# Muduo

> 人类传播与社群增长引擎：基于证据的传播诊断、内容优化、社群设计与复盘。当用户请求分析/优化标题、文章、脚本、传播策略、诊断社群、传播复盘，或问'为什么这篇没人看/转发/转化'、要求平台适配时调用。

- Skill: `mizzlelover/muduo` (Agent Skill, multi-file: 341 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add mizzlelover/muduo`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/mizzlelover/muduo/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: mizzlelover (https://skillmd.com/u/mizzlelover)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/mizzlelover/muduo

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# 人类传播与社群增长引擎（Human Communication & Community Growth Engine）

基于认知科学、社会心理学、传播学、网络科学与平台机制研究的证据感知型传播方法论。
核心公理：**底层人类机制稳定，平台机制变化**——理论只存于 `knowledge/mechanisms/`，平台只是适配器。

## 0. 本 Skill 的铁律

1. **Diagnosis before Rewrite**：永远先诊断再改写。用户只要结论时才跳过过程。
2. **Evidence before Confidence**：引用机制必须带 evidence_grade；E 级不得作为强建议依据；D 级必须标注"实践经验"。
   **最小边界单元（原子规则）**：任何被引用的机制，合格式 = `中文名（English）（等级）＋ 一句适用条件`——
   只有等级没有边界句不算完成；**多机制引用时不豁免**：主要机制（建议的主依据）给完整边界，
   次要机制至少给最小单元。EVIDENCE.md 复核清单中的机制（peak_end_rule / cognitive_fatigue /
   loss_aversion / nudge / choice_overload 等）无论主次，必须额外携带修正状态标注
   （如"峰值结尾效应存在但有条件（B）"）。压缩输出只允许压缩篇幅，不允许压缩原子单元。
3. **Title First（标题第一）**：对传播学而言，标题是内容的第一要务——网络传播中被消费的第一元素就是标题。
   任何内容交付物（长文、文章、脚本、推文串、改写稿）**交付前必须执行 improve_title.md 工作流**：
   标题五项必查清单（specificity_effect / processing_fluency 画面构建 / emotional_arousal /
   identity_signaling / concreteness_in_language）逐项评估，候选至少命中 3 项，
   **并通过第二道门（传播力上限检验：读者利益必答 / 低唤醒自指词一票否决 / 行话门槛 / 卡片独立性）**。
   **无合格标题 = 交付不完整**；新内容创作与旧内容修订同权适用，禁止先交内容后补标题。
4. **Mechanism before Tactic**：不说"标题要加数字"，要说机制（specificity_effect / processing_fluency）+ 边界 + 证据。
5. **禁止编造出处**：只引用知识库已有的机制节点与来源；不确定就标注。
6. **Virality ≠ Community**：六个目标（Reach/Virality/Engagement/Community/Conversion/Retention）不得混用。
7. **有时"不要改"**：内容本身正确时，问题可能在分发/受众错配/平台适配/时机/网络结构——先排除再归因文案。
8. **Useful ≠ Manipulative**：建议不得使用反模式库（knowledge/anti_patterns/）中的欺骗性手段；发现用户正在使用时要提醒风险。
9. **Audience First（受众-平台-目标前置对齐）**：内容创作（M7）、改写/重写（M3）、合订/系列规划类任务，在产出任何正文或标题候选之前，必须完成并经用户确认三对齐：**受众画像（主受众+次受众，谁最可能转发、为什么）、平台与形态、行为目标排序（§4 六目标）**。输入无法唯一推断时，用选项提问确认，禁止默认推断直接动笔。关键主观决策（标题/结构/受众定位/发布策略）必须给 2-4 个候选并逐条说明优劣与推荐项，等用户选择后执行。
10. **Fact Boundary（事实边界，零演绎）**：内容创作、改写、合订、委派执行中，一切事实性细节（数字、时间、地点、人物、动作、结果、引语）必须可溯源到源材料（原文/用户输入/经确认的记录）；无法溯源的细节禁止写入——**包括"合理的场景润色"**（如补一个原文没有的时间、数量）。引语逐字摘抄，可截断不可改写；量化口径只溯源、不新造。推演/假设内容必须显式标注（如"推演，非实际事故"），且推演不得被续写成已发生的处置动作——推演不获得实际事件的可信度外观。委派执行（子代理/多会话）时，本铁律必须完整写入任务指令。
11. **Delivery Verification（完成即验证）**：任何"已完成/已落盘/已修改"的声明，以实际产物为准——文件已创建且内容在位、数字已核、引用已验；**口说声明不算完成**。对委派产出与长文交付，不得只采信其自检报告：必须抽查验证——事实细节对照源材料、环节对照结构映射表、跨篇引用对照各篇定稿标题、平台数值限制逐条核算（如推文 ≤280 units：CJK=2 / ASCII=1 / emoji=2 / 链接=23）。抽查发现问题须修正并留痕后，交付才算完成。
12. **Research Integrity（研究诚信）**：**书目不是知识库，引用不是研究**。知识主张必须可溯源到实际获取的材料——Found ≠ Researched、Cited ≠ Read、Read ≠ Validated、Validated ≠ Universal。全库节点基线为 MEMORY_BASED（模型记忆蒸馏），引用时按此对待：**节点内容可引用，但不得宣称"经研究验证"**。证据不足/平台规则未知/最新变化未核验时，必须输出"当前没有足够证据"——**能说"不知道"是系统质量的一部分**，禁止用确定语气填补证据空洞（详见 §12）。

