sansan-standard-answer：理论挖掘与历史同构标准答案
围绕用户的同一个问题，固定完成两个连续部分：
- 知识与理论挖掘：直接回答用户的问题，挖掘相关行业、学科、作者、理论和现实应用，审查命题并核实理论来源。
- 历史同构与标准答案：把问题转换成结构指纹，研究历史上的成功案例、失败案例和反例，判断是否存在带条件的重复解法。
这里的「标准答案」指经过可信理论或多个独立案例支持、能够解释结果差异、适用条件清楚的机制。研究可能得到成熟共识、条件性答案，也可能得到「尚无统一答案」。
快慢路径判断（先分流，再研究）
不是每个问题都要走完整两部分。先判断问题类型，选择对应深度：
| 问题类型 | 特征 | 走哪条路径 |
|---|---|---|
| 事实性/单点问题 | "X 是什么""谁提出了 Y" | 快路径：只给直接答案，不展开理论地图和历史案例 |
| 机制解释问题 | "为什么会这样""X 是怎么起作用的" | 中路径：命题审查 + 1 个主理论 + 适用边界，不做历史同构 |
| 标准解法问题 | "历史上有没有人这么做过""能不能成""有没有经典解法""这个理论能解决谁的问题" | 慢路径：完整两部分 |
拿不准时默认走中路径；用户明确要求"完整研究/系统分析/标准答案"时走慢路径。不要对小问题过度展开，也不要对需要历史验证的问题只给一个理论就结束。
直接回答契约
- 用户的问题已经足够形成一般答案时，先给出直接答案，再按回答所需的最小范围展开研究。
- 用户没有提供具体理论时，根据问题暂定需要解释的机制，交付通用方法、相关知识和历史答案。不得把「请先提供理论」当成交付结果。
- 用户提供具体理论时，审查理论中的命题，研究它能够解决哪些人的什么问题，并检查历史上是否出现过相同机制。
- 缺少的信息只影响精度时，采用明确标注的暂定假设继续研究。只有缺失信息会改变研究对象或造成高风险误导时，才问 1 个最小问题。
- 用户要求短视频、课程、PPT 或文案时，在完成研究后追加对应表达版本。内容制作要求不会取消慢路径的第二部分历史研究。
- 用户明确要求只研究其中一部分时，服从该次明确要求。
引用防幻觉硬规则（非谈判项）
这个 skill 会输出作者、著作、年份、理论名——这正是最容易编造的地方。严格遵守：
- 作者、著作、年份必须是你能确认存在的。 确认不了就标「待核实」，或者干脆不用这个来源，绝不编造一个看起来合理的学者、书名或年份。
- 不猜页码。 只能确认到章节就引章节；版本不同页码会变，禁止虚构精确页码。
- 理论名无法确认真实存在时，宁可只讲机制本身，也不硬安一个名人或术语。 讲清楚机制比挂一个假权威重要。
- 每个理论卡、每个历史案例都必须标注证据状态：
已核实事实 / 权威解释 / 本次推断 / 待核实。 - 经由二手文献看到的引文，写明「转引」，不能伪装成直接读过原著。
- 同一事实连续 2 次无法核实，标「尚未核实」并停止在这条上深挖。
- 宁可说"暂未找到足够匹配的理论/案例"，也不硬凑。
共同起点
Step 1：固定输入与任务
从用户原话、当前对话和用户指定材料中提取：
原始输入：
输入类型：理论／观点／案例／方法论／现实困境
使用场景：研究／课程／PPT／文案／短视频／现实决策
用户希望得到的结果：
需要解释或验证的核心机制：
Step 2：审查命题
输入包含判断、因果解释或方法论时，检查：
| 风险 | 检查问题 |
|---|---|
| 绝对化 | 是否使用「都、一定、只有、只要、凡是、就」？反例能否轻易成立？ |
| 因果跳跃 | 材料只展示相关、结果或感受，却被写成原因了吗？ |
| 定义偷换 | 核心词在前后是否改变含义？ |
| 经验普遍化 | 单个案例是否被扩展成所有场景的规律？ |
| 反向推断 | 是否看到结果后倒推出唯一原因？ |
作出一种判断：保留（命题与材料匹配，边界清楚）／收窄（核心洞察可用，措辞或范围过宽）／重构（材料可用，原命题无法准确解释）／放弃（命题与材料均缺少支撑）。
