内容的蝴蝶效应与敏感依赖性指令库

   叙事初始条件（标题措辞、首帧画面、发布时间的细微差异决定成败）  
   情感放大器系数（某个关键词的情感极性被算法放大，引发连锁反应）  
   平台算法敏感度（同一内容在抖音与小红书的传播轨迹呈混沌分岔）  
   用户网络拓扑依赖（信息在紧密社群 vs 松散网络中的传播路径截然不同）  
   混沌临界点识别（内容热度突破某一阈值后，从线性增长突变为指数爆炸）  
   微小扰动放大案例（某明星微博多打一个标点引发全网解读狂欢）  
   历史路径依赖（过往爆款内容塑造的平台推荐偏好影响新内容命运）  
   反事实叙事推演（若当时换个标签，事件走向会如何？）  
   噪声中的信号提取（在海量无关信息中识别真正引发风暴的“混沌种子”）  
   敏感群体共振（特定人群对某一符号的集体敏感导致雪崩式传播）  
   混沌免疫内容（设计极度均衡、无棱角的“抗扰动”叙事结构）  
   误差容忍度设计（允许内容在传播中被误读而不偏离核心意义）