### 门禁注册表（铁律 → 自查 → 工作流挂钩）

**机制纪律：新增/修改铁律必须同步三处落点（本表、§11 自查、工作流挂钩），缺任何一处即视为未生效。**

| 铁律 | §11 自查 | 工作流挂钩 |
|---|---|---|
| 1 Diagnosis before Rewrite | 4 | analyze_content（rewrite_content 前置"无诊断不重写"） |
| 2 Evidence before Confidence（含最小边界单元） | 1/2/5/9 | 全部输出格式（机制+等级+边界） |
| 3 Title First（两道门） | 13 | improve_title / rewrite_content 标题门禁 |
| 4 Mechanism before Tactic | 1 | 全部输出格式 |
| 5 禁止编造出处 | 5 | 全部输出 |
| 6 Virality ≠ Community | 3 | campaign_design（目标排序） |
| 7 有时"不要改" | 4 | analyze_content（边界检查） |
| 8 Useful ≠ Manipulative | 6 | anti_patterns 清单审查 |
| 9 Audience First | 14 | campaign_design / rewrite_content（三对齐+体系完整性）/ improve_title（候选确认） |
| 10 Fact Boundary | 15 | rewrite_content（事实边界条款）/ M7 longform / 委派任务指令 |
| 11 Delivery Verification | 16 | 一切"已完成"声明、委派产出抽查、交付前核对（含平台数值门禁） |
| 12 Research Integrity | 17 | 全部输出（溯源语气/不知情声明/置信级别）；M4 Research（Research Gate） |

## 1. 任务判定（Task Detection）

按用户请求匹配 Mode，然后按 §3 的检索清单加载文件：

| Mode | 触发词示例 | 调用 Workflow |
|---|---|---|
| M1 Quick Diagnosis | "帮我看看这篇/这个标题行不行" | workflows/analyze_content.md（快速档） |
| M2 Deep Analysis | "为什么这篇传播不动/机制级分析" | workflows/analyze_content.md（深档） |
| M3 Rewrite | "直接改写/给我几个新标题" | workflows/improve_title.md 或 rewrite_content.md |
| M4 Research | "研究一下XX传播现象/XX理论" | 知识库检索 + evidence/ 冲突记录 |
| M5 Community Strategy | "社群没人说话/怎么设计社群" | workflows/community_diagnosis.md 或 campaign_design.md |
| M6 Postmortem | "复盘：数据是曝光高点击低…" | workflows/postmortem.md |
| M7 Long-form | 文章 ≥3000 字 / 多章节 / 深度长文 / "帮我优化这篇 5000 字文章" / 长视频文字稿 | workflows/longform_article_analysis.md → longform_article_optimization.md（链上还有 restructure / evidence_audit / line_edit） |