先写修正后的标准。用户只提供现象或困境时，直接形成暂定研究问题。模糊概念也可以引导到 sansan-deconstruct 做深度拆解。
Step 3：提取底层机制
把输入转换成 1—4 个研究问题，例如：
- 什么机制使具体问题提高注意力、理解或信任？
- 为什么一个理论能够改变某类人的判断和行动？
- 哪些条件决定同一方法产生不同结果？
- 什么历史证据能够同时解释正例与反例？
只有关键词相似、不能回答这些机制问题的候选要淘汰。
第一部分：知识与理论挖掘（中/慢路径）
Step 1：建立跨领域知识地图
- 围绕核心机制生成跨领域搜索轴，优先考虑行为科学、心理学、教育学、传播学、经济学、管理学、社会学、哲学、技术史、商业史及直接相关的专业行业。
- 按最小需要提出相关领域和作者：完整研究时 4—8 个领域、5—10 位候选，不用低质量候选凑数。
- 候选分三种关系：
支持（直接解释核心机制）／补充（解释主理论没覆盖的新变量）／纠偏·反驳（说明命题何时失效）。 - 每个候选写明对应机制、能解释什么、解释不了什么。
- 相同机制只保留解释力、来源可靠性或信息增量更高的。
Step 2：筛选并核实理论
| 维度 | 分值 | 判断标准 |
|---|---|---|
| 机制匹配 | 0—3 | 能否解释主要矛盾 |
| 来源可靠 | 0—2 | 是否有原著、论文或权威档案 |
| 人物辨识度 | 0—2 | 目标受众是否容易理解其身份 |
| 可用于表达 | 0—2 | 是否有清楚概念或可核实表述 |
| 边界清楚 | 0—1 | 是否能解释何时成立、何时失效 |
总分低于 7 分不得成为主理论；机制匹配 < 2 或 来源可靠 < 1 直接淘汰。默认保留 1 个主理论、0—2 个辅助理论、至少 1 个纠偏方向。找不到高匹配理论时直接说明，不硬套名人。
Step 3：人物与理论核实（遵守引用防幻觉硬规则）
人物定位格式：[国家或学术归属][身份][中文名]（[外文通行名]）。中文姓名优先用本人中文署名或权威译名，多译名时注明「亦译」，无法核实保留外文名，禁止自行音译。
理论卡格式：
理论名称：
理论要解决的问题：
核心机制：
理论原义：
原始出处：作者，《作品》，年份，版本／章节（不猜页码）
核实状态：原始来源／权威二手来源／尚未核实
给用户的正文只展示中文译文或明确标注的中文意译。
Step 4：把理论映射到用户的问题
| 用户原句／现实事实 | 理论中的对应概念 | 理论解释 | 修正后的判断 |
|---|---|---|---|
检查理论是否解释了问题为什么发生、原说法在哪里过度、能否生成不同于常识的判断。
Step 5：理论解决大众问题（用户拿理论找应用时）
生成 6—10 个问题方向：
| 具体人群 | 触发场景 | 当事人原话 | 现有解法及局限 | 理论带来的行动变化 | 可观察结果 | 优先级 |
|---|---|---|---|---|---|---|
按问题频率、痛感、理论解释力、行动可执行性筛出 3—5 个优先方向。
Step 6：短视频应用（用户要求时）
结构：理论核心机制 → 受影响人群 → 高频触发场景 → 当事人原话 → 错误解法 → 最小行动 → 可观察结果，默认交付 3 个原型：
### 原型：{受众能听懂的问题标题}
- 目标人群与场景：
- 开头钩子：用当事人语言呈现问题
- 问题代价：沿用原方法会怎样
- 理论解释：只讲理解所需的最小概念
- 最小行动：观众今天能完成的一步
- 案例或演示：可感知的正反对比
- 结果验证：怎样判断有效
- 理论回扣：这套理论解释了什么机制
短视频必须给观众一个可执行、可观察结果的改变，只有观点表达的方向不入选。
第二部分：历史同构与标准答案（慢路径）
核心原则
- 先抽象结构，再搜索人物，避免因名人听起来相似就强行类比。
- 比较机制，少讲传奇，关注当事人如何配置时间、资本、产品、传播、风险以及这些决策怎样影响结果。
- 成功、失败、反例一起看，缺某类证据时说明原因。
- 证据决定结论强度：单个故事只是案例启发，多个独立案例出现相同机制才能形成条件性答案。
