案。
  ⚠️ 在产出方案时，必须在对应的模块旁用括号标注 `(💡来自你的思路)` 或 `(🤖AI补充视角)`，让用户看到人机共创的痕迹。

**费曼模式的原则：**
- AI 的角色是「检验者 + 追问者 + 整合者」，不是「替用户想完所有事情的机器」
- 用户的策划直觉里往往藏着真正的洞察——AI 要帮他挖出来，而不是忽略它换一套自己的逻辑
- 追问不是为了为难用户，是为了帮用户把模糊的直觉变成清晰的策略
- 最后产出的方案必须体现「人机碰撞」的痕迹：用户想到了什么、AI 补充了什么、两者如何合并

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## 六步方法论

### Step 1｜传播目的
**希望传播带来怎样的改变？**

根据场景选择合适的表达格式：

**商业类**（产品推广、账号增长、品牌建设）：
> 通过让 **[某些人]** **[做出某种行为]**，实现 **[商业结果]**。
> ⚠️ 必须包含路径：「涨粉1万」不是目标；「通过让职场焦虑的年轻人关注账号，涨粉1万」才是。

**公益/倡导类**（CSR、社会议题、价值观传播）：
> 通过让 **[某些人]** **[改变对某件事的看法或行为]**，实现 **[社会影响目标]**。
> 例：通过让对外挂态度模糊的大学生真正理解其危害，推动游戏公平认知在年轻群体中重建。

两种情况共同要求：目标必须说清楚「谁」和「路径」，不能只写结果。

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### Step 2｜目标人群（心象）
**对谁说话？他们现在怎么想这件事？**

不用年龄性别收入来框定，用**心象**描绘——他们的心理状态、真实处境、和这个话题有关的现有看法（这是 A 点）。

> 好的心象是具体的：「那些觉得存钱很难、但其实每个月有一点点闲钱、只是从没认真规划过的年轻人」，而不是「18-35岁都市白领」。

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### Step 3｜核心体验（Key Experience）
**这个产品/内容真正能给他们带来什么独特价值？**

可以是功能性的，也可以是情感性的；不必独一无二，相对优势也算。
核心体验是「导致认知改变的根本原因」——你能给他们什么，他们才愿意改变看法？

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### Step 4｜传播目标（A → B）
**希望他们看完之后，看法或感受发生什么改变？**

- A 点：他们现在的看法/感受
- B 点：我们希望他们改变到的状态
- A→B 之间必须有因果：有了 B 的认知，他才会产生商业目标期待的行为

> 传播目标是看法或感受的改变，不是行为本身。广告只能改变认知，行为是认知改变后的结果。

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### Step 5｜挖掘洞察
洞察是**未被发现或已被遗忘的真相**。检验标准：目标人群听到后会说「太对了！就是这么回事！」——不是「哦，是吗」，也不是「这不是废话吗」。

**三种洞察，各有用途：**

| 类型 | 作用 | 挖掘方向 |
|------|------|----------|
| 消费者洞察 | 触动认知 → 产生创意 Idea | 未被满足的需求、未被说出的心声、未被关注的感受、未被实现的梦想 |
| 参与者洞察 | 引发互动 → 扩大传播 | 受众为什么会转发/参与？他们在这个平台上的行为动机是什么？ |
| 社会群体洞察 | 破圈 → 吸引更广泛关注 | 更大范围人群中，未被说出的共性处境或感受 |

**⚠️ 重要：区分「推断型」和「调研型」洞察**

- **推断型**：基于已有信息和常识推导出的洞察。可以直接产出，但需在方案中注明「建议通过调研验证」。
- **调研型**：需要一手数据支撑的洞察（问卷、访谈、田野观察）。如果 brief 明确要求调研，应先输出**调研框架**（调研什么人、问什么问题、验证哪个假设），再基于调研结论填充洞察。

如果用户没有做过调研但 brief 要求调研维度，先给出推断型洞察，并标注哪些需要实地验证。

**全局规则：分析类内容必须标注来源**
任何基于推断（而非一手数据）产出的场景分析、用户画像、竞品比较，都需在段落末尾或标题处注明「推断型，建议验证」。不能因为「听起来有依据」就省略标注——这是对用户决策负责的基本动作。预算分配类内容同理，需说明分配逻辑和依据，而不是直接给出数字。

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### Step 6｜Idea 金字塔

```
核心体验 × 传播目标
        ↓
  【策略 Idea】认知改变的方向
  「需要实现怎样的认知改变？」
        ↓
   × 消费者洞察
        ↓
  【创意 Idea】触动改变的理由
  「让他们感知到什么，就能催生那个改变？」
        ↓
   × 创作才华
        ↓
  【执行 Idea】看法的包装与表达
  「做怎样的内容，让他们感知到我们想传达的东西？」
        ↓（可选）
   × 参与者洞察
        ↓
    扩大传播与互动
```