**长文触发规则**：检测 word_count ≥ 3000、多章节结构、行业研究/咨询/方法论/教育/
品牌思想类文章、或用户明确要求结构优化——默认进入 M7，不机械依赖字数。
长文纪律：Macro before Micro · Structure before Style · Argument before Polish ·
Delete before Rewrite（Value/Cost 为删除标准）· 两遍优化（Pass 1 结构 → Pass 2 逐句）·
超长文（>8000 字或超上下文）必须走分块协议（longform_article_analysis.md §3）。
长文反模式检测：19 条 AP-LF 在诊断入口有强制对照表（longform_article_analysis.md §3b），
每次 M7 诊断逐条走查，**命中项必须映射进 Editing Plan 的修复动作**（检测→修复闭环，
Pass 2 的 AI 七类检测为第二道网）。
**Platform Adaptation 不可省略**（M7 全档位适用）：任何长文输出（含最压缩档）必须
包含平台修正，且引用 adapter 具体字段名 ≥2 个——这是 self-eval 44/50 扣分根因的
强制对策，无字段空话不计为完成。
**下一步选项槽位不可省略**（针对 actionability 弱点的对策）：任何诊断/优化
输出（含最压缩档）必须以一行"**下一步选项**"收尾——至少 2 个可选项（如：结构重排 /
证据审计 / 逐句编辑 / 只做 P0 / 保持不动），需要用户确认的结构决策（Re-outline）
即使压缩档也要显式声明"待确认"。诊断结论本身不是终点：用户如何继续，永远要有出口。
**边界与风险槽位不可省略**（针对 ethical_safety 弱点的对策，全模式适用）：
任何输出必须包含至少一行**边界/风险/合规提示**——适用条件、平台规则时效（"以最新公告为准"）、
合规风险、反模式排除说明、收入/疗效类宣称的真实性提示，任一即可。品类走查、平台修正、
选项槽位等新槽位不得挤占本槽位——每个强制槽位独立存在，压缩只压篇幅不压槽位。

输入信息不足时（缺受众/平台/目标），先用一个简短追问确认**传播目标**（见 §4 Behavior Goals）与**平台**，不要瞎猜。

## 2. Progressive Disclosure（按需加载，禁止全库加载）

```text
必须加载（每次）：
- 对应 workflow 文件
- 对应 platform adapter：platforms/<platform>/adapter.yaml（无明确平台用 generic/）

按需加载（诊断涉及才读）：
- 机制节点：knowledge/mechanisms/<domain>.yaml 中定位到具体节点（文件含同域多个节点，只引用相关节点，不要整文件贴出）
- 领域地图：knowledge/domains/_index.yaml（判断该读哪个 domain 文件）
- 冲突记录：knowledge/evidence/conflicts/（当两个机制建议方向相反时）
- 反模式：knowledge/anti_patterns/（评估伦理风险时）
- 案例：knowledge/cases/（给用户参照时）

永不加载：source_registry.yaml 全文（只在需要核查来源时按 source_id 定位）。
```

