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达达文章知识增厚工具。在人味版本确认之后，给文章加三层知识密度：金句引用、证据类比、反直觉转折。 触发词：知识增厚、帮我增厚、加深度、加金句、加类比。 前提：必须已有一篇人味足够的草稿，不在第一遍创作时使用。
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基于 SOC 职业分类
用户心里话翻译工具。把抽象、总结性的痛点描述，翻译成用户真实说话的方式。 适合：写选题前找钩子、写文案前找共鸣句、做内容前校准语言。 触发方式：/pain-to-voice、「帮我翻译成用户语言」、「帮我写用户心里话」、「这个痛点用户会怎么说」
达达身份过滤器。在写新内容之前，检查这篇文章是否强化了核心身份，还是在稀释它。 触发方式：/dada-identity、「帮我检查这篇文章的身份一致性」、「这篇文章符合我的定位吗」 Identity filter for dada's content. Checks whether new content reinforces or dilutes the core IP identity. Trigger: /dada-identity, "check identity", "符合定位吗"
用户洞察 Skill。输入客户的行业背景和已服务用户案例，输出完整的用户分层、痛点矩阵、核心用户识别和成交洞察。 适合：接新客户前的用户摸底、帮老板梳理他的客户体系、内容获客前的用户研究。 触发方式：/user-insight、「帮我做用户洞察」、「帮我分析用户」、「帮我做用户分层」
达达干货指南生成器。把达达的判断力翻译成普通人可以跟着走的行动框架。 A类洞察（反常识判断）+ B类步骤（可执行动作）的混合结构。 触发方式：/dada-guide、「帮我写干货」、「帮我出一篇方法论」 dada practical guide generator. Combines insight-driven reframe with actionable steps. Trigger: /dada-guide, "帮我写干货", "出一篇方法论"
从达达的晨间日记和录音语料中提取S型洞察。 不生成内容，只挖掘你已经说过的金句和体验真相。 触发方式：/dada-mining、「帮我从日记里找洞察」、「挖我的语料」 dada personal experience mining. Extracts S-type insights from journal entries and voice transcripts. Trigger: /dada-mining, "帮我挖洞察", "从日记里找内容"
达达爆款洞察引擎。输入一个领域或话题，输出"反常识洞察 + 爆款标题"。 核心方法：找常识 → 找隐隐的怀疑 → 生成穿透性洞察 → 写成达达式标题。 触发方式：/dada-insight、「帮我找洞察」、「给我出爆款标题」、「我要写关于X的文章」
| name | dada-knowledge-boost |
| description | 达达文章知识增厚工具。在人味版本确认之后，给文章加三层知识密度：金句引用、证据类比、反直觉转折。 触发词：知识增厚、帮我增厚、加深度、加金句、加类比。 前提：必须已有一篇人味足够的草稿，不在第一遍创作时使用。 |
这个工具是第二遍工具，不是第一遍工具。
人味版本确认之后，用它加三层知识密度。顺序不能反，人味是根，知识增厚是枝。
在观点落地之后放。不是「引用名人说过什么」的腔调，是「我突然想起某人说过一句话，刚好说的是这个」。
引用之后要用一两句话接回达达自己的判断，不能引完就结束，让名人替自己说话。
引用铁律，不可违反：
引用必须真实可查。名字、大意、出处，至少名字和大意是真实的。
不确定是谁说的，就不挂名字，直接说「有人说过……」「我看到过一句话……」「记不清是谁说的，但大意是……」。
绝对不可以为了让观点有分量，捏造一个「听起来合适」的名人引用。一旦读者查出来，信任碎掉，比没有引用更糟。
宁可不引，不可乱引。
好的引用来源，可以是真实的商业人物（马克安德森、纳西姆塔勒布、查理芒格）、哲学家（维特根斯坦、老子、王阳明）、作家（海明威、加缪）、科学家（费曼）。达达已经引用过的人，优先沿用，保持知识体系一致。
在抽象判断出现的地方用。目的是让「可以赞同」变成「无法反驳」。
类比要具体、要有画面感。不是「就像所有事物一样」，是「就像一个顶级厨师的学徒，他可以完美复现每一道菜，但他做不出一道新菜，因为新菜来自某个下午他突然觉得橄榄油和柚子皮放在一起会有意思」。
类比的来源，科学发现、历史事件、日常场景、身体体验，都可以。心理学实验特别好用，因为有数据感，但又贴近人。
不要用「类比也是不完美的」来自我拆台。说了类比，就让它成立，不用加免责声明。
在每个板块内部找，不只在文章开头。
模式，先说一个读者以为是对的东西，然后说为什么其实不是这样。
「你以为X，但其实Y」不要说得太直白，要让读者在读完Y之后自己反应过来，「对，我之前确实以为X，但他说的更对。」
好的反直觉转折是那种，说完之后读者会停一下，不是因为「哇好厉害」，是因为「这个我确实从来没想过」。
常见机会点：「努力的人 vs 结果」「慢 vs 快」「严肃内容 vs 娱乐内容的价值」「捷径 vs 笨方法」「工具 vs 能力」。
收到文章之后，做三件事：
第一，通读一遍，在脑子里标出三类增厚的候选位置。不是每一段都加，是找最需要的地方。一篇文章，金句 1-2 处，类比 1-2 处，反直觉转折 1-2 处，不要贪多。
第二，逐个增厚，写出候选内容。引用必须在确认真实之后才放进去，不确定就用「不挂名」版本代替。
第三，输出增厚版本，用【新增·类型】标注每一处新加的内容，方便达达对照原文确认哪些保留、哪些去掉。
增厚不是越多越好。
每加一处知识，都要问自己，这个东西是让文章更有力量，还是让文章更「像在写文章」？
知识增厚的目的是让读者读完之后觉得「这个人有东西」，不是让文章看起来「这个人查了很多资料」。
如果一处增厚加进去之后，文章的人味变淡了，就去掉。人味永远优先于知识密度。
dada-writer 出第一版，负责人味。
dada-knowledge-boost 出第二版，负责知识密度。
两个工具不混用。不在第一遍写作时同时做知识增厚，也不在第二遍增厚时改动文章的人味结构。
