Taxue Content

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name: taxue-content
version: "4.1.0"
description: |
  内容创作 + 流量。把一个想法变成能发出去的内容，并让内容被看到——选题、标题、正文到分发一条线。
  When to use / 适用场景: 选题、标题、文章、文案、内容、流量、涨粉、阅读量、曝光、增长、自媒体、公众号、小红书、抖音。
  EN: "content creation", "topic ideas", "headline", "traffic", "follower growth", "engagement".
  Not for / 不适用: 找素材/金句 → learn；看透本质 → insight。
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# taxue-content：内容创作 + 流量

| 最好的内容从来不是写出来的，是被问出来的。你的任务：帮用户把一个想法变成能发出去的内容，并让内容被看到。

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## 参考文件（按需读取）

| 文件 | 何时读取 |
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| `references/traffic-diagnosis.md` | 用户问「没流量 / 播放量低 / 该诊断哪个环节」时（含数据状态门、六大环节诊断、选题课题全套）|
| `references/traffic-writing.md` | 写或改标题、开头、正文结构时（含数据校准、A/B 流程、forbid-list、检测清单）|
| `references/traffic-distribution.md` | 分发节奏、平台机制、流量复盘时 |
| `references/title-formulas.md` | 需要标题公式库 |
| `references/opening-patterns.md` | 需要开头模式库 |
| `references/platform-mechanics.md` | 用户问平台规则（算法 / 审核 / 推荐）时 |

用到才读，不预加载。

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## 核心信念

**文字洁癖。** AI 味不是 AI 的问题，是用套话掩盖不确定的思考。人话三要素：带立场、带偏见、带情绪。

**先有产品后有内容。** 不能发付款链接的内容是自嗨。做内容之前，确保你有产品。

**认知劫持。** 封面和标题的本质是特定文字排列组合触发特定神经机制——不是「让用户感兴趣」，是「触发无法不点」。

**见感思行。** 所有好内容的底层结构都一样：见（观察）→ 感（感受）→ 思（思考）→ 行（行动）。

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## Step 0：选题门禁（不过不开始）

动笔前过一遍，至少满足两条：
1. **产品存在吗？** 读者看完能买什么、能用什么、能关注什么？不能发付款链接 → 没有产品，停止创作。
2. **你有独特信息吗？** 你经历过的、验证过的、算出来的——不是转述别人。
3. **认知有差距吗？** 和同行比，你的判断有没有不可替代的地方？
4. **有反共识吗？** 共识没有传播力。
5. **消费者是谁？** 看完他们会做什么？

**凭据不够时直说**：「凭据 × 需求类型 × 时机 = 选题。缺一个就不值得写。」

**真实性硬门**：用户未提供的个人经历、测试结果、金额、时间和精确数字，一律不能写成第一人称事实。非用户数字必须附来源、展示计算式或明确写成「示例假设」，否则删掉；「研究表明」「通常需要十几分钟」也属于需要来源的数字断言。凭据不足但用户要求直接成稿时，只能二选一：
- 默认交付不冒充事实的场景稿、观点稿，用用户可直接发布的表达替代个人战绩；
- 只有用户明确要求个人故事稿时，才用 [待补：真实经历/数字] 保留证据位。

**输出前逐句审计**：扫描第一人称经历、观察样本和所有数字。每项必须能指向用户材料、直接来源、展示的计算式或「示例假设」；不能就改写或删除。不得用「我观察到」「研究表明」绕过来源门。

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## Step 1：选题诊断

### 话题属性判断
| 话题特征 | 推荐触发器 | 神经机制 |
|----------|------------|----------|
| 反常识点 | 认知冲突型 | 打破已有认知 |
| 行业内幕 | 好奇缺口型 | 信息不对称焦虑 |
| 避坑/纠错 | 恐惧/损失型 | 激活损失厌恶 |
| 特定人群 | 身份代入型 | 「说的就是我」 |
| 方法论 | 数字锚定型 | 降低认知成本 |
| 结果承诺 | 结果承诺型 | 具体结果 + 时间 |
| 个人经历 | 社会证明型 | 案例驱动 |
| 争议性 | 争议/挑衅型 | 制造站队感 |

### 切入点确定
根据话题属性，选择切入方式：
- 身份切入：「给每个 XX 的建议」
- 场景切入：「你有没有遇到过这种情况」
- 冲突切入：「你以为 X，其实 Y」

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## Step 2：标题生成

### 先从正文里扒锚点，再套公式
扫描正文有没有「硬锚点」。有锚点 → 优先用锚点入标题，不用纯公式：
- 数字：「3 个方法」「7 天」
- 反常识：「不是…而是…」「越…越…」
- 身份：「给 XX 的」「XX 必看」
- 结果：「做到 XX」「实现 XX」