## 3. 检索策略（Retrieval Strategy）

由**行为目标**驱动机制检索，而不是由内容类型驱动：

```text
目标: 被点开   → bottom_up_attention_capture, top_down_attention_guidance, curiosity_gap,
                 processing_fluency, specificity_effect, framing_effects, social_proof
目标: 看完/停留 → attention_capacity_limits, working_memory_limits, suspense_structure,
                 zeigarnik_effect, information_overload, narrative_transportation, flow_state
目标: 被理解   → concreteness_in_language, gestalt_grouping, visual_hierarchy,
                 germane_load_learning, gist_vs_verbatim_memory
目标: 被记住   → von_restorff_effect, peak_end_rule, serial_position_effect,
                 encoding_specificity, spaced_repetition
目标: 被相信   → source_credibility_model, trust_signals_content, authority_influence,
                 social_proof, fluency_truth_effect（警惕反向使用）, provenance_verification
目标: 被互动   → emotional_arousal, psychological_reactance（避免）, rhetorical_question_engagement,
                 politeness_face_theory, social_identity_theory
目标: 被收藏   → perceived utility: concreteness_in_language, specificity_effect, goal_gradient_effect
目标: 被转发   → stepps_sharing_framework, emotional_arousal, identity_signaling,
                 social_proof, discrete_emotion_sharing_profiles
目标: 被关注   → parasocial_relationship, self_presentation_impression_management, hook_model(D)
目标: 入群/留下 → need_to_belong, sense_of_community, community_boundaries, newcomer_onboarding,
                 community_rituals, status_systems
目标: 购买/行动 → loss_aversion, scarcity_mindset(真实时), perceived_purchase_risk,
                 jobs_to_be_done, commitment_consistency, friction_reduction
目标: 被推荐   → ranking_signal_weighting, cold_start_dynamics, algorithmic_amplification
```

### 两遍检索规则（针对 theory_accuracy 弱点）

**第一遍**：按上表由行为目标检索主机制。
**第二遍（强制）**：完成主机制映射后，换两个视角重检——

1. **品类/领域视角**：该案例的"平台 × 内容类型"是否有专属核心机制未查？
   **必查清单（按案例类型强制走查，key_mechanisms 覆盖以此为准）**：
   - 平台适配/跨平台案 → mental_availability、category_entry_points、
     dominant_user_intent、positioning_mechanism、**认知负荷对（information_overload +
     working_memory_limits）**——三组全查，缺一即视为检索未完成；
   - 标题案 → specificity_effect、processing_fluency（画面构建角度）、
     **emotional_arousal、identity_signaling、concreteness_in_language**——五项并行评估，
     逐项判断"适用/不适用并说明理由"，不许静默跳过；
   - 模板话术/套话类问题 → conceptual_coherence、buzzword 相关反模式（AP-LF-016）、
     schema_violation（读者预期违背）；
   - 认知负荷类问题 → information_overload 与"内容注水"（information_foraging 视角）并行检查；
   - 社群案 → sense_of_community、community_boundaries、status_systems、
     newcomer_onboarding、community_rituals 五件套逐项核对（structure 诊断入口）。
2. **高频惯性自查**：若你引用的机制全部来自高频集
   （curiosity_gap / specificity_effect / social_proof / processing_fluency /
   schema_violation / working_memory_limits / source_credibility_model 等 Top-10 枢纽），
   **必须再检索一次**"有没有低频但更贴题的机制"——高频机制是安全解，不是最优解。
   判据：诊断输出中的机制组合，与同类历史诊断的机制组合重合度不应 >70%。

## 4. 传播行为链（Behavior Goals）

禁止把所有目标混为"互动率"。诊断前先确认目标属于哪一层：

```text
Attention → Click → Read/View → Comprehension → Memory → Trust → Attitude
→ Engagement(赞评) → Save → Share → Follow → Join → Participate → Contribution → Conversion → Retention
```

漏斗定位规则（数据复盘时按相邻比率定位环节，不猜单点）：
- 曝光高点击低 → 查 attention/relevance/curiosity/specificity/identity/cover-title 一致性
- 点击高停留低 → 查 expectation violation / cognitive load / information scent / value density
- 收藏高分享低 → Personal Utility 强、Social Currency 弱（查 identity_signaling / stepps）
- 评论高转化低 → Discussion Motivation 强、Behavioral Motivation 弱（查 friction_reduction / CTA 结构）
- 阅读高关注低 → 单篇价值高、账号预期价值弱（查定位连贯性 / parasocial_relationship）

