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## 📦 新增 43 篇 (06:01:59)
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### 【Jon Law - YouTube】
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- [Top 10 AI Workflows for Small Businesses | GoHighLevel AI](https://www.youtube.com/watch?v=ir0z_oaG_ao)
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30-day free GoHighLevel trial at https://www.gohighlevel.com/jon-lawIn this video, I walk through 10 AI workflows you can set up inside GoHigh Level t...
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### 【TEDx Talks - YouTube】
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- [The hardest lesson I learned as a shark researcher | Brendan Talwar | TEDxTorrey Pines](https://www.youtube.com/watch?v=snpsKNWBAps)
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In his TEDx talk, Dr. Brendan Talwar draws on his experience as a shark researcher and winner of Netflix's All the Sharks to challenge the myth that s...
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### 【灵姐说AI | Ling Talk AI - YouTube】
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- [别急着卸载 OpenClaw，Hermes 真正的用法不是替代它](https://www.youtube.com/watch?v=taEaEkeJ4pc)
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很多人最近因为 Hermes 很火，就开始说：OpenClaw 可以卸载了，数字员工全部转向 Hermes。但我的判断刚好相反：Hermes 真正有价值的地方，不是替代 OpenClaw，而是被 OpenClaw 调度，成为执行层的 Agent Worker。这期视频我会讲清楚：为什么 OpenCl...
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### 【Greyson Zhang - YouTube】
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- [【AI影片革命】Artlist Studio讓你像電影導演一樣創作（不是剪輯，是拍片）](https://www.youtube.com/watch?v=hTJ18oPjS1Y)
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🎁 限時優惠購買 Artlist AI Pro 套餐可獲得 50,000 免費積分（僅限 4月20日起 7 天內）https://bit.ly/3Beefbt加入最好的創作者成長搞錢社群 👉 https://www.greysonzhang.com/membership免費公開課｜2026 YouT...
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### 【李哈利Harry - YouTube】
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- [ChatGPT Image 2.0 王炸更新！現在連設計師都要失業了？](https://www.youtube.com/watch?v=ygprvEganOg)
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🌟 加入AI大師社群並運用AI創業賺錢：https://www.skool.com/aiagent/about?ref=f2b566934c5c4639aaa47ab1fe39310e📌 加入我的免費 Skool 社群，獲取模板：https://www.skool.com/aiagent8/abou...
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### 【零度解说 - YouTube】
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- [GPT-5.5 正式发布！OpenAI 最强模型来了：这次强得有点离谱…](https://www.youtube.com/watch?v=aRkW4S5BWGo)
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【更多资源】▶https://bittly.cc/lingdu【零度博客】▶https://www.freedidi.com【加入会员】▶https://www.youtube.com/channel/UCvijahEyGtvMpmMHBu4FS2w/join【高级会员】▶https://bittl...
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### 【Reuters - YouTube】
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- [Wildfires rage in Japan, thousands flee Iwate](https://www.youtube.com/watch?v=ok7EiiOdj98)
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Wildfires burning for four days in Iwate Prefecture, Japan, forced over 3,000 residents to evacuate as blazes neared homes, with no rain forecast for ...
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- [Trump cancels envoys' Pakistan trip, says 'too much traveling'](https://www.youtube.com/watch?v=Ybv4_56leQw)
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Trump canceled his envoys' trip to Pakistan for peace talks with Iran, saying it was 'too much traveling' and 'too expensive.' The war has so far kill...
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- [Trump cancels envoys' trip to Islamabad for Iran talks](https://www.youtube.com/watch?v=6_alY4zhwKI)
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President Trump canceled a planned trip by US envoys Steve Witkoff and Jared Kushner to Pakistan for peace talks with Iran, as the conflict entered it...
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- [Trump calls off envoys’ trip to Islamabad for Iran peace talks](https://www.youtube.com/watch?v=PY7PMdcY_DM)
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President Trump cancels a planned trip by US envoys to Islamabad for Iran peace talks. The Justice Department drops its criminal probe into Fed Chai...
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- [Mali insurgents launch biggest attack on military government](https://www.youtube.com/watch?v=80jPDZFVCVY)
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Insurgents launched coordinated attacks across Mali's capital and several other cities in what the UN described as 'simultaneous' and 'complex' strike...
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- [S&P 500, Nasdaq notch record closing highs on tech, Iran hopes](https://www.youtube.com/watch?v=6yBIP7oujPA)
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The S&P 500 and Nasdaq hit record closing highs, bolstered by optimism for possible negotiations between the US and Iran to end the war and a surge in...
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- [Gaza Palestinians get first chance to vote in years](https://www.youtube.com/watch?v=4o0lsVFXVQo)
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Palestinians voted in local elections that for the first time in two decades includes Gaza, with the inclusion of the city of Deir al-Balah along with...
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- [US negotiators heading to Pak, but Iran says no direct talks](https://www.youtube.com/watch?v=ZN82IYpTTrI)
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US negotiators are heading to Pakistan, but Iran said its officials did not plan to meet the Americans to discuss ending the war that has killed thous...
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- [Pope Leo condemns capital punishment amid US execution push](https://www.youtube.com/watch?v=d8eWoWRyJOk)
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Pope Leo condemned capital punishment, calling for its abolition in the US just as President Trump's administration moved to broaden methods of execut...
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- [The moment drone shot down amid major Russian attack on Ukraine](https://www.youtube.com/watch?v=LzYeYfOzEgk)
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A major Russian overnight attack on Ukraine killed seven people and injured dozens more as Moscow launched over 660 drones and missiles in a barrage t...
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### 【BBC News 中文 - YouTube】
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- [香港大埔火災倖存者重返家園告別：「我希望宏福苑居民可以一切安好」－ BBC News 中文](https://www.youtube.com/watch?v=hnUbTNZ9ER8)
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自去年11月香港大埔發生火災以來，宏福苑居民首次能夠重返家園。大火中的其中一名生還者李先生於災後曾經接受BBC中文訪問，形容逃生經歷。五個月後，李先生再次談及這幾個月的生活與挑戰。對於能夠重返家園收拾個人物品，李先生坦言感到緊張，臨近上樓之前亦會不時發惡夢。這段影片記錄了李先生回家當天的準備過程、上...
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### 【理想生活实验室】
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- [每周鞋报：PRO‑KEDS 1949 进入中国市场、Crocs 带来 MOLLY 联名款](http://www.toodaylab.com/84011)
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虽然鞋圈已经很卷了，但还是不断有新人加入，4 月 15 日消息，诞生于波士顿的生活方式鞋履品牌 PRO‑KEDS 1949 已经从 4 月正式进军中国市场。这是个很有故事的品牌，它在 1949 年创立，是从 Keds 延伸出来的球鞋支线，而 Keds 又是美国橡胶公司（US Rubber Compa...
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- [即将 100 岁的 Futura 字体为什么堪称“传奇”，这本书回顾了它的前世今生](http://www.toodaylab.com/83995)
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关于字体的书，之前我们推荐了《从字体开始》，而落到具体的字体上，在我们言必称 Helvetica 之外，其实还有很多字体在人类社会发展的历史上扮演过、或者正在扮演着重要的角色，这其中就包括了 Futura。甚至于相比 Helvetica，Futura 是我自己更喜欢的一个字体，它有着鲜明的个性，风格...
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### 【Engadget is a web magazine with obsessive daily coverage of everything new in gadgets and consumer electronics】
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- [NASA's initial takeaways from the Artemis II mission, and more science stories](https://www.engadget.com/science/nasas-initial-takeaways-from-the-artemis-ii-mission-and-more-science-stories-160000808.html?src=rss)
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Now that Artemis II is all wrapped up, NASA has begun its post-game performance analyses of all the systems that worked together to get four astronaut...
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- [What to read this weekend: Monsters in the Archives dives deep into Stephen King's early works](https://www.engadget.com/entertainment/what-to-read-this-weekend-monsters-in-the-archives-dives-deep-into-stephen-kings-early-works-150000954.html?src=rss)
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Need something new for your reading list? Here are two titles we think are worth checking out. This week, we read Monsters in the Archives: My Year of...
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- [Tesla is giving away one year free Supercharging with Model 3 Premium and Performance purchases](https://www.engadget.com/transportation/evs/tesla-is-giving-away-one-year-free-supercharging-with-model-3-premium-and-performance-purchases-144431817.html?src=rss)
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Tesla completely ended its free lifetime Supercharging offer way back in 2018, but it has given customers the perk for certain promotions since then. ...
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- [Engadget review recap: DJI Osmo Pocket 4, Recteq X-Fire Pro and Alienware 27 QD-OLED](https://www.engadget.com/engadget-review-recap-dji-osmo-pocket-4-recteq-x-fire-pro-and-alienware-27-qd-oled-120000428.html?src=rss)
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Engadget’s hottest review roundup truly has it all this week: a new pocket cam, a 2-in-1 smart grill, a pair of drones and a pricey skinny vac. And th...
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- [Vampire Crawlers, Peter Molyneux's return and other new indie games worth checking out](https://www.engadget.com/gaming/vampire-crawlers-peter-molyneuxs-return-and-other-new-indie-games-worth-checking-out-110000340.html?src=rss)
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Welcome to our latest roundup of what's going on in the indie game space. If you're looking for something new to play this weekend, we've got a bunch ...
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### 【小众软件】
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- [🍉西瓜备份 – iPhone 相册自动备份工具：可备份至 NAS、外置硬盘、WebDAV、SMB[限免至4.30]](https://www.appinn.com/watermelon-backup-ios/)
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如果你不太想把照片放在 iCloud 中，那其实还有一种更“本地化”的方式，就是放在外置硬盘、NAS、支持 WebDAV 的网盘，甚至通过 SMB 备份直接到电脑中。@Appinn 西瓜备份就是专门干这件事的，目前正在限免，截止 2026年4月30日。 来自发现频道，开发者自荐：https://me...
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- [Windows 11 更新终于改了：可永久暂停更新](https://www.appinn.com/windows11-update-experience-just-got-updated/)
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Windows 11 更新终于没那么烦人了，现在你可以自己决定什么时候更新，甚至一直不更新。 青小蛙此前遇到过好几次这种情况：某一个更新，无论点多少次“立即更新”，它都不会动，就卡在那里，完全没办法处理。 微软发博客说《您的 Windows 更新体验刚刚升级》，至少解决了 4 件事：更新能跳过、能永...
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### 【TED Talks Daily】
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- [What you discover when you really listen | Hrishikesh Hirway (re-release and interview)](https://go.ted.com/6nSi)
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“Every conversation has the potential to open up and reveal all the layers and layers within it, all those rooms within rooms," says musician and host...
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### 【Slashdot】
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- [Colorado Adds Open-Source Exemption to Age-Verification Bill](https://yro.slashdot.org/story/26/04/25/2124221/colorado-adds-open-source-exemption-to-age-verification-bill?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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Colorado's "age-attestation" bill left the House committee with new exemptions for open-source operating systems, applications, code repositories, and...
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- [Is the World Ready For a Car Without a Rear Window?](https://tech.slashdot.org/story/26/04/25/2017210/is-the-world-ready-for-a-car-without-a-rear-window?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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There's a glass roof — but no rear-view window. Instead the Polestar 4 replaces the rear-view mirror with a live feed from a wide-angle camera. Its hi...
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- [Open Source Developer Brings Linux to Windows 95, Windows 98, and Windows ME](https://tech.slashdot.org/story/26/04/25/179232/open-source-developer-brings-linux-to-windows-95-windows-98-and-windows-me?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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Microsoft released the "Windows Subsystem for Linux" in 2016, adding an optional Linux environment into every operating system since Windows 10. But n...
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- [Linux Drops ISDN Subsystem and Other Old Network Drivers](https://linux.slashdot.org/story/26/04/25/0757219/linux-drops-isdn-subsystem-and-other-old-network-drivers?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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"Old code like amateur radio and NFC have long been a burden to core networking developers," reads the pull request. And so Thursday Linus Torvald mer...
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- [White House Pushed Out New AI Official After Just Four Days on the Job](https://yro.slashdot.org/story/26/04/25/0348249/white-house-pushed-out-new-ai-official-after-just-four-days-on-the-job?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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It's the U.S. government's main link to the AI industry, reports The Washington Post, working to assess national security risks of new models like Ant...
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- [Free Software Foundation Says 'Responsible AI' Licenses Which Restrict Harmful Uses are Unethical and Nonfree](https://news.slashdot.org/story/26/04/25/079207/free-software-foundation-says-responsible-ai-licenses-which-restrict-harmful-uses-are-unethical-and-nonfree?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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The Free Software Foundation's Licensing and Compliance Manager published a blog post this week to explicitly state that"Responsible AI" Licenses (RAI...
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- [Intel's Stock Soars 24% Friday, Its Biggest One-Day Gain Since 1987](https://slashdot.org/story/26/04/25/091254/intels-stock-soars-24-friday-its-biggest-one-day-gain-since-1987?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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Intel's stock price soared 24% Friday. It's the stock's largest single-day spike since since October 1987, reports CNBC, "as investors cheered signs o...
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- [Physicists Revive 1990s Laser Concept To Propose a Next-Generation Atomic Clock](https://science.slashdot.org/story/26/04/25/005216/physicists-revive-1990s-laser-concept-to-propose-a-next-generation-atomic-clock?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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Physicists have proposed a new kind of atomic clock based on a revived superradiant laser concept that could produce an extraordinarily stable signal ...
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- [FDA Gives Green Light To the First Gene Therapy For Deafness](https://science.slashdot.org/story/26/04/24/2042247/fda-gives-green-light-to-the-first-gene-therapy-for-deafness?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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An anonymous reader quotes a report from NPR: The Food and Drug Administration approved the first gene therapy to restore hearing for people who were ...
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- [Maine Governor Vetoes Data Center Moratorium Bill](https://yro.slashdot.org/story/26/04/24/2357254/maine-governor-vetoes-data-center-moratorium-bill?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed)
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Maine Gov. Janet Mills vetoed a bill that would have imposed the nation's first statewide moratorium on new data centers, saying she supported the ide...
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### 【AI (artificial intelligence) | The Guardian】
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- [Met investigates hundreds of officers after using Palantir AI tool](https://www.theguardian.com/uk-news/2026/apr/25/met-police-investigates-hundreds-officers-palantir-ai-tool)
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Met says AI software unearthed rule-breaking ranging from work-from-home violations to suspected corruptionThe Metropolitan police have launched inves...
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- [Facing AI and a tough job market, gen Z turns to entrepreneurship: ‘I have to prove myself’](https://www.theguardian.com/technology/ng-interactive/2026/apr/25/gen-z-entrepreneurs-business-ai)
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As AI erases the bottom rungs of the corporate ladder, some gen Z workers skip the entry level to become their own CEOsWhen Ashley Terrell graduated f...
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||||
- [US justice department steps in on behalf of xAI in Colorado regulation case](https://www.theguardian.com/us-news/2026/apr/24/xai-colorado-elon-musk-trump)
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Move creates conflict between state and administration as Trump seeks federal framework over states handling issueSign up for the Breaking News US ema...
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### 【WSJ.com: World News】
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- [Aborted Pakistan Trip Leaves Trump With Tough Choices on Iran Talks](https://www.wsj.com/world/middle-east/aborted-pakistan-trip-leaves-trump-with-tough-choices-on-iran-talks-e062f8fd)
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President Trump scrapped a trip by U.S. envoys Steve Witkoff and Jared Kushner to Pakistan for talks with Iran, and the two sides remain far apart....
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||||
- [Ukraine Is Europe’s War Now](https://www.wsj.com/world/europe/ukraine-is-europes-war-now-77f8e3ce)
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The European Union approved $105 billion in loans to keep Kyiv afloat—but it may not be enough....
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||||
- [Iran’s Leadership Divisions Frustrate Efforts to Make Progress in Talks](https://www.wsj.com/world/middle-east/irans-leadership-divisions-frustrate-efforts-to-make-progress-in-talks-f87fac3a)
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Another round of debate has erupted in public between Iran’s hard-liners and more moderate officials who want to negotiate with the U.S....
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47
wiki/concepts/AdaptiveMusic.md
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47
wiki/concepts/AdaptiveMusic.md
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@@ -0,0 +1,47 @@
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||||
title: "Adaptive Music"
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||||
type: concept
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tags: [game-audio, music, middleware]
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sources: [game-audio-engineer]
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last_updated: 2026-04-26
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## Aliases
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- Adaptive Game Music
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- Dynamic Music System
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- Interactive Music
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## Definition
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由游戏状态参数（如 CombatIntensity、Tension、Health）驱动的动态音乐系统。通过音频中间件（FMOD/Wwise）的参数 API，实时调整音乐层切换、混音比例和编曲元素，无需硬切。核心原则：**tempo-synced 转换**（与节拍对齐）和**玩家感受而非意识到**。
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## Core Mechanism
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### Tension Parameter（0.0–1.0）
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| 值 | 游戏状态 | 音乐响应 |
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|----|---------|---------|
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| 0.0 | 无敌人/探索 | 仅基础探索层，可无限播放不疲劳 |
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| 0.3 | 警戒状态 | 鼓点进入 |
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| 0.6 | 主动战斗 | 完整编曲 |
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| 1.0 | Boss/危机 | 最高强度层 |
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**来源驱动**：AI threat level aggregator script
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**更新频率**：每 0.5 秒（lerp 平滑）
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### Music Transition Rules
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- 必须 tempo-synced（量化为最近节拍边界）
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- 禁止 hard cuts（除非设计明确要求）
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- Stem-based horizontal re-sequencing 优先于 vertical layering（内存效率）
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- 始终保留 neutral/exploration 层可独立无限播放
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## Connections
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||||
- [[SpatialAudio]]：自适应音乐也需要空间化处理（3D 定位音乐会随玩家位置变化）
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||||
- [[AudioMiddleware]]（FMOD/Wwise）：提供参数 API 驱动的实时音乐控制
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||||
- [[game-audio-engineer]] ← authored_by ← [[GameAudioEngineer]]
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## Related Concepts
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||||
- [[SpatialAudio]]：空间化音效，与自适应音乐共享中间件架构
|
||||
- [[ProceduralAudio]]：程序化音频可作为自适应音乐的补充层
|
||||
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||||
## Sources
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||||
- [[game-audio-engineer]]：完整规范包括 CombatIntensity 参数映射表、音乐集成五阶段流程
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43
wiki/concepts/Answer-Engine-Optimization.md
Normal file
43
wiki/concepts/Answer-Engine-Optimization.md
Normal file
@@ -0,0 +1,43 @@
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||||
title: "Answer Engine Optimization (AEO)"
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||||
type: concept
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tags: ["AI", "SEO", "marketing", "visibility"]
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last_updated: 2026-04-26
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---
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## Definition
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Answer Engine Optimization (AEO) 是针对 AI 问答引擎的优化策略，旨在使品牌内容被 AI 助手（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等）在生成答案时引用。与传统 SEO 不同，AEO 的目标不是让页面在搜索结果中排名靠前，而是让内容成为 AI 合成的"可信来源"。
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## Core Principles
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1. **答案优先**：内容应直接回答用户问题，而非围绕关键词优化
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2. **结构化权威**：使用 FAQ、步骤指南、对比表格等 AI 友好格式
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3. **实体清晰**：明确的品牌、产品、概念实体标注
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4. **来源归属**：让 AI 能准确识别内容归属和可信度
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## AEO vs SEO
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| 维度 | 传统 SEO | AEO |
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| 目标 | 页面排名 | 被引用为来源 |
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| 优化对象 | 搜索引擎爬虫 | AI 模型推理 |
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| 核心信号 | 外链、关键词密度 | 实体清晰度、Schema markup、FAQ 对齐 |
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| 衡量指标 | 排名、点击率 | Citation Rate、Share of Voice |
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## Key Tactics
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- **FAQ Schema**：添加 FAQPage/FAQQuestion schema markup
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- **How-To Content**：结构化步骤指南，满足"How to"类查询
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- **Comparison Pages**：独立的品牌/产品对比页，满足"X vs Y"类查询
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||||
- **Direct Answers**：在内容开头直接给出答案，而非铺垫
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## Related Concepts
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||||
- [[Generative Engine Optimization (GEO)]]：更广泛的生成式 AI 引擎可见性优化
|
||||
- [[Citation Rate]]：衡量 AEO 效果的量化指标
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||||
- [[Entity Optimization]]：实体信号强化是 AEO 的核心技术
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||||
## Sources
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||||
|
||||
- [[AI Citation Strategist]]
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45
wiki/concepts/Asset-Pipeline.md
Normal file
45
wiki/concepts/Asset-Pipeline.md
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Asset Pipeline"
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||||
type: concept
|
||||
tags: [game-dev, asset-pipeline, standards, production]
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||||
sources: [technical-artist]
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last_updated: 2026-04-26
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||||
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||||
# Asset Pipeline
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## Definition
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||||
Asset Pipeline（资产管线）是定义和管理游戏资产从 DCC 创作到引擎交付全流程的标准体系。涵盖多边形数预算、纹理分辨率规范、LOD 链要求、命名约定和导入预设自动化。
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## Core Standards
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### Texture Compression（纹理压缩标准）
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| 类型 | PC | Mobile | Console |
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| Albedo | BC7 | ASTC 6×6 | BC7 |
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| Normal Map | BC5 | ASTC 6×6 | BC5 |
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| Roughness/AO | BC4 | ASTC 8×8 | BC4 |
|
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| UI Sprites | BC7 | ASTC 4×4 | BC7 |
|
||||
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||||
### Texture Import Rules
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||||
- 始终以源分辨率导入纹理，由平台特定覆盖系统进行缩放——禁止以降低分辨率导入
|
||||
- UI 和小型环境细节使用纹理图集——独立小纹理是 Draw Call 预算杀手
|
||||
- Mipmap 规则按纹理类型指定：
|
||||
- UI：关闭
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||||
- 世界纹理：开启
|
||||
- 法线贴图：开启（正确设置）
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||||
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||||
### Asset Handoff Protocol
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||||
- 艺术家在建模前收到每种资产类型的技术规格说明书
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||||
- 每项资产在目标光照环境下引擎内审查后才批准——不接受 DCC 预览中的审批
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||||
- 破损 UV、不正确轴心点、非流形几何体在导入时拦截，不在交付时修复
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||||
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||||
## Related Concepts
|
||||
- [[LOD-Pipeline]]：LOD 是资产管线标准的关键组成部分
|
||||
- [[Performance-Budget]]：资产管线标准服务于性能预算
|
||||
- [[TextureCompression]]：纹理压缩是资产管线的重要子规范
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[TechnicalArtist]] ← defines ← Asset Pipeline
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||||
- [[LOD-Pipeline]] ← part of ← Asset Pipeline
|
||||
- [[Performance-Budget]] ← enabled by ← Asset Pipeline
|
||||
43
wiki/concepts/Blockout-Discipline.md
Normal file
43
wiki/concepts/Blockout-Discipline.md
Normal file
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Blockout Discipline"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
## Definition
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||||
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||||
灰盒纪律（Blockout Discipline）是关卡设计中强制执行的开发流程规范——**设计决策必须在灰盒阶段锁定**，未经灰盒 playtest 验证的布局不得进行美术包装。
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||||
## Three Phases
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### Phase 1: Blockout（灰盒）
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- 仅使用无纹理的几何体构建关卡
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- 立即 playtest——灰盒不可读，美术救不了
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||||
- 验证：新玩家能否在无地图情况下导航？
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||||
- **设计决策在此阶段锁定**
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||||
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||||
### Phase 2: Dress（美术）
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||||
- 在已验证的灰盒基础上添加美术资产
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||||
- 标注哪些几何体是 gameplay-critical（不可改变形状）vs. 纯装饰性
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||||
- 记录每个区域的预期光照方向和色温
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||||
### Phase 3: Polish（打磨）
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||||
- 添加环境叙事道具
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- 验证音效是否支持节奏弧线
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||||
- 使用全新玩家进行最终 playtest——测量时不提供任何帮助
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## Core Rule
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||||
> "Never art-dress a layout that hasn't been playtested as a grey box."