- 明确映射边界：每个案例说明相同处、不同处、差异是否破坏类比。
- 尊重时代差异：技术成本、融资环境、传播渠道变化时，历史做法不能原样搬运。
- 区分事实、推断和假设，无法核验的轶事、名言、动机不能写成事实。
Step 1：提取现实问题
现实角色／所处阶段／必须维持的结果／正在争夺的稀缺资源／
主要矛盾／反复出现的失败循环／第一部分确认的核心机制与边界
Step 2：生成结构指纹
从主体、阶段、价值/收入结构、稀缺资源、核心张力、锁定机制、压力机制、理想转变 8 个维度提取，最后写成一句结构命题：
> 一个处于 {阶段} 的 {主体}，依赖 {价值结构}，因 {锁定机制} 难以投入 {能力建设}，同时受到 {压力机制} 的持续牵引。
Step 3—4：搜索并研究历史案例
先列 3—6 个候选问题家族（共享结构、可能破坏类比的差异、需要的证据），再研究 4—6 个案例，覆盖四种证据角色：
最近成功案例：结构相似度最高，完成了用户关心的转变跨域重复样本：行业/时代不同，底层约束相同失败案例：采用候选机制仍失败，检查机制是否被高估反例/边界案例：未采用主流机制仍成功，或揭示解法只在特定条件下有效
每个案例统一还原：原始处境、真实约束、可选方案、实际决策、执行成本、后续结果、证据状态、相同处、不同处、类比有效性（高/中/低）、能提取的机制、不能照搬的部分。
Step 5：建立类比矩阵
| 案例 | 阶段相似 | 价值结构相似 | 稀缺资源相似 | 锁定机制相似 | 压力机制相似 | 结果可比 | 总体可信度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
只有行业或人物身份相似、结构维度大多为低的案例淘汰。
Step 6：提炼重复机制
| 重复机制 | 出现在哪些案例 | 可能的因果解释 | 成立条件 | 失败边界 | 证据强度 |
|---|---|---|---|---|---|
Step 7：主动证伪（判等级前强制执行）
在给出标准答案之前，先尝试杀死自己的结论，主动回答三个问题：
- 什么条件下这个机制会完全失效？
- 有没有结构相似但结果相反的案例？（主动去找，不是等它出现）
- 如果这个答案是错的，最可能错在哪个环节？
- 找到了反例 → 收窄答案的适用条件，或降级结论等级
- 认真找过但没找到 → 明确写「已检查反例，未发现」，再给结论
- 跳过这一步直接给结论，等于没做第二部分
Step 8：判断标准答案等级
成熟共识：多个高可信案例与系统研究共同支持，经过失败案例和反例（含主动证伪）检验后仍成立条件性答案：机制反复有效，但依赖规模、现金流、人才、行业节奏、传播渠道或个人目标尚无统一答案：案例分歧明显，或历史条件差异足以破坏类比
答案格式：
> 当 {条件} 成立时，历史上反复有效的做法是 {机制}，因为 {因果解释}。当 {边界} 出现时，这个答案容易失效。
工具名、某位名人的个人习惯或一句格言不能单独成为标准答案。
Step 9：控制现实建议深度
| 用户要求 | 停止位置 |
|---|---|
| 一般提问 | 完成对应路径，给 1—3 个可验证动作 |
| 「先定位」「先研究计划」 | 第一部分知识定位 + 第二部分结构定位、搜索假设 |
| 「研究以前怎么解决」 | 完成案例、类比矩阵、标准答案（含主动证伪） |
| 「结合我现在怎么办」 | 历史研究后增加 1—3 个现实动作 |
| 「帮我做完整计划」 | 输出可交接的约束、机制和边界 |
搜索与来源标准
先依据用户提供的材料回答。只有外部事实会实质改变结论，或用户明确要求核实、来源、最新信息时才联网。遵循最小充分原则，证据足以支持结论后立即停止。
来源优先级：
1. 原著、原始论文、当事人档案、书信、备忘录、股东信、官方材料
2. 大学、学会、政府、博物馆、权威出版社、权威传记
3. 同行评议论文、学术工具书、同期报道、有编辑审核的专业媒体
4. 高质量二手解释
5. 百科、聚合文章、名言网站只用于发现线索，不能单独支撑关键结论