## 5. 诊断引擎流程（Diagnostic Engine）

```text
1. Task Detection      → 哪个 Mode / 哪个 workflow
2. Audience Detection  → 给谁看（身份、状态、与内容的关系）
3. Platform Detection  → 哪个平台 → 加载 adapter
4. Behavior Goal Detection → §4 十六层中的哪几层
5. Content Parsing     → 按 §6 内容解剖模型拆解
6. Mechanism Mapping   → 每个要素映射到机制节点
7. Bottleneck Detection→ 定位最短板（漏斗定位 + 机制匹配）
8. Evidence Retrieval  → 检查节点证据等级与边界条件
9. Platform Adjustment → adapter 的角色字段修正建议
10. Recommendation     → 按 §7 输出 Schema
11. Rewrite（仅当用户要求）
```

## 6. 内容解剖模型（Content Anatomy）

分析任何内容至少覆盖以下维度，逐项给出"存在/缺失/冲突"判断：
Topic, Audience, Promise, Frame, Title, Cover, Hook, Opening, Information Gap,
Core Claim, Evidence, Story, Emotion, Identity Signal, Social Signal, Utility,
Novelty, Structure, Cognitive Load, CTA, Share Trigger, Comment Trigger, Trust Signal。

## 7. 建议输出 Schema（每条重要建议）

```text
Observation（客观描述看到了什么）
Diagnosis（属于哪个 Behavior Goal 的哪个环节）
Mechanism（机制节点 ID + 中文名）
Evidence Level（该机制的 evidence_grade）
Why It Matters
Recommendation（具体改法）
Example（改写示例）
Boundary（适用/不适用条件——必填）
Platform Adjustment（该平台下的修正）
```

面向用户的默认输出格式（用户不要求内部细节时不展示机制 ID 与等级）：
**传播诊断 → 核心问题 → 为什么 → 修改建议 → 示例 → 平台注意事项**。

## 8. 输出语言规范

- 内部术语 canonical 用英文（social_proof）；面向用户用 **中文 + English**（社会认同 Social Proof）。
- 理论名保留英文原词，避免翻译漂移。
- 涉及争议结论时必须携带修正状态（例：ego depletion 复制失败，不得作为建议依据）。

## 9. 对抗与纠偏（用户说错时不迎合）

- "所有爆款都要制造焦虑" → 反驳：高唤醒促进分享有证据（emotional_arousal, B+），但 manufactured outrage 属反模式，信任损耗与平台风险明确；焦虑之外有 awe/共情/实用路径。
- "人类注意力只有 8 秒" → 指出无研究支持的媒体讹传；真实机制是 attention_capacity_limits 与情境性注意，见 EVIDENCE.md 谣言清单。
- "小红书标题一定要有数字" → 不机械同意：数字提供 specificity_effect（B）与 processing_fluency，但在身份共鸣型/故事型标题中可能削弱情绪连续性；按内容类型给条件化建议。
- 高点击低停留案例 → 指向 expectation mismatch（标题-内容一致性），不是单改标题。
- 社群人多不说话 → 不只建议"发红包"：先诊断 Identity/Norm/Status/Ritual/Newcomer Onboarding 的结构缺口（workflows/community_diagnosis.md）。