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||||
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||||
## Metric
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- 100% 的 playtest 参与者在无提示的情况下完成关键路径导航
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||||
- 节奏图表与实际 playtest 时间误差在 20% 以内
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||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Level Designer Agent Personality]]：Blockout Discipline 是 Level Designer 的强制规则
|
||||
- [[Encounter Design]]：Encounter tuning 在灰盒阶段完成
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||||
- [[Pacing Architecture]]：节奏验证基于灰盒 playtest 数据
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||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]
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45
wiki/concepts/Branching-Narrative.md
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45
wiki/concepts/Branching-Narrative.md
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Branching Narrative"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-narrative, branching-design, choice-architecture]
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||||
sources: [narrative-designer.md]
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||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
# Branching Narrative
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||||
游戏分支叙事设计——通过选择树结构实现有意义叙事分支的设计方法论。
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## Definition
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||||
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||||
Branching Narrative 是一种通过预先定义的选择树结构，让玩家的决策影响故事走向的叙事设计范式。核心挑战在于：如何让选择真正有意义，同时确保所有分支最终收敛而不产生无法维护的指数级内容爆炸。
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||||
|
||||
## Core Principles
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||||
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||||
### 有意义选择的标准
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||||
- **类型不同，非程度不同**："I'll help you" vs. "I'll help you later" 不是有意义的选择——两者只是在时间维度上有差异
|
||||
- **选择必须涉及不同的价值观**：玩家在不同的价值体系之间做出取舍，而非同一目标的快慢之分
|
||||
- **后果必须在 2 个场景内可感知**：玩家选择后，必须在近期内看到结果，否则选择失去意义
|
||||
|
||||
### 分支收敛策略
|
||||
- 所有分支必须最终收敛（除非有明确的设计理由不收敛）
|
||||
- 收敛不应显得生硬——通过共同的逻辑基础实现自然合并
|
||||
- Dead ends（死路）需要明确的叙事理由，不能因为结构设计失误导致
|
||||
|
||||
### 节点映射（Node Mapping）
|
||||
- 在写任何对话之前，必须先完成分支节点地图
|
||||
- 每个节点需要标注：输入条件、玩家选择列表、各分支后续节点、收敛点
|
||||
- 禁止在未完成节点映射的情况下直接写对话
|
||||
|
||||
## Key Metrics
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||||
- **分支密度**：每个主要决策点的平均分支数量（通常 2-4 个）
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||||
- **收敛率**：从任何分支回溯到主线的平均步骤数
|
||||
- **后果可见性**：玩家感知后果的平均延迟（目标：≤ 2 scenes）
|
||||
|
||||
## Related Concepts
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||||
- [[Character Voice Pillars]]：分支选择的可信度依赖角色声音的一致性
|
||||
- [[Choice Architecture]]：选择架构定义了何时使用真选择，何时使用 Fake Choice
|
||||
- [[Lore Architecture]]：分支可能通向不同深度的 Lore 层
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Narrative Designer Agent Personality]] — Branching Design Standards
|
||||
26
wiki/concepts/CACandLTV.md
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26
wiki/concepts/CACandLTV.md
Normal file
@@ -0,0 +1,26 @@
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||||
---
|
||||
title: "CAC and LTV"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["unit-economics", "metrics", "growth", "acquisition"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
## Definition
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||||
客户获取成本（CAC）与生命周期价值（LTV）——增长的核心单位经济学指标组合，用于衡量获客效率是否可持续。LTV:CAC ≥ 3:1 为健康增长门槛；CAC 回本周期 < 6个月。
|
||||
|
||||
## Metrics
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||||
- **CAC（Customer Acquisition Cost）**：获取一个新客户所需的平均成本 = 总营销支出 / 新增客户数
|
||||
- **LTV（Lifetime Value）**：一个客户在整个生命周期内为产品贡献的总收入 = 平均收入/用户/年 × 平均客户留存年数
|
||||
- **LTV:CAC Ratio**：衡量获客投入产出比，健康值 ≥ 3:1
|
||||
- **CAC Payback Period**：收回获客成本所需时间，健康值 < 6个月
|
||||
|
||||
## Why It Matters
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||||
增长黑客必须在追求快速增长的同时，确保单位经济学健康——否则增长越快，亏损越大。LTV:CAC 是增长决策的最高优先级指标。
|
||||
|
||||
## Source
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||||
- [[marketing-growth-hacker]]（Marketing Growth Hacker Agent）
|
||||
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||||
## Aliases
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||||
- Customer Acquisition Cost
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||||
- Lifetime Value
|
||||
- Unit Economics
|
||||
80
wiki/concepts/Character-Voice-Pillars.md
Normal file
80
wiki/concepts/Character-Voice-Pillars.md
Normal file
@@ -0,0 +1,80 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Character Voice Pillars"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-narrative, character-design, dialogue]
|
||||
sources: [narrative-designer.md]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
# Character Voice Pillars
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||||
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||||
角色声音柱——定义角色语言特征的五个维度体系，确保角色在所有对话中保持声音一致性。
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||||
## Definition
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||||
Character Voice Pillars 是一套用于精确描述角色说话方式的框架，包含五个相互独立又共同构成完整声音形象的维度。通过明确定义每个维度，团队中的所有编剧都能写出风格一致的角色台词。
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||||
## Five Pillars
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### 1. Vocabulary（词汇）
|
||||
- **正式/随意**：角色的语言规范程度
|
||||
- **专业/通俗**：是否使用行业术语、俚语、方言
|
||||
- **情绪强度**：词汇的情感烈度（冷漠旁观 ↔ 情绪激烈）
|
||||
|
||||
### 2. Sentence Rhythm（句子节奏）
|
||||
- **短促/断续**：适合紧迫、强硬、攻击性场景
|
||||
- **绵长/复合**：适合沉思、回忆、哲学性对话
|
||||
- **节奏变化**：单一节奏 vs. 随情绪状态变化
|
||||
|
||||
### 3. Topics Avoided（禁忌话题）
|
||||
- 每个角色都有不愿意直接谈论的领域
|
||||
- 这些禁忌本身就在传递角色信息
|
||||
- 定义禁忌话题比定义擅长话题更重要
|
||||
|
||||
### 4. Verbal Tics（口癖）
|
||||
- 特定短语、重复句式、犹豫词
|
||||
- 角色特有的口头禅或语气词
|
||||
- **注意**：口癖必须服务于角色，不能仅为辨识度而添加
|
||||
|
||||
### 5. Subtext Default（潜台词倾向）
|
||||
- **直白型**：角色说啥就是啥，从不绕弯子
|
||||
- **迂回型**：永远话里有话，需要玩家推断真实意图
|
||||
- **回避型**：在特定敏感话题上故意偏离正题
|
||||
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||||
## Application
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||||
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||||
### Voice Pillar 文档格式
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```
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||||
## Character: [Name]
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||||
### Identity
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||||
- Role in Story: [Protagonist / Antagonist / Mentor / etc.]
|
||||
- Core Wound: [What shaped this character's worldview]
|
||||
- Desire: [What they consciously want]
|
||||
- Need: [What they actually need, often in tension with desire]
|
||||
|
||||
### Voice Pillars
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||||
- Vocabulary: [描述]
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||||
- Sentence Rhythm: [描述]
|
||||
- Topics They Avoid: [列表]
|
||||
- Verbal Tics: [列表]
|
||||
- Subtext Default: [描述]
|
||||
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||||
### What They Would Never Say
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||||
[3 example lines that sound wrong for this character]
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||||
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||||
### Reference Lines
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||||
[已批准的语音示例，标注每个示例演示的维度]
|
||||
```
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||||
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||||
## Why It Matters
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||||
- **团队一致性**：多个编剧在不了解彼此时，仍能写出风格统一的对话
|
||||
- **玩家识别度**：90%+ 玩家仅凭对话能正确识别角色性格
|
||||
- **分支可信度**：Branching Narrative 的选择后果感，依赖选择时角色声音的一致性
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Branching Narrative]]：Voice Pillar 是分支选择可信度的基础
|
||||
- [[Dialogue Writing Standards]]：Voice Pillar 是写作标准的具体化
|
||||
- [[Character Voice Pillars]]：引用自身
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Narrative Designer Agent Personality]] — Character Voice Pillars Template
|
||||
59
wiki/concepts/Choice-Architecture.md
Normal file
59
wiki/concepts/Choice-Architecture.md
Normal file
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Choice Architecture"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-narrative, choice-design, player-agency]
|
||||
sources: [narrative-designer.md]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
# Choice Architecture
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||||
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||||
选择架构——设计玩家决策系统的学科，涵盖从有意义选择到刻意虚假选择的完整设计空间。
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||||
|
||||
## Definition
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||||
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||||
Choice Architecture 研究如何呈现、组织和框架化玩家的选择。它不只是"给玩家选择"——而是在精确设计的上下文中，通过精确设计的选项集合，引导玩家经历精确设计的心理旅程。
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||||
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||||
## Key Techniques
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||||
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||||
### 1. 有意义选择（Meaningful Choice）
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||||
- 玩家在不同价值体系之间做出取舍
|
||||
- 选择后能感受到世界观的变化
|
||||
- 后果在 2 scenes 内可感知
|
||||
|
||||
### 2. 虚假选择（Fake Choice）的刻意使用
|
||||
- **不是设计失误，而是情感工具**
|
||||
- 场景：特定叙事时刻，illusion of agency 比 real agency 更强大
|
||||
- 前提：玩家必须完全信任这个选择是真实的（否则失去情感效力）
|
||||
- 边界：不能在同一游戏中既用 fake choice 又用 real choice（会导致玩家不信任所有选择）
|
||||
|
||||
### 3. 延迟后果（Delayed Consequence）
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||||
- Act 1 的选择在 Act 3 显现后果
|
||||
- 创造"世界有记忆"的感觉
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||||
- 需要额外的文档追踪（Narrative Debt Tracking）
|
||||
|
||||
### 4. 后果可见性映射（Consequence Visibility Mapping）
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||||
| 后果类型 | 可见性 | 设计意图 |
|
||||
|---------|--------|---------|
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||||
| 即时可见 | 高 | 强化选择-后果因果关系 |
|
||||
| 延迟可见 | 中 | 创造世界记忆感 |
|
||||
| 隐蔽 | 低 | 深层玩家的额外奖励 |
|
||||
|
||||
### 5. 选择频率工程
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||||
- 不是所有节点都需要选择
|
||||
- 过度选择 = 无选择感
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||||
- 选择密度应与叙事节奏匹配（高潮时减少选择，思考时增加选择）
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||||
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||||
## Narrative Debt Tracking
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||||
每个延迟后果都是一笔"叙事债务"：
|
||||
- **记录**：所有伏笔（foreshadowing）和未兑现的承诺必须记录
|
||||
- **追踪**：在玩家达到收敛点前，必须有机制确保债务被偿还
|
||||
- **退役**：如果某个伏笔无法兑现，需要主动退役（明确告知玩家该线索不再相关）
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Branching Narrative]]：Choice Architecture 定义何时用真选择
|
||||
- [[Narrative Debt Tracking]]：延迟后果的债务管理机制
|
||||
- [[Player Agency]]：选择架构必须与游戏机制层面的玩家自主权匹配
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Narrative Designer Agent Personality]] — Choice Architecture and Agency Design
|
||||
38
wiki/concepts/Citation-Rate.md
Normal file
38
wiki/concepts/Citation-Rate.md
Normal file
@@ -0,0 +1,38 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Citation Rate"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["metrics", "AEO", "GEO", "AI", "visibility"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
|
||||
Citation Rate（引用率）是衡量品牌在 AI 推荐引擎中可见性的核心指标，表示品牌在特定 AI 平台的查询中被引用的频率百分比。计算方式：
|
||||
|
||||
```
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||||
Citation Rate = (品牌被引用次数 / 总查询次数) × 100%
|
||||
```
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||||
|
||||
## Application
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||||
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||||
### Cross-Platform Audit
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||||
在多平台（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity）上运行相同查询集，分别计算各平台的 Citation Rate，形成跨平台评分卡。
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||||
|
||||
### Benchmarking
|
||||
- **Category Average**：同类品牌在 AI 平台上的平均引用率
|
||||
- **Top Competitor Rate**：主要竞争对手的引用率
|
||||
- **Gap**：品牌引用率与竞品/均值之间的差距
|
||||
|
||||
### Tracking
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||||
定期（建议每 14 天）重新运行相同查询集，追踪 Citation Rate 变化，验证 Fix Pack 实施效果。
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||||
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||||
## Related Concepts
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||||
|
||||
- [[Answer Engine Optimization (AEO)]]：提升 Citation Rate 的策略框架
|
||||
- [[Generative Engine Optimization (GEO)]]：更广泛的生成式 AI 可见性优化
|
||||
- [[Fix Pack]]：提升 Citation Rate 的具体修复包
|
||||
- [[Lost Prompt Analysis]]：识别 Citation Rate 损失来源的方法
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
|
||||
- [[AI Citation Strategist]]
|
||||
60
wiki/concepts/CompletionRate.md
Normal file
60
wiki/concepts/CompletionRate.md
Normal file
@@ -0,0 +1,60 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Completion Rate"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [podcast, analytics, metrics]
|
||||
sources: [marketing-podcast-strategist]
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||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Completion Rate（完成率）
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||||
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||||
播客完成率是指听众完整听完一期节目的百分比，是衡量播客内容质量的核心指标。
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||||
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||||
## 定义
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||||
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||||
$$\text{完成率} = \frac{\text{听完的时长}}{\text{总时长}} \times 100\%$$
|
||||
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||||
- 行业优秀标准：**> 50%** 完播率
|
||||
- 顶级播客：70%+ 完成率
|
||||
|
||||
## 为什么比播放量更重要
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||||
|
||||
| 指标 | 反映 | 局限性 |
|
||||
|------|------|--------|
|
||||
| 播放量 | 流量规模 | 可被标题党骗点击，但不反映质量 |
|
||||
| **完成率** | **内容质量 + 听众粘性** | 真正听完的才有价值 |
|
||||
|
||||
核心洞察：*"一个完整听完的 episode 远比一个被跳过的 episode 有价值。"*
|
||||
|
||||
## 驱动完成率的内容策略
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||||
|
||||
### 音频优先思维（Audio-first Thinking）
|
||||
- 每 10-15 分钟设置一个"钩子"拉回听众注意力
|
||||
- 钩子形式：反直觉观点、故事、数据点、问答
|
||||
- 避免超过 3 分钟的纯理论枯燥段落——将其拆分为两个短段落，中间插入具体案例
|
||||
|
||||
### 开场策略
|
||||
- 通勤场景听众注意力最易漂移
|
||||
- 前 3 分钟必须给出本期节目的价值承诺
|
||||
- 不要在开头做冗长自我介绍
|
||||
|
||||
### 结构设计
|
||||
- 清晰的章节和时间戳
|
||||
- 每个章节有小的主题转换
|
||||
- 结尾有明确的收束和行动号召
|
||||
|
||||
## 与其他指标的关联
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||||
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||||
- [[Completion Rate]] ↑ → 听众信任度 ↑ → 品牌合作价值 ↑
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||||
- [[Completion Rate]] ↑ → 播客平台推荐权重 ↑
|
||||
- [[Completion Rate]] ↑ → 会员/付费转化率 ↑（[[Marketing Podcast Strategist]]）
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[Marketing Podcast Strategist]] ← authored_by ← [[Completion Rate]] 作为核心内容质量指标
|
||||
- [[Podcast Positioning]] ← optimized_by ← [[Completion Rate]] 数据反馈
|
||||
- [[Audio Production Standards]] ← supports ← [[Completion Rate]]：音质是完成率的基础保障
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- 完播率
|
||||
- Episode Completion Rate
|
||||
- 播客完成率
|
||||
32
wiki/concepts/ContentMixStrategy.md
Normal file
32
wiki/concepts/ContentMixStrategy.md
Normal file
@@ -0,0 +1,32 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Content Mix Strategy"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [content-strategy, social-media, marketing]
|
||||
sources: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Overview
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||||
内容配比策略（Content Mix Strategy）是一种社交媒体和内容营销的动态平衡框架，通过设定不同类型内容的比例分配，在品牌传播和用户吸引力之间取得最优平衡。
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
内容配比策略核心公式：**70% 有机生活内容 + 20% 趋势参与 + 10% 品牌直接推广**
|
||||
|
||||
- **有机生活内容（70%）**：与品牌相关的非商业化生活方式内容，建立情感连接和信任
|
||||
- **趋势参与（20%）**：参与平台热门话题、挑战和季节性内容，保持内容新鲜感和平台活跃度
|
||||
- **品牌直接推广（10%）**：明确的品牌/产品推广内容，用于商业转化
|
||||
|
||||
## Rationale
|
||||
- 维持高有机内容比例避免用户疲劳和"广告感"
|
||||
- 适度趋势参与提升算法权重和平台曝光
|
||||
- 少量直接推广确保商业目标达成
|
||||
|
||||
## Application Platforms
|
||||
- [[MarketingXiaohongshuSpecialist]] — 小红书品牌营销的核心内容策略
|
||||
- 可适配 [[MarketingTikTokStrategist]]、 [[MarketingInstagramCurator]] 等其他社交平台
|
||||
- 比例可根据平台特性和品牌调性调整
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[TrendRiding]] — 趋势驾驭（20% 趋势参与内容的方法论）
|
||||
- [[LifestyleBrandPositioning]] — 生活方式品牌定位（70% 有机内容的方向指引）
|
||||
- [[CommunityFirstEngagement]] — 社区优先互动（有机内容的执行策略）
|
||||
@@ -16,7 +16,7 @@ last_updated: 2026-04-26
|
||||
- **归因追踪（Attribution Tracking）**：跟踪用户跨平台旅程，衡量各平台对转化的贡献
|
||||
|
||||
## Platform Strategy Examples
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||||
| 平台 | 内容类型 | 核心目标 | 适配要点 |
|
||||
|| 平台 | 内容类型 | 核心目标 | 适配要点 |
|
||||
|------|----------|----------|----------|
|
||||
| LinkedIn | 长文/白皮书/行业洞察 | 专业权威建立/B2B 线索 | 正式语调、数据驱动 |
|
||||
| Twitter/X | 即时评论/话题参与/链接 | 实时互动/趋势参与 | 简洁、话题标签 |
|
||||
@@ -24,11 +24,22 @@ last_updated: 2026-04-26
|
||||
| YouTube | 长视频/教程 | 深度参与/SEO | 完播率/留存率优化 |
|
||||
| TikTok | 短视频/挑战 | Z世代触达/病毒传播 | 娱乐优先、3秒黄金钩子 |
|
||||
|
||||
## Key Metrics
|
||||
- 跨平台受众覆盖率
|
||||
- 平台间引流转化率
|
||||
- 品牌声音一致性评分
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- 归因模型准确度
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||||
## China-Specific Platform Matrix
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中国市场平台矩阵，每个平台是独立的"国家"，内容策略不可跨平台直接复制：
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|| 平台 | 基因定位 | 核心指标 | 漏斗角色 |
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|------|--------|---------|---------|
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| 微博 | 公共舆论风暴 | 时效性 > 互动量 > 权威性 | 公域认知 |
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||||
| 抖音 | 视觉速度 | 完播率 > 点赞 > 评论 > 分享 | 种草/放大 |
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||||
| 小红书 | 生活方式向往 | 社区审美一致性、KOC 种草 | 种草/决策 |
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||||
| 知乎 | 权威可信度 | 内容质量、专家背书 | 信任锚定 |
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||||
| B站 | Z世代深度 | 弹幕互动、UP主关系 | 深度考虑 |
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||||
| 微信 | 私域关系建设 | 打开率、菜单点击率 | 转化/留存 |
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||||
| 快手 | 下沉信任 | 老铁关系、社区真实性 | 下沉市场 |
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||||
> **关键原则**：每个平台是独立的生态。[[marketing-china-market-localization-strategist]] 强调：绝不假设在抖音有效的内容在小红书同样有效——每个平台的内容策略必须独立设计，并基于该平台算法机制定制。
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||||
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||||
## Sources
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||||
- [[marketing-social-media-strategist]]
|
||||
- [[marketing-china-market-localization-strategist]]
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||||
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||||
83
wiki/concepts/Dialogue-Writing-Standards.md
Normal file
83
wiki/concepts/Dialogue-Writing-Standards.md
Normal file
@@ -0,0 +1,83 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Dialogue Writing Standards"
|
||||
type: concept
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||||
tags: [game-narrative, dialogue, writing]
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sources: [narrative-designer.md]
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last_updated: 2026-04-26
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---
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# Dialogue Writing Standards
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游戏对话写作标准——确保对话像真实人物说话、每个台词都有明确叙事功能的写作规范体系。
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## Core Rule
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**Every line must pass the "would a real person say this?" test.**
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如果答案是否定的，无论句子多么优雅，都必须重写。
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## Anti-Patterns（必须避免）
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### 1. "As You Know" Dialogue
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- 角色之间互相解释他们已经知道的事情
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- 目的：向玩家传递信息，但通过不自然的方式
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- 真实人物不会这样做——他们已经知道，他们不会互相解释
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**Bad:**
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> REYES: "As you know, Commander, our base has been under attack for three days and we're running low on supplies."