理论研究至少分别核实人物身份与理论原义；历史核心事实尽量找 2 个独立来源。
完整示例（慢路径）
> 用户：我想用「损失厌恶」做一条讲"为什么人宁愿待在烂关系/烂工作里也不改变"的短视频，这个理论还能解决哪些人的问题？历史上有没有类似的机制被验证过？
直接答案：损失厌恶的核心是"人对损失的痛感约为同等收益快感的 2 倍"，所以人会为了避免"失去现有"而放弃"可能得到更好的"。它能解释一切"维持现状偏好"场景。
第一部分（精简）
- 命题审查：原命题"人不改变是因为害怕损失"——收窄，损失厌恶解释一部分，还要补充"现状偏差"和"沉没成本"两个机制，否则过度单一归因。
- 主理论：前景理论（卡尼曼、特沃斯基，1979，《Prospect Theory》），核心机制：价值函数在损失区间更陡。核实状态：原始来源（经典论文，可靠）。
- 辅助：现状偏差（Samuelson & Zeckhauser, 1988）、沉没成本谬误。
- 纠偏：损失厌恶不是"人都厌恶改变"——当评估框架被重设为"不改变才是损失"时，行为会反转（这是边界）。
- 问题地图（筛后 3 个优先方向）：① 想辞职不敢辞的职场人；② 想分手但拖着的人；③ 买了烂课舍不得弃的消费者。
- 3 个短视频原型（略，按 Step 6 结构展开）。
第二部分（历史同构，精简）
- 结构命题：一个处于"可改变但需放弃存量"阶段的个体，因高估"失去现有"的痛感，难以投入"寻找更优选项"，同时受到"已知痛苦比未知安全"的心理牵引。
- 案例：① 亨利·福特给员工涨日薪到 5 美元（1914）——反向利用，提高"失去这份工作"的损失感来降低流动率（成功，机制被主动设计）；② 传统企业数字化转型滞后——企业为避免沉没成本损失而拒绝迁移（失败案例，机制导致组织僵化）；③ 订阅制商业利用取消损失——免费试用后取消感觉像损失（跨域重复，商业设计）。
- 主动证伪：找反例——风险偏好者、创业主动放弃稳定收入者确实存在，说明机制在"高损失厌恶特质 + 存量可感知 + 替代选项不确定"三条件同时成立时才强。已检查，边界成立。
- 标准答案等级：条件性答案。当"现状可感知、替代选项不确定、主体损失敏感度高"时，用损失框架解释"拒绝改变"反复有效；当主体是风险偏好者或替代选项极其确定时失效。
质量自检
- 是否先判断了快/中/慢路径，没有对小问题过度展开？
- 是否先直接回答了用户问题？
- 慢路径是否完成了理论挖掘和历史同构两个部分？
- 每个作者、著作、年份是否确认存在，无法确认的是否标了「待核实」而不是编造？
- 是否没有猜页码、没有给机制硬安不确定的名人？
- 输入包含命题时，是否检查了 5 类命题风险？
- 历史案例是否来自结构同构，并同时覆盖成功、失败、反例？
- 判结论等级前，是否做了主动证伪（三个问题）？找不到反例时是否写明"已检查未发现"？
- 标准答案是否包含适用条件、因果机制和失效边界？
- 是否区分了已核实事实、权威解释、本次推断和待核实线索？
- 用户要短视频时，是否给了问题开场、最小行动、演示和结果验证？
- 中文是否遵循《中文文案排版指北》？
与其他 Skill 的关系
| 场景 | 用哪个 Skill |
|---|---|
| 给观点找理论依据、找历史同构、提炼标准答案 | sansan-standard-answer（本 skill） |
| 模糊概念需要拆清楚 | sansan-deconstruct |
| 拆解业务、检查商业模式 | sansan-diagnosis |
| 把模糊问题改写成可推理的问题 | sansan-good-question |
| 理解用户/客户真正要什么 | sansan-jtbd |
语言
- 用户用中文就用中文回复，用英文就用英文回复
- 中文回复遵循《中文文案排版指北》
完成当前任务后直接结束。
作者与支持
- 作者：sansan（GitHub 主页）
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