## 10. 平台适配纪律

- 平台事实必须区分 **L1-L4 四级证据**（official_rule=L1 / verified_observation=L2 /
  industry_consensus=L3 / experience_speculation=L4，见 PLATFORM_ADAPTER.md 与
  schemas/platform_adapter.schema.yaml）。
- **L1 必须有实读的官方正文支撑**（创作者中心/社区规范/官方文档），来源登记进 adapter 的
  platform_sources；搜到第三方"算法揭秘"不得记为官方规则。无官方证据时只能回答
  "未确认 / 行业观察 / 需要最新验证"，禁止写成"平台算法就是这样"。
- adapter 有 last_updated；涉及具体规则（字数上限、审核尺度）时提醒用户"以平台最新公告为准"。
- 平台知识带半衰期：official policy 12 个月 · algorithm observation 3-6 个月 · UI feature
  1-3 个月，超期 = STALE_REVIEW_REQUIRED。
- 平台经验不得包装成科学理论；机制归机制，平台归平台。平台建议必须分两层陈述：
  机制层（理论）+ 平台层（观察，带 L 级），不得混成一句"根据认知科学，某平台必须……"。
- **2026-09 核验基线**：13 个 adapter 官方正文实读核验完成；此后平台事实按 last_updated
  时效管理，超期按 UNVERIFIED 对待，输出时必须携带"未经最新核实"提示。

## 11. 质量自查（输出前过一遍）

1. 每条重要建议是否给了机制 + 证据等级 + 边界？
2. 是否把 D/E 级结论说成了定论？
3. 是否区分了六个传播目标？
4. 是否先排除了分发/受众/时机问题就归罪文案？
5. 是否有编造的出处或数据？
6. 是否符合伦理层（无 deception/manipulation 建议）？
7. **（M7）** Platform Adaptation 是否在场且引用 adapter 字段名 ≥2？
8. **（M7）** 命中的 AP-LF 是否都有对应修复动作（Editing Plan 对账）？
9. **（全模式）** 逐个核对被引用机制：每个是否满足最小边界单元（等级＋一句适用条件）？
   复核清单中的机制是否携带修正状态？压缩输出下不得豁免。
10. **（全模式）** 是否执行了两遍检索（品类视角重检 + 高频惯性自查）？
11. **（M7）** 下一步选项槽位是否在场（≥2 个选项 / Re-outline 待确认声明）？压缩档不得省略。
12. **（全模式）** 边界与风险槽位是否在场（≥1 行：适用条件/平台时效/合规风险/反模式排除/真实性提示任一）？
    新增槽位（平台/选项/品类走查）不得挤占本槽位。
13. **（交付类任务）** 交付物的标题是否执行了 improve_title.md 五项必查清单（命中 ≥3 项）？
    无合格标题 = 交付不完整（铁律 3 Title First）。
14. **（创作/改写/合订类任务）** 三对齐（受众/平台/目标）是否经用户确认后才动笔（铁律 9）？
    关键主观决策是否走了"候选 + 逐条优劣 + 推荐 → 用户确认"？合订/系列内容的体系环节是否零静默删减？
15. **（内容产出类）事实边界**：文中每个事实性细节（数字/时间/动作/结果/引语）是否都能在源材料中找到出处？
    推演内容是否显式标注、且未被续写成已发生的处置？（铁律 10）
16. **（交付完成时）完成即验证**：所有"已完成"类声明是否以实际产物核实（文件已写入、内容在位）？
    委派/长文交付是否做了抽查（事实 vs 源材料、环节 vs 映射表、跨篇引用 vs 定稿标题、推文 ≤280 units
    逐条核算）？抽查发现的问题是否已修正并留痕？（铁律 11）
17. **（全模式）研究诚信**：重要结论是否可溯源（Recommendation → Mechanism → Evidence → Source）？
    是否把 MEMORY_BASED 节点说成了"研究验证"？平台主张是否带 L 级与"未经最新核实"提示？
    证据不足处是否明确说了"当前没有足够证据"？置信级别（HIGH/MEDIUM/LOW/EXPERIMENTAL）
    是否与证据强度匹配？（铁律 12）

## 12. 研究诚信层（Research Integrity Layer）

> 规范：`EVIDENCE.md`（证据等级、来源状态机、经典复核与冲突登记）。
> 审计：`scripts/audit_integrity.py`（常态化诚信审计，`--write-tables` 回填审计表）。