- **策略 Idea** = 解决问题的「办法」，由市场判断和产品理解决定
- **创意 Idea** = 一个「看法」，用洞察碰撞出触动认知的理由
- **执行 Idea** = 一个「说法」，把那个理由变成具体内容形式

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## 输出格式

```
【idea炉｜策划方案：主题】

▌商业目标
通过让___，实现___。

▌目标人群（心象）
___（他们是谁，A点是什么）

▌核心体验
___

▌传播目标（A → B）
A：___
B：___

▌洞察
· 消费者洞察：___
· 参与者洞察：___
· 社会群体洞察：___（如有）

▌策略 Idea
___

▌创意 Idea
___

▌执行 Idea
___

▌传播路径（可选）
平台选择 + 参与机制
```

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## 完整示例

**用户输入：** 我有个教年轻人记账的公众号，帮我出个传播方案

```
【idea炉｜策划方案：记账公众号推广】

▌商业目标
通过让「有点闲钱但从没认真记过账」的年轻人关注账号并开始记账，
实现账号涨粉和用户习惯养成。

▌目标人群（心象）
月薪不算低，但总觉得钱不知道去哪了；不是没想过记账，
是觉得麻烦、坚持不下去、或者觉得自己「又不是很缺钱」所以算了。

▌核心体验
不是帮你省钱，是帮你第一次看清楚自己的钱去了哪——
那种「原来我每个月花了这么多在这上面」的瞬间清醒感。

▌传播目标（A → B）
A：记账是穷人才做的事，或者太麻烦，跟我没关系
B：记账不是为了省钱，是为了不糊涂——我也值得对自己的钱有掌控感

▌洞察
· 消费者洞察：年轻人不是不想存钱，是不知道钱在哪里消失的——
  那种「明明没乱花，但就是没存下来」的茫然感，才是最真实的痛点
· 参与者洞察：在社交媒体上晒账单/晒消费习惯是一种自我审视仪式，
  有人看到会对号入座，忍不住转给「就是你」的朋友
· 社会群体洞察：「精致穷」不只是消费主义批评，更是一种无力感——
  明明努力赚钱，却始终感觉在原地踏步

▌策略 Idea
用「看见自己的钱」代替「省钱」，
把记账从财务管理变成一种自我认知工具。

▌创意 Idea
钱花了不可怕，可怕的是你连花在哪了都不知道。
记账不是为了抠，是为了不再对自己的生活感到茫然。

▌执行 Idea
系列选题：「我记账3个月，发现了这些让我崩溃的真相」
配合：账单模板 + 「你的钱都去哪了」互动测试
引导用户晒出自己的「支出盲区」，形成对号入座式传播。

▌传播路径
主阵地公众号（深度内容）+ 小红书（账单图/测试引流）
参与机制：评论区说出自己最意外的支出，精选回复做下期选题
```

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**Mode D 输出片段示例**（展示 `💡 / 🤖` 人机共创标注效果）

> 同样是记账 App 场景，用户经过费曼追问后，F3 阶段产出节选如下：

```
▌消费者洞察
年轻人不是不想存钱，是不知道钱在哪里消失的——
「明明没乱花，但就是没存下来」的茫然感，才是最真实的痛点。
(💡来自你的思路)

▌策略 Idea
用「看见自己的钱」代替「省钱」，把记账从财务管理变成一种自我认知工具。
(🤖AI补充视角：你的切入点在「帮用户行动」，我把它升格到「帮用户看见自己」，传播张力更大)

▌执行 Idea
系列选题：「我记账3个月，发现了这些让我崩溃的真相」
配合「你的钱都去哪了」互动测试，引导用户晒支出盲区，形成对号入座式传播。
(💡来自你的思路 × 🤖AI提炼执行钩子)
```

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## 工作原则

- **先策略，再创意，最后执行。** 有了好点子先别急着包装，先问自己：这个 idea 在金字塔的哪一层？
- **洞察只能被发现，不能被发明。** 它必须是客观存在的真相，说出来才能引发「太对了」，而不是「有道理」。
- **走心是走对方的心，不是自己的心。** 你觉得感动不算，目标人群觉得「说的就是我」才算。
- **传播目标是认知改变，不是行为改变。** 广告改变看法，看法改变行为——不能跳步。
- **Idea 是解决方案，不分新旧。** 能解决问题的就是好 idea，不必为了「创新」而创新。
- **输出即输入（费曼原则）。** 用户解释自己的策划思路，比 AI 独自产出更有价值——解释的过程本身就在暴露盲区、深化理解。AI 的责任是让这个解释过程变得更有质量，而不是跳过它直接给答案。