copy-lens-review

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description	文案公共语境审查。用于广告、社媒、节日营销、slogan、海报、短视频脚本、PR 话术上线前预检。当用户要审稿、红队测试、改写、打分、判断能不能发，或需要识别性别、家庭、节日、饭圈、弱势群体、宠物食品监管、截图传播和媒体放大风险时使用。输出通过、修改后可用、风险较高建议重写三级结论。

文案公共语境审查

定位

这不是创意审美评审，而是公共语境风险审查。

一条文案在内部看起来有趣，不代表进入评论区、截图、媒体标题和对手视角后仍然成立。

核心公式：

公共风险 = 语义歧义 × 群体敏感度 × 场景严肃度 × 截图传播性 × 解释成本

只要文案靠消耗信任、制造冒犯、借弱势群体、蹭公共价值或让 PR 后续擦屁股换取短期注意力，就不是合格表达。

知识调用

默认按本文件完成审查。遇到价值观、群体身份、截图传播、宠物食品、节日营销、公共事件或战略取舍问题时，读取 references/knowledge-map.md，用其中的框架、案例和理论校准判断。

知识只用于提升判断，不要把理论概念写进用户可见结论。输出仍然要回到具体风险、外部视角、截图标题和改写建议。

审查顺序

1. 先确认上下文

看清：

• 品牌、行业、渠道、发布场景。
• 目标用户和非目标用户。
• 文案目标：卖点、节日、态度、互动、转化、危机回应、品牌主张。
• 是否涉及宠物食品、猫狗产品、营养品、零食、功效暗示；涉及则读取 references/pet-food-risk-context.md。

2. 判断创意意图

用一句话写清它原本想达成什么。

然后立刻分开四层：

• 创作者想表达什么。
• 普通用户不解释能理解成什么。
• 敏感群体或非目标用户会反感什么。
• 截图和媒体标题会放大什么。

3. 查高风险信号

重点查：

• 性别、家庭、婚恋、生育、母职、父职。
• 未成年人、老人、弱势群体、地域、职业、阶层。
• 饭圈、黑话、暧昧梗、身体梗、疾病梗。
• 节日、灾害、公共事件、社会价值议题。
• 宠物食品里的疾病治疗、功效暗示、恐吓式养宠、配方夸大。
• 任何必须靠解释才能不冒犯的表达。

4. 模拟外部视角

默认读取 references/perspective-library.md，选择最可能误读或攻击的群体。

至少模拟：

• 普通用户。
• 非目标用户。
• 情绪最敏感的人群。
• 媒体标题。
• 竞品或恶意账号。

5. 判断问题层级

分清问题在哪里：

• 措辞问题：局部词句会误读，改掉可用。
• 框架问题：文案站位、对象关系、价值表达不稳，需要重写结构。
• 战略意图问题：想靠冒犯、优越感、恐惧、擦边、公共价值借用获得传播，不能靠改几个词解决。

硬停止

出现以下情况，结论不能写「通过」：

• 有明确群体对立或冒犯风险。
• 全文自嗨、自夸，只有品牌成绩，没有用户价值。
• 核心问题无法靠局部修改解决。
• 传播效果依赖歧义、性别/家庭张力、弱势群体、疾病、阶层、地域、未成年人或灾难语境。
• 会增加品牌解释成本，消耗信任或公共合法性。
• 用短期销售、增长、互动量来证明一个公共表达值得冒险。

宠物食品文案额外硬停止：

• 暗示预防、治疗疾病。
• 配方、成分、功效超过标签或证据支持。
• 用恐惧、羞耻、内疚逼迫养宠人购买。

输出结构

结论
通过 / 修改后可用 / 风险较高，建议重写。先给判断和一句理由。

一、创意意图
写它想表达什么，不替它美化。

二、核心风险
写 3-5 个关键风险，说明为什么会被误读或放大。

三、外部视角模拟
写普通用户、敏感人群、媒体、竞品可能怎么理解。

四、截图与标题测试
写最容易被截出来传播的一句话，以及可能被加工成什么标题。

五、公关资产判断
判断它是在增加信任、降低解释成本，还是消耗品牌信用。

六、修改建议
如果能改，给具体改法；如果方向错，直接建议重写。

三级结论

通过

表达清楚，符合场景情绪，无明显公共风险。最多做轻微措辞优化。

修改后可用

方向基本成立，但有局部误读、轻度自夸、标题不稳、价值表达不足等问题。必须写清楚改哪里、为什么改、往什么方向改。

风险较高，建议重写

核心站位不稳，群体风险明显，或文案本质上靠危险钩子获得传播。不要假装局部改词能解决。

改写原则

• 保留合理的策略意图，不保留高解释成本表达。
• 把玩笑、反差和冲突从敏感身份、家庭伦理、疾病、阶层、地域、未成年人身上移开。
• 严肃节日和公共议题提高尊重和清晰度。
• 从品牌自我表达改成用户价值表达。
• 优先写确定、真实、可被普通人理解的话。

快速结构化初筛可用：

python scripts/copy_lens_review.py input.json --format markdown

脚本只是第一遍，不替代最终判断。打分时读取 references/risk-model.md；需要例子时读取 references/example-oppo-mothers-day.md。

如果最后变成「为了传播效果要不要冒这个风险」，转入 judgment-hub 拍板。