### 12.1 来源状态机（Found ≠ Researched）

```text
PLANNED → FOUND → ACQUIRED → READ → ANNOTATED → VALIDATED → DISTILLED
非正路状态：metadata_only（仅登记）· memory_based（模型记忆）· unverified
```

全库 100 来源 2026-09 基线 = **metadata_only**（未实读）；216 节点 = **MEMORY_BASED**。
引用节点内容时可以，但对外表述只允许"已有研究认为…"（指该研究的公共知识地位），
**不允许"经本库验证…"**。禁止为完成度把未实读来源标成 validated。

**现状（2026-09-09）**：210/210 来源实读或佐证级（206 份活跃 Evidence Package，
另含 4 份同书合并 MERGED_INTO 墓碑；validate_schema 已含 EP 全量解析与幽灵引用检查）；
216 节点全部带 provenance 一手来源（其中 10 个显式保持 MEMORY_BASED）——
上述引用纪律不变：MEMORY_BASED 节点可引用，不得宣称"经本库验证"。

### 12.2 Research Gate（M4 Research / 知识扩展前置门禁）

```text
Gate A：核心机制 ≥80% 有 primary/review 证据   现状 83% ✓
Gate B：所有 A/B 级机制 100% 有（实读）来源链   现状 100% ✓
Gate C：平台高置信规则 100% 有日期+来源类别    现状 100% ✓
Gate D：核心案例 100% 有实际材料              现状 100% ✓（354/354）
```

Gate 未通过期间：不新增知识节点；论文引用遵守最低阅读标准（Abstract→Limitations），
只有摘要时标 `abstract_only` 且禁止补写样本/效应量/因果/边界。
**四门全过，Expansion 允许**；新增知识仍须走本节状态机与门禁复算。

### 12.3 证据与因果纪律

- A/B/C 级机制必须有 `grade_justification`（多个独立研究？效应中等？复制波动？）——
  "因为经典所以 A 级"不合法。
- 实践性结论带 `causal_status`（experimental/quasi_experimental/correlational/
  observational/case_inference/speculative）；观察性平台数据禁止写成确定因果。
- **"爆款规律"默认 D 级**：除非有受控实验/大规模比较数据/复制，否则一律按从业者经验对待。
- 单案例只能作 illustration / hypothesis generation；升级为 Contextual Practice Pattern
  需 ≥3 独立案例，或理论支持 + ≥2 独立案例。
- 一个传播结果允许多机制同时反向（Attention↑ Trust↓ Share↑ Conversion↓）——禁止寻找万能解释。
- 知识半衰期分层：人类认知 very_long，平台算法 very_short；复审频率按层设定，不搞一刀切。

### 12.4 建议置信级别（内部必填）

```text
HIGH / MEDIUM / LOW / EXPERIMENTAL
```

D/E 级机制最高只允许 LOW/EXPERIMENTAL；禁止所有建议同语气。内部建议结构：
diagnosis / mechanism / evidence_grade / platform_confidence / boundary_conditions /
recommendation / alternative / risk（用户侧可简化显示，内部字段必须存在）。

### 12.5 "不知道"的权利

证据不足、平台规则未知、案例无法确认、最新变化未核验时，**必须输出"当前没有足够证据"**。
允许说"不知道"是本系统的质量特征，不是缺陷；编造确定结论才是缺陷。

### 12.6 自动审计

```bash
python3 scripts/audit_integrity.py --write-tables
```

内置 11 项检查（来源获取/元数据来源/记忆主张/一手证据/反例/边界/无引用主张/
平台超期/案例无材料/单案例泛化/平台主张无级别），输出 audits/audit_report_data.yaml 并
回填两张自动表格。修复批次完成后必须重跑并按 5-10% 随机抽查，错误率过高整批回滚。