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**Good:**
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> REYES: "Three days. I'm told you've been tracking the situation remotely."
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### 2. Exposition Disguised as Conversation
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- 看起来是对话，实际上是单向信息广播
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||||
- 一个角色问一个他们明显知道答案的问题，只为让另一个角色解释
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||||
**Bad:**
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> ALICE: "Tell me, Bob, how did you manage to hack the mainframe?"
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||||
> BOB: "Well, Alice, I used a brute-force attack combined with a zero-day vulnerability I discovered last week..."
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### 3. Players Overheard Thoughts
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- 角色说出他们永远不会大声说的内心独白
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- 除非游戏有旁白系统，否则禁止
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## Required: Dramatic Function
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Every dialogue node must serve at least one of four dramatic functions:
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1. **Reveal** — 揭示新信息（世界、角色、关系）
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2. **Establish** — 建立或深化关系
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3. **Create Pressure** — 制造紧迫感或冲突
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4. **Deliver Consequence** — 交付玩家之前选择的后果
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||||
如果一句台词不服务于以上任何一个功能，删除它。
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## Three-Pass Editing
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### Pass 1: Function Check
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- 这个对话节点完成了什么叙事工作？
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- 它是否连接了前后叙事节点？
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||||
- 如果删除它，故事是否受影响？
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### Pass 2: Voice Check
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||||
- 这句台词是否像这个角色说的？
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||||
- 词汇、节奏、口癖是否符合 Voice Pillar？
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||||
- 这个角色在这种情况下会不会说这句话？
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||||
### Pass 3: Brevity Check
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- 删掉每个没有为句子挣到位置的词
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- 游戏对话通常比电影剧本更紧凑
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||||
- 玩家不喜欢阅读——让他们说得越少越好
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## Dialogue Tools
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- Ink / Yarn Spinner / Twine：直接在引擎格式中创作，无需中间转换
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||||
- String externalization：从第一天就外部化字符串，支持本地化
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- Gender-neutral fallbacks：提前规划性别适应性
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||||
- Branching visualization：可视化工具让编辑团队在单一视图中看到完整对话树
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## Related Concepts
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||||
- [[Character Voice Pillars]]：Voice Pillar 是写作标准的具体化
|
||||
- [[Branching Narrative]]：对话必须在节点映射后从分支结构中写出
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||||
- [[Narrative-Gameplay Integration]]：对话必须与游戏机制整合
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||||
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||||
## Sources
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||||
- [[Narrative Designer Agent Personality]] — Dialogue Writing Standards
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||||
39
wiki/concepts/Encounter-Design.md
Normal file
39
wiki/concepts/Encounter-Design.md
Normal file
@@ -0,0 +1,39 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Encounter Design"
|
||||
type: concept
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||||
tags: []
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last_updated: 2026-04-26
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---
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||||
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## Definition
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||||
遭遇战设计（Encounter Design）是在游戏关卡中为战斗、挑战或关键互动节点制定规则与布局的学科。每个遭遇必须可读、公平且令人难忘。
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## Core Standards
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### Three Mandatory Components
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||||
每个战斗遭遇必须包含：
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1. **入口读图时间（Entry Read Time）**：玩家在进入遭遇前能看到战场全貌
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||||
2. **多种战术选项（Multiple Tactical Approaches）**：至少 2 种可行战术，让玩家做有意义的选择
|
||||
3. **退守位置（Fallback Position）**：玩家处于劣势时可以安全撤退或重整的空间
|
||||
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||||
### Enemy Placement Rules
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||||
- 禁止将敌人放在玩家进入视野前就能造成伤害的位置（设计好的伏击除外，但必须有预警信号）
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||||
- 难度必须先从空间（位置和布局）出发，再考虑数值缩放
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||||
- 所有敌人必须在玩家进入交战范围前可见
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||||
### Difficulty Hierarchy
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||||
1. **Spatial first**（位置第一）：通过敌人位置和掩体布局创造难度
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||||
2. **Stat scaling second**（数值第二）：在空间设计固定后，通过数值调整难度
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||||
## Tensions
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||||
- **Readability vs. Surprise**：清晰战场 vs. 惊喜伏击，通过 telegraphing（预警）平衡
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||||
- **Choice vs. Optimal**：多种战术选项 vs. 存在唯一最优解，通过 playtest 验证多样性
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||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Flow And Readability]]：Encounter 是 Flow 路径上的节点
|
||||
- [[Blockout Discipline]]：Encounter 在灰盒阶段必须完成可玩性验证
|
||||
- [[Pacing Architecture]]：Encounter 的密度和强度决定整体节奏
|
||||
|
||||
## Sources
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||||
- [[Level Designer Agent Personality]]
|
||||
60
wiki/concepts/Entity-Optimization.md
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60
wiki/concepts/Entity-Optimization.md
Normal file
@@ -0,0 +1,60 @@
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||||
---
|
||||
title: "Entity Optimization"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["SEO", "AEO", "knowledge-graph", "brand", "visibility"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
## Definition
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||||
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||||
Entity Optimization（实体优化）是强化品牌实体信号的系统性方法，使 AI 引擎能清晰识别、理解和引用品牌为可信赖的实体。核心洞察：AI 引擎引用的是它们能"理解"和"信任"的实体，而非仅仅是包含关键词的页面。
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||||
## Why Entities Matter for AI
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||||
与传统 SEO（关键词匹配）不同，AI 引擎通过**实体理解**（entity understanding）构建知识表示：
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||||
- 品牌名 → 语义向量 → 关联概念
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- 清晰的实体 → 更高的置信度 → 更可能被引用
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||||
- 模糊的实体 → 低置信度 → 被忽略或被竞品取代
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## Optimization Tactics
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### 1. Consistent Brand Naming
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||||
在所有自有内容中保持品牌名称、变体、产品名称的一致性使用。
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- ✅ "Claude, developed by Anthropic"
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||||
- ❌ "claude" / "Anthropic's AI called 'Claude'"
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### 2. Knowledge Graph Presence
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||||
在权威知识图谱中建立品牌实体条目：
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||||
- **Wikipedia**：官方品牌条目（含公司成立、核心产品、市场定位）
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||||
- **Wikidata**：结构化品牌知识（关联创始人、产品、竞争对手、行业）
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||||
- **Crunchbase**：商业实体信息（融资轮次、规模、市场）
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||||
### 3. Third-Party Citations
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||||
在权威第三方来源中获得品牌提及：
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||||
- 新闻媒体报道
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- 行业分析报告引用
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- 学术论文提及
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### 4. Schema Markup
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||||
在自有网站上使用 Organization 和 Product schema：
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||||
```json
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||||
{
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||||
"@type": "Organization",
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||||
"name": "Brand Name",
|
||||
"url": "https://brand.com",
|
||||
"sameAs": ["Wikipedia URL", "Crunchbase URL"]
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### 5. Wikipedia-style Content
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||||
创建品牌内容时采用 Wikipedia 的客观、引用支撑、结构清晰风格——AI 训练数据中大量 Wikipedia 内容，使 AI 熟悉并偏好该格式。
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Answer Engine Optimization (AEO)]]：Entity Optimization 是 AEO 的核心技术方向
|
||||
- [[Generative Engine Optimization (GEO)]]：实体信号是 GEO 的五大支柱之一
|
||||
- [[Platform-Specific Patterns]]：不同 AI 平台对实体信号的权重不同
|
||||
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||||
## Sources
|
||||
|
||||
- [[AI Citation Strategist]]
|
||||
38
wiki/concepts/Environmental-Storytelling.md
Normal file
38
wiki/concepts/Environmental-Storytelling.md
Normal file
@@ -0,0 +1,38 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Environmental Storytelling"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
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||||
环境叙事（Environmental Storytelling）是通过环境本身讲述故事的设计方法——无需对话、文字或过场动画，玩家仅凭空间布局、道具摆放和光照变化就能推断出世界中发生的事件。
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||||
## Core Principles
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||||
### No Empty Spaces
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||||
- 每个区域必须通过道具摆放、光照和几何形状讲述故事
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||||
- 不存在空白的"填充"空间
|
||||
- 破坏、磨损和环境细节必须与世界叙事历史一致
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||||
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||||
### Inference-Based Learning
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||||
- 玩家应该能够在不借助对话或文本的情况下推断出空间中发生了什么
|
||||
- 倒置的家具暗示某人匆忙离开——lean into that（顺着这个讲）
|
||||
- 玩家通过观察环境理解世界，而非被告知
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||||
|
||||
### Three Storytelling Channels
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||||
1. **道具摆放（Prop Placement）**：物品位置讲述历史事件
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||||
2. **光照（Lighting）**：明暗对比传达情绪和焦点
|
||||
3. **几何形状（Geometry）**：空间规模暗示功能和重要性
|
||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Level Designer Agent]]：Level Designer 是 Environmental Storytelling 的主要执行者（物理空间设计与道具摆放）
|
||||
- [[Narrative Designer Agent]]：Narrative Designer 提供环境叙事的叙事内容架构（道具的叙事意义定义）
|
||||
- [[Spatial Psychology]]：空间如何影响玩家的情感和认知
|
||||
- [[Flow And Readability]]：叙事空间同时必须是可导航的
|
||||
- [[Lore Architecture]]：环境叙事是 Tier 2/3 Lore 的物理呈现
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]
|
||||
- [[Narrative Designer Agent Personality]]
|
||||
70
wiki/concepts/Five-Phase-Script-Framework.md
Normal file
70
wiki/concepts/Five-Phase-Script-Framework.md
Normal file
@@ -0,0 +1,70 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Five-Phase Script Framework"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
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||||
sources: []
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||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
五阶段话术框架——直播间单品讲解的标准化叙事结构，通过五阶段递进引导观众从「进入直播间」→「了解产品」→「建立信任」→「产生购买紧迫感」→「追加复购」，形成完整的销售闭环。
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||||
## Stages
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||||
### Stage 1: 留人钩子（Retention Hook）
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||||
**目标**：让观众停止滑动，增加停留时长
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||||
- 抛出痛点场景引发共鸣
|
||||
- 设置悬念或挑战激发好奇心
|
||||
- 使用互动指令要求观众参与（打字/点赞/关注）
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||||
- 参考话术："别划走！今天这个产品，上次我们一上架就秒空了……"
|
||||
|
||||
### Stage 2: 产品介绍（Product Introduction）
|
||||
**目标**：清晰传递产品核心价值
|
||||
- 展示产品实物（演示/试用/对比）
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||||
- 讲述品牌故事、成分、工艺等差异化信息
|
||||
- 穿插个人使用体验增加真实感
|
||||
- 参考话术："大家看（展示产品），这个 XX 和普通 XXX 最大的区别是……"
|
||||
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||||
### Stage 3: 信任建立（Trust Building）
|
||||
**目标**：消除购买顾虑，建立可信度
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||||
- 展示销售数据/用户评价/权威认证
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||||
- 引用真实使用前后对比
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- 回答评论区常见问题
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||||
- 参考话术："这不是我一个人在说，大家看（展示销量/评价/证书）……"
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### Stage 4: 紧迫成交（Urgency Close）
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||||
**目标**：促成立即下单决定
|
||||
- 价格锚点：先揭示零售价，再揭示直播专属价
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||||
- 稀缺性：限量库存、限时优惠
|
||||
- 社会认同：实时播报已下单人数
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||||
- 参考话术："零售价 XXX 元，但今天直播间——XXX 元！而且只有 XX 件库存！3、2、1，上链接！"
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||||
### Stage 5: 追单挽留（Follow-Up Save）
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||||
**目标**：不流失已表达购买意愿但未成交的观众
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||||
- 对已下单观众点名感谢，增强社群感
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||||
- 尝试追加销售（加购/升级套餐）
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||||
- 预告下一款更大力度产品，留住未下单观众
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||||
- 参考话术："已经抢到的朋友打'收到'，让我看到你们！还没拍的朋友……下一款更劲爆，留在直播间别走！"
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||||
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||||
## Category-Specific Adaptations
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||||
| 品类 | Stage 1 重点 | Stage 3 重点 |
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|------|-------------|-------------|
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||||
| 美妆/护肤 | 皮肤痛点共鸣 | 使用前后对比 |
|
||||
| 食品/生鲜 | 试吃演示 | 产地/质检证明 |
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||||
| 服饰 | 上身效果 | 尺码/面料说明 |
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||||
| 家电/3C | 使用场景 | 参数对比/认证 |
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||||
| 家居 | 生活方式 | 材质/环保认证 |
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||||
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||||
## Variations
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||||
- **5分钟单品节奏**：每个阶段约1分钟，总时长5分钟
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||||
- **30分钟专题节奏**：每10分钟一个产品循环，含1-2次互动抽奖打断
|
||||
- **大场直播节奏**：引流款（Stage 1为主）→ 主推款（完整5阶段）→ 利润款（Stage 3-4为主）→ 秒杀款（Stage 4为主）
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[Organic Traffic Amplification]] — 五阶段框架中 Stage 1 和 Stage 3 的互动数据直接驱动自然流量推荐
|
||||
- [[Host Incubation System]] — 主播熟练掌握五阶段框架是从「能播」到「能控节奏」的核心技能节点
|
||||
- [[Product Sequencing]] — 五阶段框架需根据产品角色（引流款/主推款/利润款）调整各阶段时间配比
|
||||
- [[Qianchuan Campaign]] — 五阶段脚本转化为付费投放的创意素材，是冷启期最重要的流量转化工具
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[marketing-livestream-commerce-coach]]
|
||||
61
wiki/concepts/Fix-Pack.md
Normal file
61
wiki/concepts/Fix-Pack.md
Normal file
@@ -0,0 +1,61 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Fix Pack"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["AEO", "GEO", "marketing", "action-plan"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
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||||
## Definition
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||||
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||||
Fix Pack（修复包）是在 AI 引用审计后生成的优先级修复清单，包含具体的内容修改方案和每个修复项的预期引用改善幅度。是 AI Citation Strategist 的核心交付物之一。
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||||
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||||
## Structure
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||||
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||||
### Header
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||||
```markdown
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||||
# Fix Pack: [Brand Name]
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||||
## Date: [YYYY-MM-DD]
|
||||
```
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||||
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||||
### Priority Tiers
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||||
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||||
**Priority 1 (P1) — 7 天内实施**
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||||
- 预期影响最大（+15-25% citation rate）
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||||
- 解决 3+ 个 Lost Prompts
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||||
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||||
**Priority 2 (P2) — 14 天内实施**
|
||||
- 预期影响中等（+10-15% citation rate）
|
||||
- 解决 2-3 个 Lost Prompts
|
||||
|
||||
**Priority 3 (P3) — 30 天内实施**
|
||||
- 预期影响较小（+5-10% citation rate）
|
||||
- 解决 1-2 个 Lost Prompts
|
||||
|
||||
### Fix Item Template
|
||||
|
||||
```markdown
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||||
### Fix N: [Fix Title]
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||||
- **Target prompts**: X 个相关 Lost Prompts
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||||
- **Expected impact**: +X-Y% citation rate on [query type]
|
||||
- **Implementation**:
|
||||
- [具体步骤 1]
|
||||
- [具体步骤 2]
|
||||
- [具体步骤 3]
|
||||
```
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||||
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||||
## Prioritization Rule
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||||
|
||||
**按预期影响排序，而非按实施难易度排序。**
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||||
- 错误做法：先做容易的（改标题、优化元描述），再做难的（新建对比页）
|
||||
- 正确做法：先做影响最大的（Schema markup、FAQ 页），再做影响较小的
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[Citation Rate]]：Fix Pack 的效果衡量指标
|
||||
- [[Lost Prompt Analysis]]：识别需要 Fix 的查询场景
|
||||
- [[Answer Engine Optimization (AEO)]]：Fix Pack 修复所依据的策略框架
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
|
||||
- [[AI Citation Strategist]]
|
||||
37
wiki/concepts/Flow-And-Readability.md
Normal file
37
wiki/concepts/Flow-And-Readability.md
Normal file
@@ -0,0 +1,37 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Flow And Readability"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
关卡流与可读性（Flow And Readability）是游戏关卡设计的核心原则，指玩家在空间中移动时体验到的流畅程度与方向清晰度。**Flow** 强调空间节奏与玩家动线的无缝衔接；**Readability** 强调关卡信息（路径、目标、敌人）的视觉传达是否清晰。
|
||||
|
||||
## Core Principles
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||||
### Critical Path Legibility
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||||
- 关键路径必须始终视觉可读——玩家应永远不迷路，除非迷路是刻意设计的
|
||||
- 用光照、色彩和几何引导注意力——绝不能将小地图作为主要导航工具
|
||||
- 每个路口必须提供清晰的主动路径和可选的次级奖励路径
|
||||
- 门、出口和目标必须与环境形成对比
|
||||
|
||||
### Spatial Flow Control
|
||||
- 空间节奏控制张力曲线：紧张（Tension）→ 释放（Release）→ 探索（Exploration）→ 战斗（Combat）
|
||||
- 走廊是句子，房间是段落，关卡是完整的论证
|
||||
- 出口在进入房间后 3 秒内必须可见
|
||||
- 关键路径比可选路径光照更亮
|
||||
|
||||
### Navigation Affordance
|
||||
- 可选区域用独特光照或色彩标记（诱惑设计：奖励在岔路口可见）
|
||||
- 路口不能有导航歧义
|
||||
- 没有看起来像出口的死胡同
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Encounter Design]]：在 Flow 的框架内安放战斗节点
|
||||
- [[Environmental Storytelling]]：Flow 路径上每个空间都有叙事功能
|
||||
- [[Pacing Architecture]]：Flow 是 Pacing 的空间实现
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]
|
||||
46
wiki/concepts/Generative-Engine-Optimization.md
Normal file
46
wiki/concepts/Generative-Engine-Optimization.md
Normal file
@@ -0,0 +1,46 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Generative Engine Optimization (GEO)"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["AI", "SEO", "marketing", "visibility", "generative-AI"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
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||||
Generative Engine Optimization (GEO) 是针对生成式 AI 引擎的可见性优化策略，通过信号工程（signal engineering）提升品牌内容在 AI 生成答案中被引用的概率。GEO 是 AEO（Answer Engine Optimization）的更广泛范畴，不仅限于问答式 AI，而是覆盖所有类型的生成式 AI 引擎。