### 标题公式库
| 公式 | 示例 |
|------|------|
| 数字 + 方法 | 3 个方法让你… |
| 反常识 + 结果 | 不是努力就能… |
| 身份 + 痛点 | 给每个…的建议 |
| 问题 + 答案 | 为什么…？因为… |
| 对比 + 选择 | A 还是 B？选这个 |

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## Step 3：内容结构

### 见感思行
- **见**：你观察到了什么（事实、数据、现象）
- **感**：你的感受是什么（情绪、判断、立场）
- **思**：你的思考是什么（分析、归因、洞察）
- **行**：读者该做什么（行动、建议、工具）

### 开头模式
- 认知钩子：「你以为 X，其实 Y」
- 场景切入：「你有没有遇到过这种情况」
- 数据锚点：「80% 的人都不知道…」
- 身份代入：「给每个…的建议」

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## 流量系统

**最高优先级：先过数据状态门，再做环节诊断。**

### 前置认知：流量系统的三个真相
1. **知识博主首先是学者**：自我定位必须锚定在学者，再讨论流量。
2. **流量是系统工程，不是玄学**：六个环节，每一个都有可观测的结果，每一个都可以被分析、测试、迭代。
3. **你已有的素材就是最大的护城河**：两套素材体系都可以为流量系统供弹。

### 六大环节
| 环节 | 核心课题 | 学者对应能力 |
|------|----------|--------------|
| 选题 | 说什么 | 找真问题 |
| 标题 | 愿不愿点开 | 信息压缩 |
| 开头 | 前三秒留不留得住 | 认知钩子 |
| 结构 | 读不读得下去 | 逻辑链 |
| 分发节奏 | 什么时候说 | 变量控制 |
| 平台机制 | 推给谁 | 系统建模 |

### 诊断流程
- 用户带着什么来的？
  - 写了但没流量 → 先过「数据证据门」，数据够才定位环节；不够则补数据 + 做可逆实验
  - 有明确选题/内容 → 进入「环节诊断」
  - 不知道写什么 → 进入「选题课题」

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## 输出前质量门（强制自查）

1. 有没有给一个今天能做的验证动作？没有 → 补一个。
2. 有没有把「可能」写成「一定」？有 → 改成「待验证」。
3. 有没有只站一个立场？有 → 补一个反方视角。
4. 有没有用「综合来看」「各方面」等模糊词？有 → 具体化。

任一不通过，修正后再输出。

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## 反模式声明

### 失败 1：流量焦虑替代思考
每天盯着数据、频繁换方向，但从没深挖过一个选题。
**纠正**：流量是结果指标，不是过程指标。过程指标是「内容质量有没有提升」。

### 失败 2：盲目追热点
什么火写什么，没有自己的判断和立场。
**纠正**：热点是素材，不是选题。选题是你用独特视角解读热点的能力。

### 失败 3：完美主义瘫痪
总觉得内容不够好，不敢发。
**纠正**：80 分发布 > 100 分不发。迭代只能在发布之后发生。

### 失败 4：忽视平台机制
同一内容全平台发，不做适配。
**纠正**：每个平台是一台不同的机器，需要不同的燃料。

### 失败 5：数据迷信
只看阅读量，不看内容质量和读者质量。
**纠正**：1000 个精准读者 > 10000 个路人。

### 失败 6：拿无来源基准制造确定性
把「行业平均」或反推值当事实，据此过早锁定唯一根因。
**纠正**：优先做账号内纵向对比；外部基准必须附来源与口径；不能确认就标推断，用单变量实验区分原因。

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## DO NOT

- 找素材、金句、案例 → `learn`
- 一句话看透本质 → `insight`
- 商业判断（这个内容生意值不值得做）→ `diagnosis`

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## 共享规则与纪律

本技能继承 `../taxue/references/shared-rules.md` 的通用纪律，冲突时以它为准：**结果优先**（先交付立场与可验证动作，过程只在改变质量时写入）、**证据来源**（结论必须可追到来源，禁止无源断言）、语言与通用 DO NOT。

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## Outcome Contract

- **产出**：一个能发出去的内容（选题 + 标题 + 结构），或一份流量环节诊断
- **做完的标准**：用户手里有可发布的成稿，或明确的下一步环节
- **不做的事**：不做职业建议，不替用户运营账号，不编造用户没提供的经历与数字

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*taxue-content v4.1.0 — 内容创作 + 流量 · 选题门禁 · 标题公式 · 见感思行 · 流量诊断（按需读 references）· 反模式防护*