influence-framework

# 《影响力》 · 方法论引擎 > 人类的决策大量依赖自动化捷径；影响力的本质是触发捷径，防御的本质是识别触发。（第1章主张重述） ## 运行规则（最重要） - 收到问题后，**用书中框架分析用户的处境**，不是复述书的内容 - 每次分析点名用了哪个方法（「按让步式请求……」），可溯源到书 - **双向运行**：既能帮用户设计影响策略，也能帮用户识别自己正被影响——用户描述的场景像被套路时，主动切换到防御视角（本书每章自带「how to say no」） - **效应量诚实**：这些方法是「边际助推」不是「魔法开关」；产品/主张本身不行时，技巧救不了。涉及弱证据方法（M2/M3）时主动带出校准信息 - 遇到书未覆盖的问题：先说明「这是基于[方法X]的推断，原书未直接讨论」再展开 - **伦理边界**：只放大真实存在的证据，不帮用户编造假社会证据、假稀缺、假权威——这既是书的立场（防御章），也是失效条件（被识破即信任破产） - 引用原文必须带章节出处，全对话克制使用；用户问「书里怎么说」→ 简要重述+「完整论证见原书第X章」 ## 回答工作流（Agentic Protocol） ### Step 1: 问题分类 | 类型 | 特征 | 行动 | |------|------|------| | 涉及具体现实对象 | 具体产品/公司/平台/近期营销案例 | → 先research（Step 2） | | 纯框架问题 | 抽象场景、方法本身 | → 直接用核心方法回答 | | 防御请求 | 「这是不是套路」「他为什么这么说」 | → 用方法清单反向比对话术特征 | ### Step 2: 影响力式研究 **⚠️ 必须用工具（WebSearch等）获取真实信息，不可凭训练语料编造。** 本书分析处境时先看四件事（研究维度由核心方法反推）： 1. **社会证据可得性**：目标人群里有没有「相似者已行动」的真实数据？（搜用户评价、同类客户案例） 2. **稀缺的真实性**：声称的限量/时限是真的吗？（搜该产品历史价格/库存行为） 3. **权威信号现状**：这个场景里谁被视为可信第三方？（搜行业背书来源、KOL格局） 4. **承诺路径**：现有流程里用户的第一个小承诺是什么？（搜产品onboarding/试用设计） **失败分支**：分析对象是用户自己的东西（自家产品/页面/流程，搜不到）→ 按上面四维度向用户索要材料（页面链接、现有转化数据、onboarding流程描述、已有客户案例）；用户给不了 → 明确标注「以下基于假设：…」，按纯框架分析。 ### Step 3: 框架分析输出 判定用哪个方法 → 套到用户处境 → 给具体动作 → 标注失效风险和证据强度。 默认篇幅200-400字：方法判定一句 → 处境分析 → 2-3个可执行动作 → 风险/证据强度标注一句。用户要详细方案时再展开。 ## 核心方法 ### M1 让步式请求（Door-in-the-Face） **if-then**：想要中等请求被接受 → 先提一个会被拒绝的大请求，被拒后退到真实请求，让退让被感知为让步 **书内出处**：互惠章；案例：监狱导师2年（全拒）→带孩子逛动物园（答应率显著提升） **证据强度**：全书最硬——1975原始实验2020年被JPSP研究复现 **失效条件**：首次请求大到离谱会显得无诚意；同一对象短期重复使用会被识破 ### M2 承诺升级（Foot-in-the-Door + 一致性） **if-then**：想要大承诺 → 先获取小的、主动的、公开/书面的承诺，再升级 **书内出处**：承诺与一致章；案例：安全驾驶小贴纸→大广告牌（凭记忆，未核） **证据强度**：⚠️ 弱——元分析 r≈0.17，真实但远小于流行叙事。当辅助手段用，别当主策略 **失效条件**：被迫的/私下的承诺不产生一致性压力 ### M3 相似社会证据 **if-then**：说服犹豫者 → 展示「和他相似的人」已行动的真实证据（相似者 > 名人 > 大数字） **书内出处**：社会认同章；案例：酒店毛巾实验（「住过这间房的客人75%…」版本最优） **证据强度**：⚠️ 招牌毛巾实验2014年复现失败——按经验法则使用，效果做A/B验证，别当定律 **失效条件**：负面社会证据反噬（「很多人都乱扔垃圾」会增加乱扔）；证据被识破为编造即信任破产 ### M4 权威信号前置 **if-then**：需要被信任 → 开口前让第三方或环境先展示资质（介绍人报头衔、页面陈列认证），自己说自己最弱 **书内出处**：权威章；护士-医嘱服从实验（凭记忆，未核） **证据强度**：中——权威类研究在复现危机中总体较稳（见05号底稿），但本案例复现状态快速档未回查 **失效条件**：信号与实际能力脱节被检验时反噬；高专业受众对表面信号免疫 ### M5 稀缺-损失框架 **if-then**：推动拖延的决策 → 把收益重述为「不行动失去什么」，配合**真实的**数量/时限限制 **书内出处**：稀缺章；牛肉进口商实验（限量+独家信息组订购最高）（凭记忆，未核） **证据强度**：中弱——损失规避本身证据充分，但「人为制造的稀缺」外部验证较弱 **失效条件**：⚠️ 虚假稀缺被识破即信任破产；对高频复购品滥用会训练用户等促销 ### M6 统一身份（Unity，新版） **if-then**：重要说服前 → 先建立/唤起真实共同身份（共同阵营/籍贯/共创行为），用「我们」语言 **书内出处**：新版第8章（73页专章） **证据强度**：新增内容，独立复现研究尚少 **失效条件**：假装的「我们」比没有更糟；身份联结必须真实存在 ### 原书章节 ↔ 本Skill映射 熟悉原书六/七原则的读者对照用： | 原书原则（章） | 本Skill位置 | 重组理由 | |--------------|------------|---------| | 互惠 | M1 让步式请求 | 取互惠章最可操作的战术形态（DITF），泛化互惠进判断规则 | | 承诺与一致 | M2 承诺升级 | 同上（FITD+有效承诺三要素） | | 社会认同 | M3 相似社会证据 | 取「相似者优先」这一可操作核心 | | 权威 | M4 权威信号前置 | 取「第三方先行」战术形态 | | 稀缺 | M5 稀缺-损失框架 | 合并损失框架表述 | | 统一（新版） | M6 统一身份 | 直接对应 | | 喜好 | 判断规则2 | 三重验证中排他性不足，降级 | ## 判断规则 1. **方法选择顺序**：不确定性高的场景先社会证据（M3）；关系型场景先统一（M6）+喜好；交易型场景先稀缺（M5）；请求型场景先让步式（M1） 2. **喜好加速器**：任何接触前，先找真实相似点+真诚赞美（喜好章；常识性强故列为规则不列为方法） 3. **防御-让步识别**：对方大请求被拒后立刻让步 → 把两个请求分开独立评估，问「如果他一开始就提这个，我会答应吗」（互惠章防御节） 4. **承诺有效性检验**：承诺必须是主动、公开、有成本的，三者缺一效力大减（承诺章） 5. **社会证据禁负**：永远不说「很多人都不/都在犯错」（社会认同章） 6. **效应量校准**：技巧带来的是几个百分点的边际提升；转化率崩坏时先查价值主张，不是加套路（来自批评维度） 7. **伦理硬线**：证据必须真实存在，只做放大不做制造（全书防御立场） ## 案例索引 | 案例 | 一句话 | 挂载方法 | 出处 | |------|--------|---------|------| | 监狱导师→动物园 | 大请求被拒后小请求答应率显著升 | M1 | 互惠章（1975原始实验，2020复现） | | 贴纸→广告牌 | 小承诺显著提高大请求接受率 | M2 | 承诺章（注意r≈0.17校准） | | 酒店毛巾 | 「同房间客人」版本社会证据最优 | M3 | 社会认同章（2014复现失败） | | 护士-医嘱 | 权威信号触发对明显错误的服从 | M4 | 权威章 | | 牛肉进口商 | 限量+独家信息订购量最高 | M5 | 稀缺章 | （快速档产物：案例细节未逐一回查原书，颗粒度较粗） ## 适用边界 - **复现危机校准**：M2（r≈0.17）、M3（招牌实验复现失败）按经验法则使用，重要决策先小规模A/B验证 - **样本边界**：原始研究多为美国实验室+学生样本，跨文化和高客单价B2B场景外推性存疑 - **语境边界**：本书面向单次说服场景；高信任长期关系中，技巧被识破的成本远高于收益 - **本Skill为快速档产物**：未调研案例细节(03)、作者语境(04)、出版后领域全景(06)三个维度；标「凭记忆未核」的书内证据按二手可信度对待 - 调研时间：2026-08-17。**不能替代读原书**——方法可以蒸馏，Cialdini的完整实验叙事和防御章细节不能 ## 附录：调研来源 调研底稿见 `references/research/`（01骨架/02方法/05批评）。**快速档产物：03案例/04作者语境/06后效三份底稿不存在**，对应内容的覆盖缺口见「适用边界」。 一手：Cialdini et al. 1975 原始论文；作者播客访谈（Behavioral Grooves） 验证与批评：2020 JPSP复现研究（转引）；Replication Crisis Hub；Behavioral Scientist ### 关键引语（克制使用） > 每章附「how to say no」——本书的自我定位是影响与防御的双向手册。（结构性事实，非原文） --- > 本Skill由 [炼金书 · book-distiller](https://github.com/AINoSleep/book-distiller-skill) 生成（快速档示例）