|
||||
|
||||
## Core Pillars
|
||||
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||||
1. **Authority Signals**：建立内容权威性（引用来源数量、内容深度、专家署名）
|
||||
2. **Structure Signals**：使用 AI 友好的内容结构（标题层级、列表、表格、Schema）
|
||||
3. **Entity Signals**：清晰的实体标注和知识图谱关联
|
||||
4. **Quantity Signals**：大量相关内容覆盖，增大被 AI 发现和引用的概率
|
||||
5. **Distinctiveness Signals**：差异化内容，避免同质化
|
||||
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||||
## GEO Techniques
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### Quantitative Expansion
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||||
创建大量相关主题的补充内容，覆盖长尾查询，增加被 AI 引用的表面积。
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||||
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||||
### Quotable Generation
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||||
生成容易被直接引用的精炼陈述，适合作为 AI 答案中的引用来源。
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||||
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||||
### Statistical Amplification
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||||
在内容中加入数据、统计数字、研究发现——AI 倾向于引用有具体数字支撑的内容。
|
||||
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||||
### Technical Style Matching
|
||||
研究目标 AI 平台的引用偏好，调整内容风格（ChatGPT 偏好权威性来源，Claude 偏好平衡分析，Perplexity 偏好时效性和多样性）。
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||||
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||||
### Source Diversity
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||||
跨多个平台和渠道发布内容，增大被不同 AI 引擎训练数据覆盖的概率。
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||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Answer Engine Optimization (AEO)]]：GEO 的子集，专注问答式 AI
|
||||
- [[Citation Rate]]：衡量 GEO 效果的量化指标
|
||||
- [[Entity Optimization]]：GEO 的核心技术之一
|
||||
- [[Platform-Specific Patterns]]：不同 AI 引擎的引用偏好差异
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
|
||||
- [[AI Citation Strategist]]
|
||||
20
wiki/concepts/GrowthFunnelOptimization.md
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20
wiki/concepts/GrowthFunnelOptimization.md
Normal file
@@ -0,0 +1,20 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Growth Funnel Optimization"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["growth", "funnel", "conversion", "retention"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
## Definition
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||||
增长漏斗优化——对用户从认知（Awareness）到推荐（Referral）的全链路转化率进行系统性提升的策略框架。每个阶段都有独立的流失率监控和优化机制。
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||||
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||||
## Framework
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||||
1. **Awareness（认知）**：用户首次接触品牌
|
||||
2. **Acquisition（获客）**：用户完成注册/下载等转化动作
|
||||
3. **Activation（激活）**：用户体验到产品核心价值
|
||||
4. **Retention（留存）**：用户持续使用产品
|
||||
5. **Revenue（收入）**：用户完成付费
|
||||
6. **Referral（推荐）**：用户主动向他人推荐
|
||||
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||||
## Source
|
||||
- [[marketing-growth-hacker]]（Marketing Growth Hacker Agent）
|
||||
67
wiki/concepts/Host-Incubation-System.md
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67
wiki/concepts/Host-Incubation-System.md
Normal file
@@ -0,0 +1,67 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Host Incubation System"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
|
||||
sources: []
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||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
主播孵化体系——将零基础新人从「面对镜头说不出话」培养为「能独立操盘百万GMV直播间」的标准化进阶路径。核心理念：**主播是直播间的灵魂，但不能依赖单一主播——必须建立人才梯队**。
|
||||
|
||||
## Three-Stage Progression Model
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||||
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||||
### Stage 1: 素人期（Beginner）
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||||
**目标**：能稳定直播4小时不冷场
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||||
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||||
核心能力训练：
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||||
- **镜头表现力**：克服镜头恐惧，建立镜头感，能自然面对镜头说话
|
||||
- **基础话术**：能流畅念完产品介绍，不卡壳，不冷场
|
||||
- **情绪节奏**：理解直播间的情绪起伏——前期拉互动→中期推产品→后期逼单
|
||||
- **禁忌词规避**：熟悉平台敏感词规则，不说绝对化表述/功效承诺/虚假对比
|
||||
|
||||
通过标准：连续3场，每场4小时，平均互动率 >2%，无平台违规处罚
|
||||
|
||||
### Stage 2: 成长期（Intermediate）
|
||||
**目标**：能控制节奏并主动驱动转化
|
||||
|
||||
进阶能力训练：
|
||||
- **节奏控制**：能根据在线人数和流量波峰实时调整产品排布和话术密度
|
||||
- **主动转化**：熟练运用五阶段话术框架，在正确节点触发购买指令
|
||||
- **即时反应**：能处理弹幕问题、突发状况（产品问题、网络波动、恶意弹幕）
|
||||
- **数据敏感**：能读懂在线人数曲线，在下降时主动切换策略（福袋/秒杀/换品）
|
||||
|
||||
通过标准：连续5场，GPM >500元，转化率 >2%，能独立处理3次以上突发状况
|
||||
|
||||
### Stage 3: 成熟期（Advanced）
|
||||
**目标**：能吸引自然流量并即兴发挥
|
||||
|
||||
高阶能力训练：
|
||||
- **即兴发挥**：不依赖完整脚本，能根据场景和弹幕即时调整话术
|
||||
- **自然流量运营**：能利用直播间内的互动数据和内容片段（录屏/切片）吸引算法推荐
|
||||
- **团队协同**：能与场控/运营/投手默契配合，实现公域+私域联动
|
||||
- **自我复盘**：能独立分析数据报告，识别问题并提出改进方案
|
||||
|
||||
通过标准：连续10场，月GMV环比增长 >15%，自然流量占比 >40%
|
||||
|
||||
## Mental Resilience Training（主播心理建设）
|
||||
所有阶段均需培养的心理素质：
|
||||
- **冷场应对**：30秒以上冷场必须触发福袋或切换产品，不能尬聊
|
||||
- **恶意弹幕**：不接茬、不回击，设置关键词屏蔽和自动拉黑规则
|
||||
- **直播事故**：设备故障/产品问题等突发情况，保持冷静，按应急预案处理
|
||||
- **数据焦虑**：不以单场GMV论英雄，关注过程指标（话术执行率/节奏控制）
|
||||
|
||||
## Host Management Principles
|
||||
- **话术执行率 > 结果**：评估主播首先看有没有按脚本执行，而非GMV高低
|
||||
- **不依赖单一主播**：主力主播必须配备备播主播，主力休假不影响直播
|
||||
- **排期科学**：单场不超过6小时，峰值时段安排状态最佳主播
|
||||
- **复盘优先于追责**：问题发生后先分析脚本和排品是否合理，再评估个人表现
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Five-Phase Script Framework]] — 三阶段主播能力模型对应话术框架的掌握深度
|
||||
- [[Organic Traffic Amplification]] — 成熟期主播能通过即兴发挥和互动节奏「制造」自然流量高峰
|
||||
- [[Product Sequencing]] — 成长期以上主播需要理解产品排品逻辑，能根据在线人数实时建议调整
|
||||
- [[marketing-livestream-commerce-coach]] — 本体系是教练 Agent 交付给客户的核心能力建设框架
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[marketing-livestream-commerce-coach]]
|
||||
28
wiki/concepts/KFactor.md
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28
wiki/concepts/KFactor.md
Normal file
@@ -0,0 +1,28 @@
|
||||
---
|
||||
title: "K-Factor"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["viral", "metrics", "growth", "referral"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
病毒系数（K-factor）——衡量有机传播效率的指标。K = 邀请率（每个用户平均发送邀请数）× 接受率（每个邀请的平均接受转化率）。K > 1.0 意味着每个用户平均能带来超过一个新增用户，实现指数级自然增长；K < 1.0 则增长需要依赖外部获客渠道。
|
||||
|
||||
## Formula
|
||||
```
|
||||
K-factor = 邀请率 × 接受率
|
||||
= (发送邀请数 / 总用户数) × (接受邀请数 / 发送邀请数)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Interpretation
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||||
| K-factor | Growth Pattern |
|
||||
|----------|---------------|
|
||||
| K > 1.0 | 指数级自然增长（病毒式传播）|
|
||||
| K = 1.0 | 线性增长（每位用户带来一位新用户）|
|
||||
| K < 1.0 | 需要外部获客渠道补充 |
|
||||
|
||||
## Source
|
||||
- [[marketing-growth-hacker]]（Marketing Growth Hacker Agent）
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- Viral Coefficient
|
||||
75
wiki/concepts/LOD-Pipeline.md
Normal file
75
wiki/concepts/LOD-Pipeline.md
Normal file
@@ -0,0 +1,75 @@
|
||||
---
|
||||
title: "LOD Pipeline"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-dev, asset-pipeline, optimization, performance]
|
||||
sources: [technical-artist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# LOD Pipeline
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
LOD（Level of Detail，多细节层次）管线是自动管理 3D 模型在不同观看距离下显示精度的系统。当物体远离摄像机时，自动切换到更低多边形数的模型版本，从而节省渲染成本。
|
||||
|
||||
## Core Concept
|
||||
LOD 是**强制流程**——每个英雄网格必须经过 LOD 管线处理，最低要求 LOD0 至 LOD3。
|
||||
|
||||
## LOD Budget Standard（from Technical Artist）
|
||||
|
||||
### Characters（角色）
|
||||
| LOD | 最大多边形数 | 纹理分辨率 | Draw Calls |
|
||||
|-----|------------|-----------|-----------|
|
||||
| LOD0 | 15,000 | 2048×2048 | 2–3 |
|
||||
| LOD1 | 8,000 | 1024×1024 | 2 |
|
||||
| LOD2 | 3,000 | 512×512 | 1 |
|
||||
| LOD3 | 800 | 256×256 | 1 |
|
||||
|
||||
### Environment — Hero Props（英雄道具）
|
||||
| LOD | 最大多边形数 | 纹理分辨率 |
|
||||
|-----|------------|-----------|
|
||||
| LOD0 | 4,000 | 1024×1024 |
|
||||
| LOD1 | 1,500 | 512×512 |
|
||||
| LOD2 | 400 | 256×256 |
|
||||
|
||||
### Small Props（小道具）
|
||||
| LOD | 最大多边形数 |
|
||||
|-----|------------|
|
||||
| LOD0 | 500 |
|
||||
| LOD1 | 200 |
|
||||
|
||||
## LOD Validation Script
|
||||
|
||||
```python
|
||||
LOD_BUDGETS = {
|
||||
"character": [15000, 8000, 3000, 800],
|
||||
"hero_prop": [4000, 1500, 400],
|
||||
"small_prop": [500, 200],
|
||||
}
|
||||
|
||||
def validate_lod_chain(asset_name: str, asset_type: str, lod_poly_counts: list[int]) -> list[str]:
|
||||
errors = []
|
||||
budgets = LOD_BUDGETS.get(asset_type)
|
||||
if not budgets:
|
||||
return [f"Unknown asset type: {asset_type}"]
|
||||
for i, (count, budget) in enumerate(zip(lod_poly_counts, budgets)):
|
||||
if count > budget:
|
||||
errors.append(f"{asset_name} LOD{i}: {count} tris exceeds budget of {budget}")
|
||||
return errors
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Critical Rules
|
||||
|
||||
1. **LOD0 强制**：不得交付任何未通过 LOD 管线的资产
|
||||
2. **切换距离验证**：飞行检查所有 LOD 级别的过渡距离，确保无明显 pop-in
|
||||
3. **纹理一致性**：不同 LOD 级别应使用合理的纹理分辨率递减策略
|
||||
4. **导入自动化**：引擎导入预设应覆盖所有资产类别，避免艺术家手动配置
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Performance-Budget]]：LOD 是控制渲染性能的核心工具
|
||||
- [[AssetPipeline]]：LOD 是资产管线标准的关键组成部分
|
||||
- [[VFX]]：VFX 特效也有 LOD 概念（随距离简化粒子密度）
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[TechnicalArtist]] ← enforces ← LOD Pipeline
|
||||
- [[AssetPipeline]] ← includes ← LOD Pipeline
|
||||
- [[Performance-Budget]] ← achieved by ← LOD Pipeline
|
||||
80
wiki/concepts/Lore-Architecture.md
Normal file
80
wiki/concepts/Lore-Architecture.md
Normal file
@@ -0,0 +1,80 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Lore Architecture"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-narrative, worldbuilding, lore]
|
||||
sources: [narrative-designer.md]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Lore Architecture
|
||||
|
||||
Lore 架构——三层可选深度世界构建体系，确保叙事丰富性与可理解性并存。
|
||||
|
||||
## Core Rule
|
||||
|
||||
**Lore is always optional — the critical path must be comprehensible without any collectibles or optional dialogue.**
|
||||
|
||||
玩家不需要探索任何可选内容，也能理解并享受核心故事。
|
||||
|
||||
## Three Tiers
|
||||
|
||||
### Tier 1: Surface（所有玩家）
|
||||
**内容**：关键路径上所有玩家都会遇到的内容
|
||||
|
||||
- 主线过场动画
|
||||
- 关键 NPC 必要对话
|
||||
- 定义世界视觉地标的环境叙事
|
||||
- 定义世界规则的基础设定
|
||||
|
||||
**设计原则**：这部分 Lore 是"地板"——永远不能低于这个质量标准，因为它面向所有人。
|
||||
|
||||
### Tier 2: Engaged（探索者）
|
||||
**内容**：与所有 NPC 交谈、阅读笔记、探索区域的玩家会发现
|
||||
|
||||
- 支线任务对话
|
||||
- 可收集笔记和日志
|
||||
- 可选 NPC 对话
|
||||
- 可发现的环境叙事场景
|
||||
|
||||
**设计原则**：为喜欢深入世界但不追求极致的玩家准备。不强制但值得。
|
||||
|
||||
### Tier 3: Deep（深度 Lore 猎手）
|
||||
**内容**：寻找隐藏房间、秘密物品、元叙事线索的玩家会发现
|
||||
|
||||
- 隐藏文档和加密日志
|
||||
- 需要推理才能理解的环境细节
|
||||
- 连接表面层与探索层看似无关的 Tier 1 和 Tier 2 beat 的深层联系
|
||||
- 揭示游戏真正元叙事的高阶内容
|
||||
|
||||
**设计原则**：为最投入的玩家准备的额外奖励。不能作为理解核心故事的必要条件。
|
||||
|
||||
## World Bible（世界圣经）
|
||||
|
||||
所有 Lore 必须与世界圣经一致——即使是最背景的细节也不例外：
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
## World Bible Quick Reference
|
||||
- Timeline: [关键历史事件和日期]
|
||||
- Factions: [名称、目标、哲学、与玩家关系]
|
||||
- Rules of the World: [什么是可能的，什么不可能——物理/魔法/科技规则]
|
||||
- Banned Retcons: [Tier 1 中已建立的事实，永远不能被矛盾]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Lore 与 Environmental Storytelling 的关系
|
||||
|
||||
- 环境叙事是 Tier 2 Deep 的物理呈现方式
|
||||
- Tier 1 Surface 通过显式叙事（对话、过场）传递
|
||||
- Tier 2/3 通过环境道具的空间布局无声传递
|
||||
|
||||
## Consistency Enforcement
|
||||
- 环境叙事与对话/过场故事之间**零矛盾**
|
||||
- 任何 Lore 更新必须同步到 World Bible
|
||||
- 违反 World Bible 的内容在 Code Review 阶段必须被拦截
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Environmental Storytelling]]：环境叙事是 Lore 在空间中的物理表达
|
||||
- [[Narrative Debt Tracking]]：Lore 中的伏笔和解承诺需要债务追踪
|
||||
- [[Branching Narrative]]：不同分支可能通向不同深度的 Lore
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Narrative Designer Agent Personality]] — Lore Architecture
|
||||
50
wiki/concepts/Lost-Prompt-Analysis.md
Normal file
50
wiki/concepts/Lost-Prompt-Analysis.md
Normal file
@@ -0,0 +1,50 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Lost Prompt Analysis"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["AEO", "GEO", "analysis", "competitive-intelligence"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
Lost Prompt Analysis（丢失提示分析）是 AI Citation Audit 的核心分析方法之一——系统性地识别品牌应该出现在 AI 答案中但竞争对手胜出的查询场景。通过分析"为什么会输"，推导出内容修复方向。
|
||||
|
||||
## Method
|
||||
|
||||
1. **Query Set Generation**：生成 20-40 个目标受众会在 AI 平台输入的查询
|
||||
- 类型：推荐类、对比类、教程类、最佳选择类
|
||||
- 格式："Best X for Y"、"X vs Y"、"How to choose X"、"Recommend a X"
|
||||
|
||||
2. **Multi-Platform Query**：在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 四个平台分别运行完整查询集
|
||||
|
||||
3. **Result Recording**：记录每次查询中：
|
||||
- 哪个品牌被引用
|
||||
- 引用位置（开头/中间/结尾）
|
||||
- 引用上下文（作为什么类型的来源被引用）
|
||||
|
||||
4. **Gap Identification**：标记品牌缺席但竞品出现的查询 → **Lost Prompts**
|
||||
|
||||
5. **Root Cause Analysis**：对每个 Lost Prompt 分析竞品胜出的原因：
|
||||
- 内容结构（FAQ 页 vs 博客文章）
|
||||
- Schema markup（有无 FAQPage/Product schema）
|
||||
- 实体信号（品牌一致性、知识图谱覆盖）
|
||||
- 内容格式（对比表格 vs 段落叙述）
|
||||
|
||||
## Output Format
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
| Prompt | Platform | Who Gets Cited | Why They Win | Fix Priority |
|
||||
|--------|---------|---------------|--------------|-------------|
|
||||
| "Best X for Y" | All 4 | Competitor A | Comparison page with structured data | P1 |
|
||||
| "How to choose X" | ChatGPT, Gemini | Competitor B | FAQ matching query pattern | P1 |
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
|
||||
- [[Fix Pack]]：Lost Prompt Analysis 的产出驱动 Fix Pack 的生成
|
||||
- [[Citation Rate]]：Lost Prompt 数量直接影响整体 Citation Rate
|
||||
- [[Platform-Specific Patterns]]：不同平台 Loss Prompt 的原因可能不同
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
|
||||
- [[AI Citation Strategist]]
|
||||
32
wiki/concepts/MicroInfluencerPartnership.md
Normal file
32
wiki/concepts/MicroInfluencerPartnership.md
Normal file
@@ -0,0 +1,32 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Micro Influencer Partnership"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [influencer, marketing, koc, collaboration]
|
||||
sources: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Overview
|
||||
微影响者合作（Micro Influencer Partnership）指品牌与粉丝量级在 1 万至 10 万之间的腰部创作者（KOC，Key Opinion Consumer）建立合作关系，借助其真实感和高互动率为品牌传播背书的营销策略。
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
微影响者的核心特征：
|
||||
- **粉丝量级**：10,000 - 100,000 粉丝
|
||||
- **互动率**：通常高于头部 KOL（5-10% vs 1-3%）
|
||||
- **真实感**：内容更接地气，用户信任度更高
|
||||
- **成本效益**：单次合作成本仅为头部 KOL 的 1/10 至 1/50
|
||||
|
||||
## Why Micro Over Macro
|
||||
- 更高的粉丝信任度和转化率
|
||||
- 更垂直的受众定位（粉丝画像更精准）
|
||||
- 更强的社区互动和真实内容创作
|
||||
- 适合品牌长期关系建设和口碑积累
|
||||
|
||||
## Application
|
||||
- [[MarketingXiaohongshuSpecialist]] — 小红书微影响者合作是社区建设和病毒传播的核心策略
|
||||
- 可扩展至 [[MarketingTikTokStrategist]]、 [[MarketingInstagramCurator]] 等平台
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[UGCCampaign]] — 用户生成内容活动可与微影响者合作协同
|
||||
- [[CommunityFirstEngagement]] — 微影响者是社区互动的关键节点
|
||||
- [[TrendRiding]] — 微影响者是品牌趋势传播的放大器
|
||||
72
wiki/concepts/Narrative-Debt-Tracking.md
Normal file
72
wiki/concepts/Narrative-Debt-Tracking.md
Normal file
@@ -0,0 +1,72 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Narrative Debt Tracking"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-narrative, project-management, storytelling]
|
||||
sources: [narrative-designer.md]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Narrative Debt Tracking
|
||||
|
||||
叙事债务追踪——管理游戏叙事中"伏笔承诺"与"兑现义务"的系统，防止叙事烂尾和玩家信任流失。
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
叙事债务类似于技术债务：你在故事中埋下的伏笔（foreshadowing）和承诺（dangling threads），都是对玩家的隐性承诺。如果不兑现，就欠下了叙事债务。
|
||||
|
||||
## Core Components
|
||||
|
||||
### 1. Foreshadowing（伏笔）
|
||||
- 早期向玩家暗示后期会发生的事件
|
||||
- 必须清晰到玩家能认出，但又模糊到不会猜到具体内容
|
||||
- **示例**：Act 1 中一个看似无害的道具，在 Act 3 中成为关键物品
|
||||
|
||||
### 2. Dangling Threads（悬而未决的线索）
|
||||
- 叙事中引入但尚未解答的问题
|
||||
- 玩家会期待解答——如果等太久，耐心会变成失望
|
||||
- 需要主动管理：在引入悬案之前，先规划好解答时机
|
||||
|
||||
### 3. Promises（承诺）
|
||||
- 叙事向玩家暗示"会发生什么"
|
||||
- **类型**：
|
||||
- Genre promise（类型承诺）：动作游戏会有激烈战斗
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||||
- Character promise（角色承诺）：某角色会做出某种选择
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||||
- World promise（世界承诺）：某个地点会有特殊意义
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||||
## Tracking System
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||||
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||||
### 必须记录的字段
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||||
```
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||||
Foreshadowing ID: [唯一标识]
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||||
First Appeared: [场景/节点]
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||||
Nature: [类型：对象/事件/关系/真相]
|
||||
Expected Resolution: [预期场景/节点]
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||||
Status: [Open / Resolved / Retired]
|
||||
Resolution Note: [如何解决或退役]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Debt Retirement（债务退役）
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||||
如果某个伏笔因为设计变更无法兑现，必须**主动退役**：
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||||
1. 在叙事中引入一个场景，说明该线索已不再相关
|
||||
2. 不让它悬在空中——主动关闭比留给玩家自己推理更好
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||||
3. 记录退役原因，作为团队参考
|
||||
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||||
## Why It Matters
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||||
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||||
- **玩家信任**：不兑现的承诺会让玩家觉得叙事不可信
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||||
- **发行风险**：叙事债务在游戏上线后难以修复
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- **团队效率**：早期追踪可避免后期大幅重写
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||||
## Narrative Debt 与 Delayed Consequence
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||||
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||||
Narrative Debt Tracking 是 [[Choice Architecture]] 中"延迟后果"设计的执行层：
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||||
- Choice Architecture 定义**何时**欠下债务（选择时）
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||||
- Narrative Debt Tracking 管理**如何**偿还债务（交付时）
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||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Choice Architecture]]：延迟后果是叙事债务的主要来源
|
||||
- [[Lore Architecture]]：World Bible 中的 Banned Retcons 是永不到期的债务
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||||
- [[Branching Narrative]]：分支选择必须追踪其后果债务
|
||||
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||||
## Sources
|
||||
- [[Narrative Designer Agent Personality]] — Transmedia and Living World Narrative / Narrative Debt
|
||||
70
wiki/concepts/Narrative-Gameplay-Integration.md
Normal file
70
wiki/concepts/Narrative-Gameplay-Integration.md
Normal file
@@ -0,0 +1,70 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Narrative-Gameplay Integration"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-narrative, game-design, systems-integration]
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||||
sources: [narrative-designer.md]
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||||
last_updated: 2026-04-26
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---
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# Narrative-Gameplay Integration
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||||
叙事-玩法整合——确保故事节拍与游戏机制后果对齐的设计矩阵，确保玩家的叙事体验与玩法体验相互强化而非相互剥离。
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||||
## Core Rule
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||||
**Every major story beat must connect to a gameplay consequence or mechanical shift.**
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||||
故事不是插入在游戏之间的东西——故事和游戏是同一个系统的两个维度。
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## Integration Matrix
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||||
| 故事节拍 | 游戏机制后果 | 玩家感受 |
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||||
|---------|------------|---------|
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||||
| 盟友背叛 | 失去升级商人访问权限 | 失落感，重新校准 |
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||||
| 真相揭示 | 解锁新区域，敌人被重新语境化 | 顿悟，紧迫感 |
|
||||
| 角色死亡 | 失去他们教会玩家的机制 | 悲伤，赌注感 |
|
||||
| 玩家选择：宽恕 | 派系声望变化 + 支线任务 | 代理感，后果感 |
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||||
| 世界事件 | 全球环境 NPC 对话改变 | 世界是活的 |
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||||
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||||
## Critical Principles
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||||
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### 1. Agency Parity（代理权平等）
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||||
> "Player agency in story must match player agency in gameplay — don't give narrative choices in a game with no mechanical choices."
