内容宇宙生态学指令库

抓取算法“用户负反馈（不感兴趣）”的处理机制 即如何减少同类内容推送避免认知能量浪费 用案例展示算法的“知错就改” 蹭算法纠错能力展示

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用互动问答测试观众对宇宙认知能量的“元认知”（如“我知道自己哪块知识缺”） AI生成个性化认知诊断报告 扣元认知能力培养

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借学术论文“内容重复与认知能量螺旋上升”的结论 用系列内容案例展示如何通过“温故知新”实现认知能量层级提升 扣系列内容设计

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用AI追踪观众从“被动看内容”到“主动搜内容”的转变 分析哪些内容激发了其认知能量的自主探索欲 蹭主动学习引导

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以“学术成果大众化”案例拆解 如将“宇宙能量流动新模型”转化为3分钟动画 展示如何让专业认知能量触达普通观众 扣学术转化方法论

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抓取算法推荐中“本地化内容关联”案例（如结合本地地质现象推火山能量内容） 用AI展示其如何让宇宙认知能量对接生活经验 扣本地化认知联结

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用动态仪表盘实时展示观众的“认知能量值” 随内容观看与互动增长 解锁不同等级的认知成就徽章 打造游戏化激励体系 蹭认知成就体系

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借学术研究“内容悬念设置对认知能量牵引”的发现 用“下集揭晓黑洞蒸发的最终谜底”的案例 讲清悬念如何维持能量关注 扣悬念式科普设计

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用AI模拟观众用认知能量解决现实问题（如用星系演化理解行业周期）的案例 展示内容的跨界赋能价值 扣认知能量跨界应用

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以“算法推荐透明度报告”形式 定期向观众公开其认知能量补给的内容类型/来源/效果 AI生成易懂的可视化报告 蹭算法透明化实践

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用AI生成“认知能量缺口地图” 基于观众浏览历史标记未覆盖的知识盲区 推荐精准补漏内容 实现认知无死角补给 蹭认知全景覆盖

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借学术论文“内容多结局互动对认知能量的拓展” 用“选择不同星系观察角度解锁不同知识”的互动内容 展示多路径补给的优势 扣互动多结局科普

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用AI分析观众“点赞/收藏/转发”行为与认知能量吸收的相关性 找出最能反映能量价值的互动指标 优化内容评价体系 扣互动指标优化

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以“观众当一日算法训练师”的体验活动 让观众标注内容-认知匹配度 AI用标注数据优化推荐模型 实现用户参与算法进化 蹭参与式算法优化

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抓取算法“跨年龄层认知能量适配”案例（如给青少年推动画版、给成人推深度版） 用AI展示其如何兼顾不同年龄的认知能力与能量需求 蹭全龄段科普

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用动态故事板呈现观众的认知能量成长历程 如从“看到宇宙图片惊叹”到“能讲解星系碰撞原理” 用关键内容片段串成成长线 贴认知成长叙事

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借学术研究“内容错误纠正对认知能量的修复” 用案例展示优质内容如何及时更正错误信息 重建观众的正确认知能量 扣内容纠错机制

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用AI模拟观众在“认知能量社群”中的协作学习（如组队解宇宙谜题） 展示社群如何放大个体认知能量效果 蹭社群协作认知

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以“学术前沿速递”栏目 用AI提炼最新论文中的认知能量亮点（如“发现新的星系能量传输机制”） 转化为通俗解读 蹭前沿认知补给

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抓取算法推荐中“用户长期兴趣演变”追踪 用AI展示观众从“喜欢宇宙奇观”到“关注宇宙生态机制”的认知能量深化路径 扣兴趣-认知协同进化

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