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||||
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||||
如果游戏机制层面玩家没有选择权，叙事层面也不应该有。选择必须在两个层面同时存在或同时不存在。
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||||
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||||
### 2. 叙事引导的教学
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||||
- 新手引导和 onboarding 内容必须叙事驱动
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||||
- **错误**："因为这是教程"——玩家知道这是教程，效果打折
|
||||
- **正确**："因为角色解释了它"——叙事动机让教学变得自然
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||||
|
||||
### 3. Emergent Narrative（涌现式叙事）
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||||
通过系统驱动的叙事，而非全预制脚本：
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||||
- 派系声望值
|
||||
- 关系数值
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||||
- 世界状态标志（World State Flags）
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||||
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||||
**Narrative Surfacing**：当系统性事件越过阈值时，触发预设叙事评论，让涌现感显得有意图。
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||||
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||||
### 4. Authored vs. Emergent 的边界
|
||||
- 玩家必须**注意不到**预制叙事与涌现叙事之间的接缝
|
||||
- 边界必须精心设计，不能让玩家感到"这条叙事不是我触发的"
|
||||
|
||||
## Narrative Query Systems
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||||
|
||||
世界根据玩家做过的事做出回应：
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||||
- 系统查询玩家数据 → 生成个性化叙事瞬间
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||||
- 不只是"你的对话选项变了"，而是"世界的反应完全因你而变"
|
||||
|
||||
## Success Metrics
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||||
- 100% 主要故事节拍有对应游戏机制后果
|
||||
- 玩家调查中，叙事与玩法"一体化"感受评分 ≥ 4.5/5
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||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Branching Narrative]]：分支选择的后果是整合矩阵的具体实例
|
||||
- [[Environmental Storytelling]]：环境叙事是无声的机制信号
|
||||
- [[AdaptiveMusic]]：音频层响应叙事节奏，与叙事-玩法整合协同
|
||||
- [[Choice Architecture]]：选择的后果通过整合矩阵实现
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Narrative Designer Agent Personality]] — Narrative-Gameplay Integration
|
||||
24
wiki/concepts/NorthStarMetric.md
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24
wiki/concepts/NorthStarMetric.md
Normal file
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
---
|
||||
title: "North Star Metric"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: ["growth", "metrics", "strategy", "product"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
北极星指标——产品为用户创造的核心价值的单一可衡量指标，是增长团队所有工作的最高优先级对齐目标。所有增长实验和策略最终都服务于北极星指标的提升。
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||||
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||||
## Criteria for Choosing
|
||||
1. 反映核心用户价值
|
||||
2. 可衡量且可归因
|
||||
3. 是领先指标而非滞后指标
|
||||
4. 全公司都能理解
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||||
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||||
## Examples
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||||
- Facebook：日活跃用户
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||||
- Airbnb：预订天数
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||||
- Slack：发送消息数
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||||
- Uber：出行次数
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||||
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||||
## Source
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||||
- [[marketing-growth-hacker]]（Marketing Growth Hacker Agent）
|
||||
62
wiki/concepts/Organic-Traffic-Amplification.md
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62
wiki/concepts/Organic-Traffic-Amplification.md
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@@ -0,0 +1,62 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Organic Traffic Amplification"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
|
||||
sources: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
自然流量放大——通过优化直播间内的用户行为数据（停留时长、互动率、点击率等），触发平台推荐算法给予更多免费自然流量曝光的策略体系。核心原理：**平台不是根据直播时长分配流量，而是根据直播间内的用户行为数据质量分配流量**。
|
||||
|
||||
## Algorithm Priority Stack
|
||||
平台算法评估直播间的数据优先级（从高到低）：
|
||||
1. **停留时长（Watch Time）** — 最核心指标，目标 >60秒
|
||||
2. **互动率（Engagement Rate）** — 评论/点赞/关注/分享的综合比率，目标 >5%
|
||||
3. **商品点击率（Product Click-Through Rate）** — 目标 >10%
|
||||
4. **购买转化率（Purchase Conversion Rate）** — 目标 >3%
|
||||
|
||||
## Tactics by Metric
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||||
### Increasing Watch Time（增加停留时长）
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||||
- **福袋/抽奖留人**：每15-20分钟运行一次，设置「关注+评论」参与条件
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||||
- **悬念话术**：「我一直和品牌谈这个价格，还没谈下来，先让大家看看值不值——觉得值的打'值'」
|
||||
- **价格悬念**：「价格先不说，先让大家看产品值不值，2分钟后揭晓！」（保持悬念2-3分钟）
|
||||
- **互动指令**：高频提问让观众打字互动，「用过的打1，没用过的打2」
|
||||
|
||||
### Increasing Engagement Rate（增加互动率）
|
||||
- **高频互动指令**：「觉得好用的点赞点起来，点赞到XX我就降价！」
|
||||
- **选择题互动**：「想要A的扣A，想要B的扣B！让我看看哪边人多！」
|
||||
- **点名欢迎**：「欢迎XXX，感谢关注！」让新进观众感到被看见
|
||||
- **弹幕引导**：「有没有和我一样问题的，有的话评论区扣'1'」
|
||||
|
||||
### Increasing Conversion Rate（增加购买转化率）
|
||||
- **稀缺紧迫感**：「库存只剩XX件，卖完今天就没了」
|
||||
- **价格锚定**：零售价→直播专属价→叠加赠品→最终到手价，分层揭示
|
||||
- **社会认同**：「XX人已经下单了，你们下手真快」
|
||||
- **限时倒计时**：「3、2、1上链接，5秒内下单我再送XX！」
|
||||
|
||||
## Organic Share Targets by Phase
|
||||
| 阶段 | 自然流量占比目标 | 说明 |
|
||||
|------|----------------|------|
|
||||
| 冷启期（0-30场） | < 30% | 重点积累停留时长和互动数据，算法尚未学习账号 |
|
||||
| 成长期（30-100场） | 30-50% | 逐步降低付费依赖，有机开始起量 |
|
||||
| 成熟期（100场+） | > 50% | 健康模型，自然流量成为主要流量来源 |
|
||||
|
||||
## Healthy Organic Model
|
||||
成熟直播间的健康指标：
|
||||
- 自然推荐流量占比 **>50%**
|
||||
- GPM（每千次曝光成交额）**>800元**
|
||||
- UV值（每访客价值）**>1.5元**
|
||||
- 关注转化率 **>3%**
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[Five-Phase Script Framework]] — Stage 1（留人钩子）和 Stage 3（信任建立）的互动数据直接贡献自然流量推荐权重
|
||||
- [[Qianchuan Campaign]] — 付费流量带来精准用户，通过优秀的停留时长和互动数据「撬动」平台给予更多自然流量推荐（付费+有机协同飞轮）
|
||||
- [[Product Sequencing]] — 自然流量波峰出现时，必须有匹配的产品在场——波峰时产品不对，转化白白浪费
|
||||
- [[Host Incubation System]] — 优秀主播能通过话术节奏主动「制造」停留时长和互动高峰，是算法的核心优化变量
|
||||
- [[Douyin]] — 抖音推荐算法对停留时长的权重最高（完播率逻辑）
|
||||
- [[Kuaishou]] — 快手算法对信任关系（老铁互动）的权重更高
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[marketing-livestream-commerce-coach]]
|
||||
41
wiki/concepts/Pacing-Architecture.md
Normal file
41
wiki/concepts/Pacing-Architecture.md
Normal file
@@ -0,0 +1,41 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Pacing Architecture"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
节奏架构（Pacing Architecture）是通过空间节奏控制玩家情感体验的设计方法——将张力曲线映射到物理空间中，让玩家在不同区域之间经历紧张、释放、探索、战斗的情感起伏。
|
||||
|
||||
## Pacing Arc Template
|
||||
```
|
||||
Tension → Release → Escalation → Climax → Resolution
|
||||
```
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||||
每个关卡必须包含完整的情感弧线。
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||||
|
||||
## Implementation Methods
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||||
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||||
### Through Space
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||||
- 通过房间大小（宏大空间 = 释放，狭窄走廊 = 紧张）
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||||
- 通过敌人密度（高密度 = 高张力）
|
||||
- 通过视觉开放度（开阔视野 = 安全，低天花板 = 压迫）
|
||||
- 通过光照强度（明亮 = 安全，昏暗 = 危险）
|
||||
|
||||
### Pacing Chart
|
||||
| 时间 | 活动类型 | 张力等级 | 备注 |
|
||||
|------|---------|---------|------|
|
||||
| 0:00 | 探索 | 低 | 环境故事引入 |
|
||||
| 1:30 | 小规模战斗 | 中 | 教授机制 X |
|
||||
| 3:00 | 探索 | 低 | 奖励 + 世界观构建 |
|
||||
| 4:30 | 大规模战斗 | 高 | 在压力下应用机制 X |
|
||||
| 6:00 | 解决 | 低 | 喘息空间 + 出口 |
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Flow And Readability]]：Pacing 是 Flow 的情感维度
|
||||
- [[Blockout Discipline]]：节奏验证通过灰盒 playtest 完成
|
||||
- [[Encounter Design]]：战斗遭遇的密度和规模决定节奏高潮
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]
|
||||
67
wiki/concepts/Performance-Budget.md
Normal file
67
wiki/concepts/Performance-Budget.md
Normal file
@@ -0,0 +1,67 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Performance Budget"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-dev, performance, optimization, rendering]
|
||||
sources: [technical-artist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Performance Budget
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
Performance Budget（性能预算）是游戏在目标平台上运行时对 GPU/CPU 资源消耗的硬性上限定义。是技术美术最核心的执行原则——所有艺术决策必须在预算约束内进行。
|
||||
|
||||
## Budget Categories
|
||||
|
||||
### Frame Time Budget（帧时间预算）
|
||||
| 平台 | 总帧时间预算 |
|
||||
|------|------------|
|
||||
| Mobile | 16.67ms（60 FPS）|
|
||||
| PC | 16.67ms（60 FPS）|
|
||||
| Console | 11.11ms（90 FPS）|
|
||||
|
||||
### GPU Sub-Budgets
|
||||
| 系统 | Mobile | PC |
|
||||
|------|--------|-----|
|
||||
| 渲染 | 4–8ms | 8–12ms |
|
||||
| VFX | 4ms | 8ms |
|
||||
| 后处理 | 1ms | 2ms |
|
||||
| 预留余量 | 10% | 10% |
|
||||
|
||||
### VFX Particle Budget
|
||||
| 平台 | 最大同时粒子数 | 最大 Overdraw 层数 |
|
||||
|------|-------------|----------------|
|
||||
| Mobile | 500 | 3 |
|
||||
| PC | 2,000 | 6 |
|
||||
|
||||
### Draw Call Budget
|
||||
| 平台 | 建议上限 |
|
||||
|------|---------|
|
||||
| Mobile | 100–200 |
|
||||
| PC | 500–1,000 |
|
||||
|
||||
## Budget Enforcement Rules
|
||||
|
||||
1. **预定义原则**：每种资产类型的预算必须在生产前定义，艺术家在开始制作前知晓限制，而非交付后才发现超标
|
||||
2. **平台特定**：必须为每个目标平台单独定义预算（Mobile/PC/Console）
|
||||
3. **自动化验证**：LOD Chain Validation Script 在导入时自动拦截超标资产
|
||||
4. **定期分析**：GPU Profile 在每个主要内容里程碑后运行，识别 Top-5 渲染成本并优先解决
|
||||
|
||||
## Budget Communication Style
|
||||
|
||||
Technical Artist 的标准语言范式：
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||||
- "This effect costs **2ms on mobile** — we have **4ms total for VFX**. Approved with caveats."
|
||||
- "Give me the budget sheet **before you model** — I'll tell you exactly what you can afford."
|
||||
- "The texture blowout is a mipmap bias issue — here's the corrected import setting."
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[LOD-Pipeline]]：LOD 是实现性能预算的核心技术手段
|
||||
- [[VFX]]：VFX 系统受粒子数和 Overdraw 预算严格约束
|
||||
- [[AssetPipeline]]：资产标准是性能预算的前置保障
|
||||
- [[RenderingPipeline]]：渲染管线的每个 Pass 都消耗帧时间预算
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[TechnicalArtist]] ← enforces ← Performance Budget
|
||||
- [[VFX]] ← constrained by ← Performance Budget
|
||||
- [[LOD-Pipeline]] ← achieves ← Performance Budget
|
||||
- [[AssetPipeline]] ← enables ← Performance Budget
|
||||
55
wiki/concepts/PodcastPositioning.md
Normal file
55
wiki/concepts/PodcastPositioning.md
Normal file
@@ -0,0 +1,55 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Podcast Positioning"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [podcast, content-strategy, marketing]
|
||||
sources: [marketing-podcast-strategist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Podcast Positioning（播客定位）
|
||||
|
||||
播客定位是指为播客节目确定清晰的受众、内容方向和差异化策略，是播客运营的基础决策。
|
||||
|
||||
## 定位四象限
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||||
|
||||
| 类型 | 描述 | 适用场景 |
|
||||
|------|------|---------|
|
||||
| **垂直知识**（Vertical Knowledge） | 深度垂直领域专业内容 | 建立专业权威，吸引精准受众 |
|
||||
| **对话访谈**（Interview/Conversation） | 嘉宾驱动的对话内容 | 利用嘉宾影响力扩大受众覆盖 |
|
||||
| **叙事故事**（Narrative Storytelling） | 纪录片/小说类叙事 | 强情感连接，高完播率潜力 |
|
||||
| **闲聊日常**（Casual Chat） | 轻松随意的日常对话 | 陪伴感强，粘性高 |
|
||||
|
||||
## 核心要素
|
||||
|
||||
### 目标听众画像
|
||||
- 年龄、职业、兴趣标签
|
||||
- 收听场景（通勤/运动/睡前/做家务）
|
||||
- 内容偏好和付费意愿
|
||||
|
||||
### 差异化策略
|
||||
- 找到独特的"声音人格"（Voice Persona）
|
||||
- 找到独特的"内容角度"（Content Angle）
|
||||
- 拒绝模糊的"我们什么都聊"定位
|
||||
|
||||
### 品牌要素
|
||||
- 节目名称：简短、易记、有辨识度
|
||||
- 封面设计：缩略图尺寸下仍清晰可辨
|
||||
- 节目描述：清晰的内容价值主张
|
||||
|
||||
## 关键原则
|
||||
|
||||
> **默认要求**：每个节目必须有清晰的内容价值主张和明确的目标受众。
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||||
|
||||
- 清晰的 [[Content Calendar]] 规划（常青内容 + 热点内容 + 系列内容 + 实验内容）
|
||||
- 避免"万金油"定位——越聚焦越容易建立忠实听众群
|
||||
- 内容价值 proposition 必须具体到一句话能说清楚
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[Content Calendar]] ← depends_on ← [[Podcast Positioning]]：定位决定内容规划方向
|
||||
- [[Completion Rate]] ← measured_by ← [[Podcast Positioning]]：定位清晰度影响听众留存
|
||||
- [[Marketing Podcast Strategist]] ← authored_by ← [[Podcast Positioning]] 实践框架
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- 播客定位
|
||||
- Show Positioning
|
||||
- 节目定位
|
||||
56
wiki/concepts/Post-Processing.md
Normal file
56
wiki/concepts/Post-Processing.md
Normal file
@@ -0,0 +1,56 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Post-Processing"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-dev, rendering, visual-quality]
|
||||
sources: [technical-artist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Post-Processing
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
Post-Processing（后处理）是在场景渲染完成后对最终图像应用的一系列屏幕空间效果，用于提升视觉质量和艺术风格表达。典型效果包括 Bloom（泛光）、色差、晕影、颜色分级等。
|
||||
|
||||
## Core Effects
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||||
|
||||
### Bloom / Glow
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||||
模拟真实世界中光源的溢出光晕效果。常用于霓虹灯、魔法特效、火光等发光物体。实现方式：对高亮度区域进行下采样模糊，与原图叠加。
|
||||
|
||||
### Chromatic Aberration（色差）
|
||||
模拟镜头色散产生的边缘色彩分离效果，增加电影感和真实感。
|
||||
|
||||
### Vignette（晕影）
|
||||
画面边缘渐暗，引导观众视线到中心。强度可调。
|
||||
|
||||
### Color Grading（颜色分级）
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||||
通过 LUT（Look-Up Table）调整整体色调和对比度。可导出 DaVinci Resolve 或 Photoshop 中的调色方案，导入为 3D LUT 资源。
|
||||
|
||||
### Temporal Anti-Aliasing (TAA) + Sharpening
|
||||
TAA 通过历史帧混合减少锯齿，但会导致快速移动物体的鬼影（ghosting）问题。使用锐化（DLSS/XeSS 集成）可恢复 TAA 损失的细节。
|
||||
|
||||
## Platform-Specific Profiles
|
||||
|
||||
| 效果 | Console | PC | Mobile |
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||||
|------|---------|----|--------|
|
||||
| Bloom | 重度（Film grain + Heavy bloom）| 中度 | 关闭 |
|
||||
| Chromatic Aberration | 轻度 | 轻度 | 关闭 |
|
||||
| Color Grading | LUT 完整版 | LUT 简化版 | 关闭 |
|
||||
| Film Grain | 开启 | 可选 | 关闭 |
|
||||
|
||||
## Modular Stack Design
|
||||
|
||||
模块化后处理栈允许效果独立切换：
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- Pass 1: Bloom（可独立开关）
|
||||
- Pass 2: Chromatic Aberration（可独立开关）
|
||||
- Pass 3: Vignette（可独立开关）
|
||||
- Pass 4: Color Grading（可独立开关）
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[VFX]]：VFX 与后处理栈协同——发光特效依赖 Bloom Pass
|
||||
- [[Shader]]：后处理基于全屏着色器（Screen-Space Shader）
|
||||
- [[PerformanceBudget]]：每个 Pass 都消耗帧时间预算，需评估收益/成本比
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[TechnicalArtist]] ← designs ← Post-Processing
|
||||
- [[VFX]] ← enhances via ← Post-Processing
|
||||
- [[Shader]] ← implements ← Post-Processing
|
||||
42
wiki/concepts/Procedural-Level-Design.md
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42
wiki/concepts/Procedural-Level-Design.md
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@@ -0,0 +1,42 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Procedural Level Design"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
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last_updated: 2026-04-26
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---
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||||
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||||
## Definition
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程序化关卡设计（Procedural Level Design）是通过算法规则自动或半自动生成游戏关卡的学科。目标是建立保证最低质量阈值的规则集，让程序生成的内容达到手工程度的标准。
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## Core Components
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### Grammar Definition（语法定义）
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为生成系统建立规则语法：
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- **Tiles（瓦片）**：基本构建单元
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||||
- **Connectors（连接器）**：瓦片之间的连接规则
|
||||
- **Density Parameters（密度参数）**：控制内容分布的参数
|
||||
- **Guaranteed Content Beats（保证内容节拍）**：必须出现的关键节点
|
||||
|
||||
### Critical Path Anchors（关键路径锚点）
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||||
- 手工打造的关键路径锚点必须被程序化系统尊重
|
||||
- 锚点决定整体结构，算法填充中间空间
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||||
- 锚点位置通常由叙事或游戏设计要求决定
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||||
|
||||
### Quality Validation（质量验证）
|
||||
程序化输出必须通过自动化指标验证：
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||||
- **Reachability（可达性）**：所有区域是否可达
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||||
- **Key-Door Solvability（钥匙门可解性）**：是否有足够的钥匙对应所有锁
|
||||
- **Encounter Distribution（遭遇分布）**：战斗密度是否合理
|
||||
|
||||
## Trade-offs
|
||||
- **Diversity vs. Consistency**：程序生成的多样性 vs. 保持游戏风格一致性
|
||||
- **Surprise vs. Control**：意外惊喜 vs. 设计师对最终质量的控制
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Level Designer Agent Personality]]：程序化设计是 Level Designer 的高级能力
|
||||
- [[Blockout Discipline]]：程序化系统生成的灰盒仍需遵循 blockout 纪律
|
||||
- [[Flow And Readability]]：程序生成的空间必须满足可读性标准
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]
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||||
30
wiki/concepts/ProductLedGrowth.md
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30
wiki/concepts/ProductLedGrowth.md
Normal file
@@ -0,0 +1,30 @@
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||||
---
|
||||
title: "Product-Led Growth"
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||||
type: concept
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||||
tags: ["product", "growth", "activation", "retention"]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
产品导向增长（PLG）——通过产品体验本身驱动用户获取和留存，而非依赖营销渠道或销售团队。用户通过产品感受到核心价值后，自然完成注册、付费和推荐。
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||||
## Core Principles
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||||
- **免费优先（Freemium/免费试用）**：降低用户尝试门槛
|
||||
- **产品内病毒传播**：分享功能、协作功能内置于产品体验
|
||||
- **激活率优化**：关注新用户首周激活率（目标 60%+）
|
||||
- **留存驱动**：产品持续提供价值，让用户养成使用习惯
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||||
|
||||
## PLG vs Sales-Led Growth
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||||
| Dimension | PLG | Sales-Led |
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||||
|-----------|-----|-----------|
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||||
| 核心驱动力 | 产品体验 | 销售团队 |
|
||||
| 用户获取 | 有机/口碑 | 营销/广告 |
|
||||
| 转化路径 | 用户自主探索 | 销售引导 |
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||||
| 适用场景 | B2C/SaaS | B2B/企业 |
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||||
|
||||
## Source
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||||
- [[marketing-growth-hacker]]（Marketing Growth Hacker Agent）
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||||
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||||
## Aliases
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||||
- PLG
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||||
- Product-Led Growth
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||||
51
wiki/concepts/Shader.md
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51
wiki/concepts/Shader.md
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@@ -0,0 +1,51 @@
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||||
---
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||||
title: "Shader"
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||||
type: concept
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||||
tags: [game-dev, rendering, graphics]
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||||
sources: [technical-artist]
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||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
# Shader
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||||
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||||
## Definition
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||||
Shader（着色器）是在 GPU 上运行的专用程序，控制像素如何被渲染——决定颜色、光照、阴影、透明度等视觉特性。游戏开发中最常用的语言为 HLSL（DirectX/PC）、GLSL（OpenGL/Linux）和 ShaderLab（Unity）。
|
||||
|
||||
## Core Concepts
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||||
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||||
### Vertex Shader
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||||
逐顶点执行，负责几何变换（模型空间 → 世界空间 → 视图空间 → 屏幕空间）和传递顶点属性（UV、法线）。
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||||
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||||
### Fragment/Pixel Shader
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||||
逐像素执行，决定最终像素颜色。性能敏感操作应优先考虑移至 Vertex Shader。
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||||
### Surface Shader（Unity 概念）
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||||
Unity URP/HDRP 的高级抽象，自动处理光照模型，开发者只需定义表面属性。
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||||
### Compute Shader
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||||
通用 GPU 计算，可用于后处理、特效、布料模拟等非传统渲染任务。
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||||
## Technical Artist 的 Shader 标准
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||||
- **移动端安全变体**：所有自定义着色器必须包含移动端安全版本或明确标注平台限制
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||||
- **Shader 复杂度分析**：使用引擎的 Shader 复杂度可视化工具验证，绿色/黄色合格，红色必须修订
|
||||
- **参数文档化**：暴露给艺术家的所有着色器参数必须在材质检查器中有 Tooltip 注释
|
||||
- **避免逐像素操作**：可在顶点阶段完成的操作不应放在像素阶段（移动端尤其重要）
|
||||
|
||||
## Shader 类型与预算
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||||
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||||
| 类型 | PC 复杂度 | Mobile 复杂度 | 典型应用 |
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||||
|------|-----------|---------------|---------|
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||||
| Unlit | 极低 | 极低 | UI、纯色物体 |
|
||||
| Lit (PBR) | 中等 | 中等-高 | 角色、环境 |
|
||||
| 透明/加法 | 中等 | 高 | VFX、玻璃 |
|
||||
| 自定义光照 | 高 | 极高 | 特殊效果 |
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||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[VFX]]：Shader 常用于 VFX 特效实现
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||||
- [[LOD-Pipeline]]：LOD 切换时着色器需保持视觉一致性
|
||||
- [[RenderingPipeline]]：Shader 是渲染管线的可编程核心
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[TechnicalArtist]] ← writes ← Shader
|
||||
- [[VFX]] ← implements via ← Shader
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||||
40
wiki/concepts/Spatial-Psychology.md
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40
wiki/concepts/Spatial-Psychology.md
Normal file
@@ -0,0 +1,40 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Spatial Psychology"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
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||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
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||||
空间心理学（Spatial Psychology）是将人类对空间的先天感知规律应用于游戏关卡设计的学科。通过理解玩家如何在空间中定位、感受安全或危险，设计者可以创造直觉上可读且情感上有效的环境。
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||||
## Core Theories
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||||
### Prospect-Refuge Theory（前景-庇护理论）
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||||
- 玩家在拥有俯瞰位置且背后有保护时感到安全
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||||
- 设计原则：提供高处的观察位置（prospect）和受保护的背部（refuge）
|
||||
|
||||
### Figure-Ground Contrast（图底对比）
|
||||
- 目标必须在视觉上从背景中突显
|
||||
- 通过色彩、亮度或几何形状差异创造视觉层次
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||||
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||||
### Kevin Lynch's Urban Design Principles
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||||
城市设计五要素应用于游戏空间：
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||||
1. **Paths（路径）**：玩家穿行的主动线
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||||
2. **Edges（边界）**：空间分界线（墙、围栏、水体）
|
||||
3. **Districts（区域）**：具有统一特征的功能分区
|
||||
4. **Nodes（节点）**：路径交汇点（高密度决策点）
|
||||
5. **Landmarks（地标）**：视觉锚点，远距离可识别
|
||||
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||||
### Forced Perspective（强制透视）
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||||
- 利用视觉错觉操纵玩家对距离和规模的感知
|
||||
- 可以让狭小空间显得宏大，或让遥远目标显得可及
|
||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Flow And Readability]]：Spatial Psychology 支撑路径可读性
|
||||
- [[Environmental Storytelling]]：空间感知是叙事体验的基础
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]：Spatial Psychology 是 Level Designer 的高级能力
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]
|
||||
59
wiki/concepts/SpatialAudio.md
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59
wiki/concepts/SpatialAudio.md
Normal file
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Spatial Audio"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-audio, 3d, spatialization]
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||||
sources: [game-audio-engineer]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
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||||
## Aliases
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||||
- 3D Audio
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||||
- 3D Spatialization
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||||
- World-space Audio
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||||
- Positional Audio
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||||
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||||
## Definition
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||||
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||||
基于 3D 空间化的音效定位与衰减系统。所有世界空间音效（diegetic sounds）必须使用 3D 空间化，通过 raycast 驱动的 occlusion/obstruction 参数和 reverb zone 匹配，实现物理真实的听音体验。核心原则：**所有世界空间音效必须使用 3D 空间化，场景音效不得使用 2D 播放**。
|
||||
|
||||
## Core Mechanism
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||||
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||||
### Attenuation（衰减）
|
||||
| 参数 | 说明 |
|
||||
|------|------|
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||||
| Minimum Distance | 满音量距离（米） |
|
||||
| Maximum Distance | 不可听距离（米） |
|
||||
| Rolloff | Logarithmic（真实）/ Linear（风格化）——按游戏指定 |
|
||||
|
||||
### Occlusion & Obstruction
|
||||
- **方法**：从 listener 到声源的 raycast
|
||||
- **参数**：`Occlusion`（0=开放，1=完全遮挡）
|
||||
- **最大遮挡**：低通滤波截止频率 800Hz
|
||||
- **每帧限制**：最多 4 个 raycast（跨帧错开更新）
|
||||
|
||||
### Reverb Zone 规格
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||||
| 区域类型 | Pre-delay | 混响时间 | Wet % |
|
||||
|---------|-----------|---------|-------|
|
||||
| Outdoor | 20ms | 0.8s | 15% |
|
||||
| Indoor | 30ms | 1.5s | 35% |
|
||||
| Cave | 50ms | 3.5s | 60% |
|
||||
| Metal Room | 15ms | 1.0s | 45% |
|
||||
|
||||
Reverb zone 必须与视觉环境匹配。
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||||
|
||||
## Advanced: HRTF & Ambisonics
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||||
- **HRTF**（Head-Related Transfer Functions）：用于真实仰角定位，在第一人称/VR 上下文中提供更真实的音频空间感
|
||||
- **FOA**（First-Order Ambisonics）：VR 音频首选，从 B-format 到耳机双耳解码
|
||||
- **关键原则**：资产以单声道制作，让空间引擎处理 3D 定位——永远不要预烘焙立体声定位
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[AdaptiveMusic]] ← extends ← [[SpatialAudio]]：音乐系统也受益于空间化（玩家移动时音乐视角变化）
|
||||
- [[AudioMiddleware]]（FMOD/Wwise）：提供空间化 API
|
||||
- [[game-audio-engineer]] ← authored_by ← [[GameAudioEngineer]]
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[AdaptiveMusic]]：自适应音乐系统，与空间音频共享中间件基础设施
|
||||
- [[Ambisonics]]：高阶空间音频格式（作为 Spatial Audio 的进阶形式）
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[game-audio-engineer]]：完整规范包括 Attenuation 参数表、Occlusion raycast 策略、Reverb Zone 规格表、HRTF/FOA 高级配置
|
||||
40
wiki/concepts/Speedrun-Design.md
Normal file
40
wiki/concepts/Speedrun-Design.md
Normal file
@@ -0,0 +1,40 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Speedrun Design"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
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||||
|
||||
速通设计（Speedrun Design）是在关卡设计中考虑精通玩家快速通关路径的实践，同时确保休闲路径不会因此受到惩罚。是一种"高级玩家友好"但不"强制所有玩家追求速度"的设计哲学。
|
||||
|
||||
## Core Principles
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||||
|
||||
### Sequence Break Auditing（序列断裂审计）
|
||||
- 审查每个关卡的非预期序列断裂（unintended sequence breaks）
|
||||
- 分类：有意快捷方式（intended shortcuts）vs. 设计漏洞（design exploits）
|
||||
- 有意快捷方式 → 保留并标记为技能奖励
|
||||
- 设计漏洞 → 修复或转化为有意设计
|
||||
|
||||
### Dual Path Design（双路径设计）
|
||||
- **Optimal path（最优路径）**：奖励精通，但不强制
|
||||
- **Casual path（休闲路径）**：普通玩家体验不变，不感到被惩罚
|
||||
- 两种路径都应该是完整、有意义的游戏体验
|
||||
|
||||
### Hidden Skip Routes（隐藏跳过路线）
|
||||
- 为细心观察的玩家设计可发现的跳过路线
|
||||
- 作为技能奖励而非强制要求
|
||||
- 速通社区反馈作为免费的高级玩家设计审查
|
||||
|
||||
## Advanced Considerations
|
||||
- 竞技游戏： spectator clarity（观众可读性）——关键瞬间必须对旁观者可见
|
||||
- 测试要求：pub play（大众游戏）和 organized play（竞技游戏）暴露完全不同的问题
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]：Speedrun Design 是 Level Designer 的高级能力
|
||||
- [[Flow And Readability]]：速通路径不能破坏主路径的可读性
|
||||
- [[Encounter Design]]：速通最优战术必须在 encounter 设计中可实现
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[Level Designer Agent Personality]]
|
||||
82
wiki/concepts/Trend-To-Action.md
Normal file
82
wiki/concepts/Trend-To-Action.md
Normal file
@@ -0,0 +1,82 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Trend-To-Action"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [china, marketing, trend-analysis, gtm, data-driven, closed-loop]
|
||||
sources: [marketing-china-market-localization-strategist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
|
||||
Trend-To-Action（中国市场趋势行动框架）是一种将实时趋势信号转化为可执行商业行动的系统性闭环方法论，专为中国市场高动态、快迭代的数字营销环境设计。核心循环：**信号采集 → 深度分析 → 策略设计 → GTM 执行 → 测量迭代**，每一步都有量化指标和决策节点。
|
||||
|
||||
## Core Mechanism
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||||
|
||||
### Dual-Track Analysis（双轨分析）
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||||
|
||||
同时运行两条分析线，从不同维度提取市场机会：
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||||
|
||||
**内容轨（Content Track）**：
|
||||
- 高互动格式识别（什么内容结构最吸睛）
|
||||
- 趋势关键词提取（搜索量/热度数据）
|
||||
- 供需缺口发现（未被满足的需求）
|
||||
|
||||
**评论轨（Comment Track）**：
|
||||
- 需求词（Need Words）：用户直接表达的需求
|
||||
- 痛点（Pai
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||||
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||||
n Points）：用户抱怨的高频问题
|
||||
- 风险词（Risk Words）：需规避的敏感词和负面联想
|
||||
- 情感模式（Sentiment Patterns）：正向/负向/中性的情感分布
|
||||
|
||||
### Five Deliverable Categories
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||||
|
||||
每轮 Trend-To-Action 分析周期输出五类交付物：
|
||||
|
||||
1. **选品与上新优先级**（Product Selection & Launch Priority）
|
||||
2. **卖点假设与痛点提炼**（Selling Points & Pain Points）
|
||||
3. **内容模板与脚本结构**（Content Templates & Scripts）
|
||||
4. **风险词与客服话术**（Risk Words & Customer Service FAQs）
|
||||
5. **可执行清单与优先级**（Executable Checklists with Priority Levels）
|
||||
|
||||
## Four Signal Detection Models（趋势信号检测四模型）
|
||||
|
||||
应用于所有数据集的四种心智模型：
|
||||
|
||||
| 模型 | 中文名 | 核心含义 |
|
||||
|------|--------|---------|
|
||||
| Signal Detection | 见微知著 | 在排名靠后的话题中发现即将爆发的弱信号 |
|
||||
| Triangulation | 交叉验证 | 用热榜数据（大众情绪）和专业 RSS（专家信号）交叉验证 |
|
||||
| Counter-Intuitive | 反直觉思考 | 识别共识错误中隐藏的机会 |
|
||||
| MECE Structuring | MECE 结构化 | 确保分析相互独立、穷尽无遗 |
|
||||
|
||||
## Execution Priority Levels
|
||||
|
||||
每条建议必须附带优先级：
|
||||
|
||||
| 级别 | 含义 | 响应时间 |
|
||||
|------|------|---------|
|
||||
| P0 | 核心机会，立即行动 | 24-48h |
|
||||
| P1 | 重要机会，本周执行 | 1 周 |
|
||||
| P2 | 中等机会，下月纳入 | 2-4 周 |
|
||||
| P3 | 探索性机会，持续观察 | 月度复盘 |
|
||||
| P4-P5 | 长尾机会，资源允许则跟进 | 季度审视 |
|
||||
|
||||
## Closed-Loop Measurement
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||||
|
||||
Trend-To-Action 的关键特征是**闭环**：
|
||||
|
||||
- 每个行动都有预设的"成功/停止"阈值
|
||||
- 示例：第 3 天互动率 < 2% → 停止内容；> 5% → DOU+ 投放 ¥500
|
||||
- 每月更新机会矩阵：淘汰过期信号，提升新兴信号
|
||||
- 所有学习成果文档化，形成复合智能积累
|
||||
|
||||
## Relationship to Other Concepts
|
||||
|
||||
- [[Phased-GTM-Gate]]：Trend-To-Action 的输出注入六阶段 GTM 门控模型
|
||||
- [[Cross-Platform-Strategy]]：Trend-To-Action 框架在每个平台独立运行，但统一汇报到全局机会矩阵
|
||||
- [[Real-Time-Trend-Intelligence]]：Trend-To-Action 的输入层，为其提供信号数据
|
||||
- [[China-Consumer-Psychology]]：Trend-To-Action 分析时的文化背景参照系
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[marketing-china-market-localization-strategist]]
|
||||
31
wiki/concepts/TrendRiding.md
Normal file
31
wiki/concepts/TrendRiding.md
Normal file
@@ -0,0 +1,31 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Trend Riding"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [trending, content-strategy, social-media]
|
||||
sources: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Overview
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||||
趋势驾驭（Trend Riding）是一种内容营销策略，指品牌或创作者主动识别、参与和利用平台热门趋势（话题、标签、音乐、挑战），以提升内容曝光和用户参与度的技术。
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
趋势驾驭的核心能力包括：
|
||||
- **实时趋势识别**：在趋势出现后 24 小时内识别并创作相关内容
|
||||
- **趋势预测**：分析数据模式预测即将爆发的趋势
|
||||
- **微趋势创建**：开发品牌特定的话题标签挑战，推动病毒传播
|
||||
- **季节性策略**：利用节假日和文化节点获取最大相关性
|
||||
|
||||
## Key Metrics
|
||||
- 参与趋势的内容互动率通常比非趋势内容高 3-5 倍
|
||||
- 品牌专属趋势（UGC 挑战）可带来持续的有机增长
|
||||
|
||||
## Application
|
||||
- [[MarketingXiaohongshuSpecialist]] — 小红书趋势驾驭是品牌增长的核心驱动力
|
||||
- [[MarketingTikTokStrategist]] — TikTok 趋势生态同样高度依赖趋势参与
|
||||
- [[MarketingSocialMediaStrategist]] — 跨平台社交媒体策略中趋势驾驭是关键技能
|
||||
|
||||
## Related Concepts
|
||||
- [[ContentMixStrategy]] — 趋势参与占内容配比的 20%
|
||||
- [[MicroInfluencerPartnership]] — 与微影响者合作可放大趋势传播
|
||||
- [[UGCCampaign]] — 品牌话题挑战是趋势驾驭的高级形式
|
||||
66
wiki/concepts/VFX.md
Normal file
66
wiki/concepts/VFX.md
Normal file
@@ -0,0 +1,66 @@
|
||||
---
|
||||
title: "VFX"
|
||||
type: concept
|
||||
tags: [game-dev, visual-effects, particles, performance]
|
||||
sources: [technical-artist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# VFX
|
||||
|
||||
## Definition
|
||||
VFX（Visual Effects，视觉特效）是游戏运行时实时生成的非静态视觉效果，通过粒子系统、着色器和后处理技术实现。典型应用包括爆炸、烟雾、火焰、魔法光效、环境氛围等。
|
||||
|
||||
## Performance Budget（Technical Artist 强制标准）
|
||||
|
||||
### 粒子数量上限
|
||||
| 平台 | 最大同时粒子数 |
|
||||
|------|-------------|
|
||||
| Mobile | 500 |
|
||||
| PC | 2,000 |
|
||||
|
||||
### 过度绘制（Overdraw）上限
|
||||
过度绘制是移动端性能隐性杀手。
|
||||
|
||||
| 平台 | 最大 Overdraw 层数 |
|
||||
|------|-----------------|
|
||||
| Mobile | 3 |
|
||||
| PC | 6 |
|
||||
|
||||
### 混合模式策略
|
||||
- **Alpha Clip**：优先使用，效率最高
|
||||
- **Additive Blending**：仅在预算批准后使用
|
||||
- 半透明/加法粒子必须经过审计并设定上限
|
||||
|
||||
## VFX 制作流程
|
||||
|
||||
1. **建立 Profile 场景**：GPU 计时器可见的测试环境中构建所有 VFX
|
||||
2. **粒子数上限前置**：在构建开始时就设置每个粒子系统的上限，而非完成后调整
|
||||
3. **多角度测试**：60° 摄像机角度和远距离缩放均需验证，不只依赖英雄视角
|
||||
4. **平台目标验证**：每个效果必须明确标注目标平台（PC/Console/Mobile）
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||||
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||||
## VFX Shader 类型
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||||
- **Particle Shader**：粒子纹理采样，颜色插值，UV 动画
|
||||
- **Dissolve Shader**：按噪声贴图阈值切割模型边缘，带发光描边
|
||||
- **UV Scroll Shader**：河流/熔岩等流动效果
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||||
- **Procedural Noise Shader**：云/烟/雾等程序化生成效果
|
||||
|
||||
## Audit Checklist（from Technical Artist）
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||||
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||||
- [ ] 最坏情况粒子数量已测量
|
||||
- [ ] Overdraw 可视化工具已检查层数
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||||
- [ ] Shader 复杂度图已验证
|
||||
- [ ] 粒子纹理已放入共享图集
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||||
- [ ] GPU Profile 最坏密度下帧时间已记录
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||||
- [ ] 帧时间贡献已与平台预算对比
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||||
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||||
## Related Concepts
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||||
- [[Shader]]：VFX 通过自定义 Shader 实现高级效果
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||||
- [[Performance-Budget]]：VFX 的核心约束来自帧时间预算
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||||
- [[LOD-Pipeline]]：VFX 距离 LOD 切换需保持可读性
|
||||
- [[Post-Processing]]：VFX 与后处理栈（Bloom、泛光）协同
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[TechnicalArtist]] ← builds ← VFX
|
||||
- [[Shader]] ← implements ← VFX（VFX 特效通过着色器实现）
|
||||
- [[Performance-Budget]] ← constrains ← VFX
|
||||
23
wiki/concepts/ViralLoop.md
Normal file
23
wiki/concepts/ViralLoop.md
Normal file
@@ -0,0 +1,23 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Viral Loop"
|
||||
type: concept
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||||
tags: ["viral", "referral", "network-effect", "growth"]
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||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
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||||
## Definition
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||||
病毒裂变机制——通过推荐程序、分享激励和网络效应，使用户在产品使用过程中自发向他人传播，从而实现零成本指数级用户增长的机制。K-factor = 邀请率 × 接受率，K > 1.0 意味着指数级自然增长。
|
||||
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||||
## Core Components
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||||
- **邀请机制**：内置分享入口，降低分享摩擦
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||||
- **激励设计**：邀请人和被邀请人双方都获得价值
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||||
- **接受率优化**：落地页体验、注册流程优化
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||||
- **K-factor 追踪**：每次迭代后重新测量 K-factor
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||||
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||||
## Source
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||||
- [[marketing-growth-hacker]]（Marketing Growth Hacker Agent）
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||||
## Aliases
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||||
- Viral Growth Loop
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||||
- Referral Loop
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||||
- Self-Reinforcing Growth
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||||
38
wiki/entities/ChinesePodcastPlatforms.md
Normal file
38
wiki/entities/ChinesePodcastPlatforms.md
Normal file
@@ -0,0 +1,38 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Chinese Podcast Platforms"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [podcast, china, platform]
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||||
sources: [marketing-podcast-strategist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
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||||
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||||
# Chinese Podcast Platforms（中国播客音频平台）
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||||
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||||
中国播客和音频内容分发的主要平台生态。
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## 平台矩阵
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||||
| 平台 | 定位 | RSS 支持 | 变现适配 |
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||||
|------|------|---------|---------|
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||||
| [[Xiaoyuzhou]] | 播客用户最集中 | ✅ | 品牌广告 |
|
||||
| [[Ximalaya]] | 用户规模最大 | ❌ 手动上传 | 付费知识 |
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||||
| Lizhi FM（荔枝FM） | UGC 导向，直播音频 | 部分 | 情感/声音内容 |
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||||
| Qingting FM（蜻蜓FM） | PGC 导向，车载场景 | 部分 | 新闻/知识 |
|
||||
| NetEase Cloud Music | 音乐社区内嵌 | 部分 | 音乐/青年文化 |
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||||
| Apple Podcasts | iOS 用户，海外华人 | ✅ | 国际分发 |
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||||
| Spotify | 全球平台 | ✅ | 海外分发 |
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||||
## 分发策略
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||||
- **自动同步**：通过 RSS feed 一键分发至 Xiaoyuzhou、Apple Podcasts、Spotify 等支持 RSS 的平台
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||||
- **手动上传**：Ximalaya、Lizhi、Qingting 等不支持 RSS 导入的平台需手动管理
|
||||
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||||
## Connections
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||||
- [[Marketing Podcast Strategist]] ← authored_by ← 中国播客平台运营实践
|
||||
- [[Typlog]] ← hosted_on ← [[Chinese Podcast Platforms]]：Typlog 是常用的播客托管平台
|
||||
- [[Zencastr]] ← used_for ← [[Chinese Podcast Platforms]]：远程录制工具
|
||||
|
||||
## Aliases
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||||
- 小宇宙播客
|
||||
- 喜马拉雅
|
||||
- 荔枝FM
|
||||
- 蜻蜓FM
|
||||
35
wiki/entities/FMOD.md
Normal file
35
wiki/entities/FMOD.md
Normal file
@@ -0,0 +1,35 @@
|
||||
---
|
||||
title: "FMOD"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [game-audio, middleware, audio]
|
||||
sources: [game-audio-engineer]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
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||||
## Aliases
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||||
- FMOD Studio
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||||
- FMOD Ex
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||||
- FMOD Event System
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||||
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||||
## Definition
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||||
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||||
由 Firelight Technologies 开发的游戏音频中间件（Audio Middleware），提供事件驱动的音频播放架构。游戏代码通过 **FMOD Event Reference** 字符串触发音频事件，音频逻辑完全封装在 FMOD 项目文件中，无需硬编码音频资产路径。是游戏音频工程师的核心实现工具。
|
||||
|
||||
## Key Characteristics
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||||
- **事件驱动**：所有音效通过命名事件字符串触发（如 `event:/SFX/Player/Footstep_Concrete`）
|
||||
- **跨引擎支持**：Unity（FMODUnity 插件）、Unreal Engine、Wwise 可作为替代中间件
|
||||
- **集成模式**：通过 `FMODUnity.EventReference` 序列化字段或字符串路径引用事件
|
||||
- **参数 API**：通过 `setParameterByName()` 驱动自适应音乐和动态混音
|
||||
|
||||
## Platform Support
|
||||
- PC（最大 64 语音，256 虚拟语音）
|
||||
- Console（最大 48 语音，128 虚拟语音）
|
||||
- Mobile（最大 24 语音，64 虚拟语音）
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[game-audio-engineer]] ← uses ← [[FMOD]]：Game Audio Engineer Agent 的核心中间件
|
||||
- [[AdaptiveMusic]] ← implemented_by ← [[FMOD]]：FMOD 参数 API 驱动自适应音乐层切换
|
||||
- [[SpatialAudio]] ← implemented_by ← [[FMOD]]：FMOD 提供 3D 空间化和 occlusion 参数系统
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [[game-audio-engineer]]：完整 FMOD 集成规范，包括事件命名约定、C# 集成代码示例、参数架构
|
||||
30
wiki/entities/XiaohongshuPlatform.md
Normal file
30
wiki/entities/XiaohongshuPlatform.md
Normal file
@@ -0,0 +1,30 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Xiaohongshu Platform"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [platform, china, social-media]
|
||||
sources: []
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Overview
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||||
小红书（中国通常称"小红书"，英文 Xiaohongshu 或 Red）是中国领先的生活方式内容平台和种草社区，以年轻女性用户为主，核心优势在于高互动率和强大的电商转化能力。平台以图文笔记和短视频为核心内容形式，算法推荐权重高度依赖互动数据（点赞、收藏、评论、分享）。
|
||||
|
||||
## Aliases
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||||
- 小红书
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||||
- Red Book
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||||
- Xiaohongshu
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||||
- Red
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## Key Characteristics
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||||
- **用户画像**：以 18-35 岁女性为主，Z 世代和千禧一代为核心用户群，注重生活方式、审美和消费决策
|
||||
- **内容形式**：图文笔记（9:16 图片优先）、短视频（15-60 秒最优）
|
||||
- **算法特点**：互动率权重高于 Instagram 等国际平台；收藏率（8%+）是内容价值的重要信号
|
||||
- **商业转化**：强大的种草能力和电商闭环，用户可直接在小红书完成从种草到购买的决策链路
|
||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[MarketingXiaohongshuSpecialist]] — 小红书品牌营销专家 Agent
|
||||
- [[MarketingBilibiliContentStrategist]] — B站内容策略（另一个中国生活方式平台）
|
||||
- [[MarketingDouyinStrategist]] — 抖音策略（中国短视频平台）
|
||||
- [[MarketingKuaishouStrategist]] — 快手策略（中国下沉市场短视频平台）
|
||||
- [[MarketingWeiboStrategist]] — 微博策略（中国社交媒体平台）
|
||||
- [[MarketingWeChatOfficialAccountManager]] — 微信公众号运营（中国私域平台）
|
||||
34
wiki/entities/Xiaoyuzhou.md
Normal file
34
wiki/entities/Xiaoyuzhou.md
Normal file
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Xiaoyuzhou"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [podcast, china, platform]
|
||||
sources: [marketing-podcast-strategist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Xiaoyuzhou（小宇宙）
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||||
|
||||
中国播客用户最集中、社区氛围最强的播客平台。
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||||
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||||
## 基本信息
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||||
- **类型**：播客平台
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||||
- **定位**：中文播客主阵地，品牌播客广告首选平台
|
||||
- **特点**：时间戳评论、节目互推、话题广场等强社区功能
|
||||
|
||||
## 核心功能
|
||||
- **双引擎发现机制**：算法推荐 + 编辑推荐并行
|
||||
- **社区互动**：时间戳评论是核心特色，听众可在播客特定时间点留下评论
|
||||
- **节目互推**：播客主之间的交叉推广生态成熟
|
||||
- **话题广场**：围绕话题聚合内容，便于发现新播客
|
||||
|
||||
## 运营要点
|
||||
- 播客封面在平台缩略图尺寸下仍需清晰可辨
|
||||
- 品牌播客广告的主要投放渠道
|
||||
- 参与年度榜单、话题活动、播客马拉松等官方活动可获得曝光
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Ximalaya]] ← alternative ← [[Xiaoyuzhou]]：喜马拉雅是用户规模更大的竞争平台
|
||||
- [[Marketing Podcast Strategist]] ← authored_by ← [[Xiaoyuzhou]] 运营实践
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- 小宇宙
|
||||
34
wiki/entities/Ximalaya.md
Normal file
34
wiki/entities/Ximalaya.md
Normal file
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Ximalaya"
|
||||
type: entity
|
||||
tags: [podcast, china, platform]
|
||||
sources: [marketing-podcast-strategist]
|
||||
last_updated: 2026-04-26
|
||||
---
|
||||
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||||
# Ximalaya（喜马拉雅）
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||||
|
||||
中国用户规模最大的中文音频平台，覆盖有声书、广播剧和播客。
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||||
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||||
## 基本信息
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||||
- **类型**：综合音频平台
|
||||
- **定位**：音频内容综合平台，付费知识变现的核心渠道
|
||||
- **用户规模**：中国最大的中文语言音频平台
|
||||
|
||||
## 与播客的差异
|
||||
- 播客用户精准度不如 [[Xiaoyuzhou]]
|
||||
- 更适合付费知识和音频课程的变现
|
||||
- 不支持 RSS 导入，需要手动上传分发
|
||||
|
||||
## 变现适配
|
||||
- **付费知识产品**：有声书、付费音频课程
|
||||
- **品牌合作**：适合泛流量品牌曝光
|
||||
- **会员订阅**：平台原生会员体系支持
|
||||
|
||||
## Connections
|
||||
- [[Xiaoyuzhou]] ← alternative ← [[Ximalaya]]：小宇宙是播客用户更精准的竞争平台
|
||||
- [[Marketing Podcast Strategist]] ← authored_by ← [[Ximalaya]] 运营实践
|
||||
|
||||
## Aliases
|
||||
- 喜马拉雅
|
||||
- Himalaya FM
|
||||
@@ -4,6 +4,23 @@
|
||||
- [Overview](overview.md) — living synthesis
|
||||
|
||||
## Sources
|
||||
- [2026-04-26] [Game Designer Agent Personality](sources/game-designer.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Narrative Designer Agent Personality](sources/narrative-designer.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Level Designer Agent Personality](sources/level-designer.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Technical Artist](sources/technical-artist.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Game Audio Engineer Agent](sources/game-audio-engineer.md)
|
||||
- [2026-04-25] [AI Citation Strategist](sources/marketing-ai-citation-strategist.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing Growth Hacker Agent](sources/marketing-growth-hacker.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing Xiaohongshu Specialist](sources/marketing-xiaohongshu-specialist.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing Podcast Strategist](sources/marketing-podcast-strategist.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing Bilibili Content Strategist](sources/marketing-bilibili-content-strategist.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing Content Creator](sources/marketing-content-creator.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing Twitter Engager](sources/marketing-twitter-engager.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing Livestream Commerce Coach](sources/marketing-livestream-commerce-coach.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing TikTok Strategist](sources/marketing-tiktok-strategist.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing SEO Specialist](sources/marketing-seo-specialist.md)
|
||||
- [2026-04-25] [China Market Localization Strategist](sources/marketing-china-market-localization-strategist.md)
|
||||
- [2026-04-25] [App Store Optimizer](sources/marketing-app-store-optimizer.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing WeChat Official Account Manager](sources/marketing-wechat-official-account.md)
|
||||
- [2026-04-25] [LinkedIn Content Creator](sources/marketing-linkedin-content-creator.md)
|
||||
- [2026-04-25] [Marketing Weibo Strategist](sources/marketing-weibo-strategist.md)
|
||||
@@ -444,7 +461,6 @@
|
||||
- [legal-client-intake](sources/legal-client-intake.md) — (expected: wiki/sources/legal-client-intake.md — source missing)
|
||||
- [hospitality-guest-services](sources/hospitality-guest-services.md) — (expected: wiki/sources/hospitality-guest-services.md — source missing)
|
||||
- [Examples - Agency Multi-Agent Collaboration Showcase](sources/readme.md)
|
||||
- [marketing-seo-specialist](sources/marketing-seo-specialist.md) — (expected: wiki/sources/marketing-seo-specialist.md — source missing)
|
||||
- [marketing-agentic-search-optimizer](sources/marketing-agentic-search-optimizer.md) — (expected: wiki/sources/marketing-agentic-search-optimizer.md — source missing)
|
||||
- [Examples - Agency Multi-Agent Collaboration Showcase](sources/readme.md)
|
||||
- [finance-bookkeeper-controller](sources/finance-bookkeeper-controller.md) — (expected: wiki/sources/finance-bookkeeper-controller.md — source missing)
|
||||
@@ -474,18 +490,7 @@
|
||||
- [agent-activation-prompts](sources/agent-activation-prompts.md) — (expected: wiki/sources/agent-activation-prompts.md — source missing)
|
||||
- [quickstart](sources/quickstart.md) — (expected: wiki/sources/quickstart.md — source missing)
|
||||
- [executive-brief](sources/executive-brief.md) — (expected: wiki/sources/executive-brief.md — source missing)
|
||||
- [marketing-xiaohongshu-specialist](sources/marketing-xiaohongshu-specialist.md) — (expected: wiki/sources/marketing-xiaohongshu-specialist.md — source missing)
|
||||
- [marketing-twitter-engager](sources/marketing-twitter-engager.md) — (expected: wiki/sources/marketing-twitter-engager.md — source missing)
|
||||
- [marketing-tiktok-strategist](sources/marketing-tiktok-strategist.md) — (expected: wiki/sources/marketing-tiktok-strategist.md — source missing)
|
||||
- [marketing-podcast-strategist](sources/marketing-podcast-strategist.md) — (expected: wiki/sources/marketing-podcast-strategist.md — source missing)
|
||||
- [marketing-livestream-commerce-coach](sources/marketing-livestream-commerce-coach.md) — (expected: wiki/sources/marketing-livestream-commerce-coach.md — source missing)
|
||||
- [marketing-growth-hacker](sources/marketing-growth-hacker.md) — (expected: wiki/sources/marketing-growth-hacker.md — source missing)
|
||||
- [marketing-content-creator](sources/marketing-content-creator.md) — (expected: wiki/sources/marketing-content-creator.md — source missing)
|
||||
- [marketing-china-market-localization-strategist](sources/marketing-china-market-localization-strategist.md) — (expected: wiki/sources/marketing-china-market-localization-strategist.md — source missing)
|
||||
- [marketing-bilibili-content-strategist](sources/marketing-bilibili-content-strategist.md) — (expected: wiki/sources/marketing-bilibili-content-strategist.md — source missing)
|
||||
- [2026-04-22] [App Store Optimizer](sources/marketing-app-store-optimizer.md) — App Store 优化（ASO）全栈专家 Agent——专注于应用商店搜索可见性优化、视觉资产转化率提升和可持续用户增长
|
||||
- [2026-04-22] [marketing-ai-citation-strategist](sources/marketing-ai-citation-strategist.md) — (expected: wiki/sources/marketing-ai-citation-strategist.md — source missing)
|
||||
- [2026-04-22] [unreal-world-builder](sources/unreal-world-builder.md)
|
||||
- [unreal-world-builder](sources/unreal-world-builder.md) — (expected: wiki/sources/unreal-world-builder.md — source missing)
|
||||
- [unreal-technical-artist](sources/unreal-technical-artist.md) — (expected: wiki/sources/unreal-technical-artist.md — source missing)
|
||||
- [unreal-systems-engineer](sources/unreal-systems-engineer.md) — (expected: wiki/sources/unreal-systems-engineer.md — source missing)
|
||||
- [unreal-multiplayer-architect](sources/unreal-multiplayer-architect.md) — (expected: wiki/sources/unreal-multiplayer-architect.md — source missing)
|
||||
@@ -493,17 +498,13 @@
|
||||
- [unity-multiplayer-engineer](sources/unity-multiplayer-engineer.md) — (expected: wiki/sources/unity-multiplayer-engineer.md — source missing)
|
||||
- [unity-editor-tool-developer](sources/unity-editor-tool-developer.md) — (expected: wiki/sources/unity-editor-tool-developer.md — source missing)
|
||||
- [unity-architect](sources/unity-architect.md) — (expected: wiki/sources/unity-architect.md — source missing)
|
||||
- [technical-artist](sources/technical-artist.md) — (expected: wiki/sources/technical-artist.md — source missing)
|
||||
- [roblox-systems-scripter](sources/roblox-systems-scripter.md) — (expected: wiki/sources/roblox-systems-scripter.md — source missing)
|
||||
- [roblox-experience-designer](sources/roblox-experience-designer.md) — (expected: wiki/sources/roblox-experience-designer.md — source missing)
|
||||
- [roblox-avatar-creator](sources/roblox-avatar-creator.md) — (expected: wiki/sources/roblox-avatar-creator.md — source missing)
|
||||
- [narrative-designer](sources/narrative-designer.md) — (expected: wiki/sources/narrative-designer.md — source missing)
|
||||
- [level-designer](sources/level-designer.md) — (expected: wiki/sources/level-designer.md — source missing)
|
||||
- [godot-shader-developer](sources/godot-shader-developer.md) — (expected: wiki/sources/godot-shader-developer.md — source missing)
|
||||
- [godot-multiplayer-engineer](sources/godot-multiplayer-engineer.md) — (expected: wiki/sources/godot-multiplayer-engineer.md — source missing)
|
||||
- [godot-gameplay-scripter](sources/godot-gameplay-scripter.md) — (expected: wiki/sources/godot-gameplay-scripter.md — source missing)
|
||||
- [game-designer](sources/game-designer.md) — (expected: wiki/sources/game-designer.md — source missing)
|
||||
- [game-audio-engineer](sources/game-audio-engineer.md) — (expected: wiki/sources/game-audio-engineer.md — source missing)
|
||||
- [blender-addon-engineer](sources/blender-addon-engineer.md) — (expected: wiki/sources/blender-addon-engineer.md — source missing)
|
||||
- [engineering-wechat-mini-program-developer](sources/engineering-wechat-mini-program-developer.md) — (expected: wiki/sources/engineering-wechat-mini-program-developer.md — source missing)
|
||||
- [engineering-threat-detection-engineer](sources/engineering-threat-detection-engineer.md) — (expected: wiki/sources/engineering-threat-detection-engineer.md — source missing)
|
||||
@@ -595,6 +596,7 @@
|
||||
- [CapCut-Pro](entities/CapCut-Pro.md)
|
||||
- [ChatGPT](entities/ChatGPT.md)
|
||||
- [Checkpoint](entities/Checkpoint.md)
|
||||
- [ChinesePodcastPlatforms](entities/ChinesePodcastPlatforms.md)
|
||||
- [Choi-Wontak](entities/Choi-Wontak.md)
|
||||
- [Claude-Desktop](entities/Claude-Desktop.md)
|
||||
- [Claude-Pro](entities/Claude-Pro.md)
|
||||
@@ -641,6 +643,7 @@
|
||||
- [Final-Cut-Pro](entities/Final-Cut-Pro.md)
|
||||
- [fireworks-tech-graph](entities/fireworks-tech-graph.md)
|
||||
- [Flux](entities/Flux.md)
|
||||
- [FMOD](entities/FMOD.md)
|
||||
- [Frontend-Developer](entities/Frontend-Developer.md)
|
||||
- [frp](entities/frp.md)
|
||||
- [Gamma-AI](entities/Gamma-AI.md)
|
||||
@@ -819,6 +822,9 @@
|
||||
- [WildCard](entities/WildCard.md)
|
||||
- [Windsurf](entities/Windsurf.md)
|
||||
- [Xiaohongshu](entities/Xiaohongshu.md)
|
||||
- [XiaohongshuPlatform](entities/XiaohongshuPlatform.md)
|
||||
- [Xiaoyuzhou](entities/Xiaoyuzhou.md)
|
||||
- [Ximalaya](entities/Ximalaya.md)
|
||||
- [XR-Cockpit-Interaction-Specialist](entities/XR-Cockpit-Interaction-Specialist.md)
|
||||
- [XR-Immersive-Developer](entities/XR-Immersive-Developer.md)
|
||||
- [XR-Interface-Architect](entities/XR-Interface-Architect.md)
|
||||
@@ -849,6 +855,7 @@
|
||||
- [ActionItemTracking](concepts/ActionItemTracking.md)
|
||||
- [Active-Accountability](concepts/Active-Accountability.md)
|
||||
- [Adaptive-Tone](concepts/Adaptive-Tone.md)
|
||||
- [AdaptiveMusic](concepts/AdaptiveMusic.md)
|
||||
- [ADDIE-Model](concepts/ADDIE-Model.md)
|
||||
- [AdExtensions](concepts/AdExtensions.md)
|
||||
- [AdStrength](concepts/AdStrength.md)
|
||||
@@ -888,11 +895,13 @@
|
||||
- [Analogy-as-Straitjacket](concepts/Analogy-as-Straitjacket.md)
|
||||
- [Analytics-Feedback-Loop](concepts/Analytics-Feedback-Loop.md)
|
||||
- [Annales-School](concepts/Annales-School.md)
|
||||
- [Answer-Engine-Optimization](concepts/Answer-Engine-Optimization.md)
|
||||
- [Appearance-Anxiety](concepts/Appearance-Anxiety.md)
|
||||
- [APT-仓库配置](concepts/APT-仓库配置.md)
|
||||
- [Architectural-Empathy](concepts/Architectural-Empathy.md)
|
||||
- [arXiv-API](concepts/arXiv-API.md)
|
||||
- [Asset-Management](concepts/Asset-Management.md)
|
||||
- [Asset-Pipeline](concepts/Asset-Pipeline.md)
|
||||
- [Atomic-Commit](concepts/Atomic-Commit.md)
|
||||
- [Attachment-Theory](concepts/Attachment-Theory.md)
|
||||
- [Attach容器](concepts/Attach容器.md)
|
||||
@@ -916,12 +925,14 @@
|
||||
- [BindMount](concepts/BindMount.md)
|
||||
- [BI平台](concepts/BI平台.md)
|
||||
- [Blocking](concepts/Blocking.md)
|
||||
- [Blockout-Discipline](concepts/Blockout-Discipline.md)
|
||||
- [Bloom-认知分类](concepts/Bloom-认知分类.md)
|
||||
- [Blue-Green-Deployment](concepts/Blue-Green-Deployment.md)
|
||||
- [Blue-Hat-Logo](concepts/Blue-Hat-Logo.md)
|
||||
- [BOOTSTRAP.md](concepts/BOOTSTRAP.md.md)
|
||||
- [Brain-Dump](concepts/Brain-Dump.md)
|
||||
- [Branch-Strategy](concepts/Branch-Strategy.md)
|
||||
- [Branching-Narrative](concepts/Branching-Narrative.md)
|
||||
- [Brand-Environment](concepts/Brand-Environment.md)
|
||||
- [Break-the-Build](concepts/Break-the-Build.md)
|
||||
- [Bug-Bounty](concepts/Bug-Bounty.md)
|
||||
@@ -930,6 +941,7 @@
|
||||
- [BuildInPublic](concepts/BuildInPublic.md)
|
||||
- [Business-Impact-Analysis](concepts/Business-Impact-Analysis.md)
|
||||
- [Business-Knowledge-Base](concepts/Business-Knowledge-Base.md)
|
||||
- [CACandLTV](concepts/CACandLTV.md)
|
||||
- [caffeinate](concepts/caffeinate.md)
|
||||
- [Calibration-Testing](concepts/Calibration-Testing.md)
|
||||
- [Call-Worthy-Threshold](concepts/Call-Worthy-Threshold.md)
|
||||
@@ -945,11 +957,14 @@
|
||||
- [Change-Management](concepts/Change-Management.md)
|
||||
- [Channel-Based-Monitoring](concepts/Channel-Based-Monitoring.md)
|
||||
- [Character-Arc](concepts/Character-Arc.md)
|
||||
- [Character-Voice-Pillars](concepts/Character-Voice-Pillars.md)
|
||||
- [Check-in-Fatigue](concepts/Check-in-Fatigue.md)
|
||||
- [ChinaLaborLawCompliance](concepts/ChinaLaborLawCompliance.md)
|
||||
- [Choice-Architecture](concepts/Choice-Architecture.md)
|
||||
- [CI-CD-Pipeline](concepts/CI-CD-Pipeline.md)
|
||||
- [CICDPipeline](concepts/CICDPipeline.md)
|
||||
- [CIS-Benchmark](concepts/CIS-Benchmark.md)
|
||||
- [Citation-Rate](concepts/Citation-Rate.md)
|
||||
- [Claude-Code-Templates](concepts/Claude-Code-Templates.md)
|
||||
- [Claude-Skills](concepts/Claude-Skills.md)
|
||||
- [Claudian](concepts/Claudian.md)
|
||||
@@ -978,6 +993,7 @@
|
||||
- [Community-Credibility](concepts/Community-Credibility.md)
|
||||
- [Compaction](concepts/Compaction.md)
|
||||
- [Competition-Analysis](concepts/Competition-Analysis.md)
|
||||
- [CompletionRate](concepts/CompletionRate.md)
|
||||
- [Compliance-Automation](concepts/Compliance-Automation.md)
|
||||
- [Compliance-Risk-Matrix](concepts/Compliance-Risk-Matrix.md)
|
||||
- [Confidence-Score](concepts/Confidence-Score.md)
|
||||
@@ -992,6 +1008,7 @@
|
||||
- [Content-Ingestion](concepts/Content-Ingestion.md)
|
||||
- [Content-Matrix-Strategy](concepts/Content-Matrix-Strategy.md)
|
||||
- [Content-Pillar](concepts/Content-Pillar.md)
|
||||
- [ContentMixStrategy](concepts/ContentMixStrategy.md)
|
||||
- [Context-Passing](concepts/Context-Passing.md)
|
||||
- [Context-Substrate](concepts/Context-Substrate.md)
|
||||
- [Context-Window](concepts/Context-Window.md)
|
||||
@@ -1038,6 +1055,7 @@
|
||||
- [DevOps-Maturity](concepts/DevOps-Maturity.md)
|
||||
- [DevOpsCulture](concepts/DevOpsCulture.md)
|
||||
- [DevSecOps](concepts/DevSecOps.md)
|
||||
- [Dialogue-Writing-Standards](concepts/Dialogue-Writing-Standards.md)
|
||||
- [Discrimination-Metrics](concepts/Discrimination-Metrics.md)
|
||||
- [DKIM-Email-Authentication](concepts/DKIM-Email-Authentication.md)
|
||||
- [dm-verity](concepts/dm-verity.md)
|
||||
@@ -1068,8 +1086,11 @@
|
||||
- [Emergency-Change](concepts/Emergency-Change.md)
|
||||
- [Employee-Advocacy](concepts/Employee-Advocacy.md)
|
||||
- [emptyDir-Volume](concepts/emptyDir-Volume.md)
|
||||
- [Encounter-Design](concepts/Encounter-Design.md)
|
||||
- [Enterprise-Architecture](concepts/Enterprise-Architecture.md)
|
||||
- [Entity-Optimization](concepts/Entity-Optimization.md)
|
||||
- [Environmental-Determinism](concepts/Environmental-Determinism.md)
|
||||
- [Environmental-Storytelling](concepts/Environmental-Storytelling.md)
|
||||
- [Error-Accountability](concepts/Error-Accountability.md)
|
||||
- [Error-Budget](concepts/Error-Budget.md)
|
||||
- [Error-Surface-vs-Root-Cause](concepts/Error-Surface-vs-Root-Cause.md)
|
||||
@@ -1094,7 +1115,10 @@
|
||||
- [File-System-First-UI](concepts/File-System-First-UI.md)
|
||||
- [File-Watcher](concepts/File-Watcher.md)
|
||||
- [FinOps](concepts/FinOps.md)
|
||||
- [Five-Phase-Script-Framework](concepts/Five-Phase-Script-Framework.md)
|
||||
- [Fix-Pack](concepts/Fix-Pack.md)
|
||||
- [Fixed-Point-Semantics](concepts/Fixed-Point-Semantics.md)
|
||||
- [Flow-And-Readability](concepts/Flow-And-Readability.md)
|
||||
- [Food-Sensitivity-Tracking](concepts/Food-Sensitivity-Tracking.md)
|
||||
- [Full-Draft-Generation](concepts/Full-Draft-Generation.md)
|
||||
- [Full-Funnel-Campaign-Architecture](concepts/Full-Funnel-Campaign-Architecture.md)
|
||||
@@ -1105,6 +1129,7 @@
|
||||
- [Gegenrede](concepts/Gegenrede.md)
|
||||
- [Generalist](concepts/Generalist.md)
|
||||
- [Generation](concepts/Generation.md)
|
||||
- [Generative-Engine-Optimization](concepts/Generative-Engine-Optimization.md)
|
||||
- [Generator](concepts/Generator.md)
|
||||
- [Generator-Space](concepts/Generator-Space.md)
|
||||
- [Genetic-Algorithm](concepts/Genetic-Algorithm.md)
|
||||
@@ -1119,6 +1144,7 @@
|
||||
- [Grandes-Ecoles](concepts/Grandes-Ecoles.md)
|
||||
- [Green-Computing](concepts/Green-Computing.md)
|
||||
- [Growth-Loop](concepts/Growth-Loop.md)
|
||||
- [GrowthFunnelOptimization](concepts/GrowthFunnelOptimization.md)
|
||||
- [Hand-Tracking](concepts/Hand-Tracking.md)
|
||||
- [Handoff-Contract](concepts/Handoff-Contract.md)
|
||||
- [HCX](concepts/HCX.md)
|
||||
@@ -1131,6 +1157,7 @@
|
||||
- [Holistic-Admissions](concepts/Holistic-Admissions.md)
|
||||
- [HookBodyCTA](concepts/HookBodyCTA.md)
|
||||
- [Hosmer-Lemeshow-Test](concepts/Hosmer-Lemeshow-Test.md)
|
||||
- [Host-Incubation-System](concepts/Host-Incubation-System.md)
|
||||
- [HouseholdInventoryTracking](concepts/HouseholdInventoryTracking.md)
|
||||
- [HTTPS自动化证书](concepts/HTTPS自动化证书.md)
|
||||
- [Human-Centered-Design](concepts/Human-Centered-Design.md)
|
||||
@@ -1174,6 +1201,7 @@
|
||||
- [Kanban](concepts/Kanban.md)
|
||||
- [Karpman-Drama-Triangle](concepts/Karpman-Drama-Triangle.md)
|
||||
- [Keyword-Based-Monitoring](concepts/Keyword-Based-Monitoring.md)
|
||||
- [KFactor](concepts/KFactor.md)
|
||||
- [Kill-Switch](concepts/Kill-Switch.md)
|
||||
- [Kirkpatrick-四级评估](concepts/Kirkpatrick-四级评估.md)
|
||||
- [Knock-out-Pattern](concepts/Knock-out-Pattern.md)
|
||||
@@ -1201,8 +1229,11 @@
|
||||
- [Local-first-Git](concepts/Local-first-Git.md)
|
||||
- [Local-LLM-Deployment](concepts/Local-LLM-Deployment.md)
|
||||
- [Lockable-Workflow](concepts/Lockable-Workflow.md)
|
||||
- [LOD-Pipeline](concepts/LOD-Pipeline.md)
|
||||
- [Log-Driven-Debugging](concepts/Log-Driven-Debugging.md)
|
||||
- [Longue-Duree](concepts/Longue-Duree.md)
|
||||
- [Lore-Architecture](concepts/Lore-Architecture.md)
|
||||
- [Lost-Prompt-Analysis](concepts/Lost-Prompt-Analysis.md)
|
||||
- [LSP-317-Specification](concepts/LSP-317-Specification.md)
|
||||
- [Luhmann-四原则](concepts/Luhmann-四原则.md)
|
||||
- [Mackinder-Heartland-Theory](concepts/Mackinder-Heartland-Theory.md)
|
||||
@@ -1218,6 +1249,7 @@
|
||||
- [Merge-Point](concepts/Merge-Point.md)
|
||||
- [MessageMatch](concepts/MessageMatch.md)
|
||||
- [Micro-Recovery](concepts/Micro-Recovery.md)
|
||||
- [MicroInfluencerPartnership](concepts/MicroInfluencerPartnership.md)
|
||||
- [Miping](concepts/Miping.md)
|
||||
- [Model-Context-Protocol](concepts/Model-Context-Protocol.md)
|
||||
- [Model-Fallback](concepts/Model-Fallback.md)
|
||||
@@ -1241,6 +1273,8 @@
|
||||
- [Multi-Window-Architecture](concepts/Multi-Window-Architecture.md)
|
||||
- [N8nWorkflowStandard](concepts/N8nWorkflowStandard.md)
|
||||
- [Narrative-Debt](concepts/Narrative-Debt.md)
|
||||
- [Narrative-Debt-Tracking](concepts/Narrative-Debt-Tracking.md)
|
||||
- [Narrative-Gameplay-Integration](concepts/Narrative-Gameplay-Integration.md)
|
||||
- [nas套件管理](concepts/nas套件管理.md)
|
||||
- [National-Annex](concepts/National-Annex.md)
|
||||
- [NegativePromptingLibrary](concepts/NegativePromptingLibrary.md)
|
||||
@@ -1248,6 +1282,7 @@
|
||||
- [NFS网络备份](concepts/NFS网络备份.md)
|
||||
- [Nitro-System](concepts/Nitro-System.md)
|
||||
- [Normal-Change](concepts/Normal-Change.md)
|
||||
- [NorthStarMetric](concepts/NorthStarMetric.md)
|
||||
- [Nunchi](concepts/Nunchi.md)
|
||||
- [NVMe硬盘分区](concepts/NVMe硬盘分区.md)
|
||||
- [Observable-States](concepts/Observable-States.md)
|
||||
@@ -1257,7 +1292,9 @@
|
||||
- [Obsidian-Tasks](concepts/Obsidian-Tasks.md)
|
||||
- [OpenTelemetry](concepts/OpenTelemetry.md)
|
||||
- [Oracle-Manipulation](concepts/Oracle-Manipulation.md)
|
||||
- [Organic-Traffic-Amplification](concepts/Organic-Traffic-Amplification.md)
|
||||
- [OWASP-Top-Ten](concepts/OWASP-Top-Ten.md)
|
||||
- [Pacing-Architecture](concepts/Pacing-Architecture.md)
|
||||
- [Pain-Point-Mining](concepts/Pain-Point-Mining.md)
|
||||
- [Paper-Abstract-Batch-Fetching](concepts/Paper-Abstract-Batch-Fetching.md)
|
||||
- [Parallel-Agent-Execution](concepts/Parallel-Agent-Execution.md)
|
||||
@@ -1271,6 +1308,7 @@
|
||||
- [Pay-as-you-go](concepts/Pay-as-you-go.md)
|
||||
- [Peer-Verification](concepts/Peer-Verification.md)
|
||||
- [Penetration-Testing](concepts/Penetration-Testing.md)
|
||||
- [Performance-Budget](concepts/Performance-Budget.md)
|
||||
- [Performance-Contracts](concepts/Performance-Contracts.md)
|
||||
- [PerformanceMax](concepts/PerformanceMax.md)
|
||||
- [Personal-CRM](concepts/Personal-CRM.md)
|
||||
@@ -1284,11 +1322,13 @@
|
||||
- [pmset](concepts/pmset.md)
|
||||
- [POC-Scoping](concepts/POC-Scoping.md)
|
||||
- [Pod-Security-Context](concepts/Pod-Security-Context.md)
|
||||
- [PodcastPositioning](concepts/PodcastPositioning.md)
|
||||
- [Policy-as-Code](concepts/Policy-as-Code.md)
|
||||
- [Pomodoro-Technique](concepts/Pomodoro-Technique.md)
|
||||
- [Population-Stability-Index](concepts/Population-Stability-Index.md)
|
||||
- [Portage-Salarial](concepts/Portage-Salarial.md)
|
||||
- [Portfolio-ROI](concepts/Portfolio-ROI.md)
|
||||
- [Post-Processing](concepts/Post-Processing.md)
|
||||
- [PRD生成工作流](concepts/PRD生成工作流.md)
|
||||
- [Pre-Build-Validation](concepts/Pre-Build-Validation.md)
|
||||
- [Predictive-Maintenance](concepts/Predictive-Maintenance.md)
|
||||
@@ -1297,7 +1337,9 @@
|
||||
- [Proactive-Agent-Recommendation](concepts/Proactive-Agent-Recommendation.md)
|
||||
- [Proactive-AI](concepts/Proactive-AI.md)
|
||||
- [Problem-Management](concepts/Problem-Management.md)
|
||||
- [Procedural-Level-Design](concepts/Procedural-Level-Design.md)
|
||||
- [process-management](concepts/process-management.md)
|
||||
- [ProductLedGrowth](concepts/ProductLedGrowth.md)
|
||||
- [Progressive-Rollout](concepts/Progressive-Rollout.md)
|
||||
- [ProjectState](concepts/ProjectState.md)
|
||||
- [Prometheus告警规则](concepts/Prometheus告警规则.md)
|
||||
@@ -1378,6 +1420,7 @@
|
||||
- [Serverless-Computing](concepts/Serverless-Computing.md)
|
||||
- [Service-Control-Policies-SCPs](concepts/Service-Control-Policies-SCPs.md)
|
||||
- [SES-Sandbox-Mode](concepts/SES-Sandbox-Mode.md)
|
||||
- [Shader](concepts/Shader.md)
|
||||
- [SHAP](concepts/SHAP.md)
|
||||
- [Shared-Memory-Architecture](concepts/Shared-Memory-Architecture.md)
|
||||
- [Shared-Responsibility-Model](concepts/Shared-Responsibility-Model.md)
|
||||
@@ -1399,9 +1442,12 @@
|
||||
- [SOUL.md](concepts/SOUL.md.md)
|
||||
- [Source-Grounding](concepts/Source-Grounding.md)
|
||||
- [Spatial-Computing](concepts/Spatial-Computing.md)
|
||||
- [Spatial-Psychology](concepts/Spatial-Psychology.md)
|
||||
- [Spatial-Widgets](concepts/Spatial-Widgets.md)
|
||||
- [SpatialAIOps](concepts/SpatialAIOps.md)
|
||||
- [SpatialAudio](concepts/SpatialAudio.md)
|
||||
- [Speed-Ramping](concepts/Speed-Ramping.md)
|
||||
- [Speedrun-Design](concepts/Speedrun-Design.md)
|
||||
- [Split](concepts/Split.md)
|
||||
- [Spot-Instances](concepts/Spot-Instances.md)
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||||
- [SprintPlanning](concepts/SprintPlanning.md)
|
||||
@@ -1456,7 +1502,9 @@
|
||||
- [TranscriptProcessing](concepts/TranscriptProcessing.md)
|
||||
- [Trauma-Informed-Analysis](concepts/Trauma-Informed-Analysis.md)
|
||||
- [Tree-of-Thoughts](concepts/Tree-of-Thoughts.md)
|
||||
- [Trend-To-Action](concepts/Trend-To-Action.md)
|
||||
- [Trending-Topic-Operations](concepts/Trending-Topic-Operations.md)
|
||||
- [TrendRiding](concepts/TrendRiding.md)
|
||||
- [Trust-Scoring](concepts/Trust-Scoring.md)
|
||||
- [tui](concepts/tui.md)
|
||||
- [Tutor-Skills](concepts/Tutor-Skills.md)
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||||
@@ -1471,8 +1519,10 @@
|
||||
- [Variables-YAML](concepts/Variables-YAML.md)
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||||
- [Vector-Embedding](concepts/Vector-Embedding.md)
|
||||
- [Vendor-Lock-In](concepts/Vendor-Lock-In.md)
|
||||
- [VFX](concepts/VFX.md)
|
||||
- [Vibe-Coding](concepts/Vibe-Coding.md)
|
||||
- [Video-Hook](concepts/Video-Hook.md)
|
||||
- [ViralLoop](concepts/ViralLoop.md)
|
||||
- [Visual-Coherence-Engine](concepts/Visual-Coherence-Engine.md)
|
||||
- [Visual-Debugging](concepts/Visual-Debugging.md)
|
||||
- [vLLM](concepts/vLLM.md)
|
||||
|
||||
140
wiki/log.md
140
wiki/log.md
@@ -1,3 +1,125 @@
|
||||
## [2026-04-26] ingest | Narrative Designer Agent Personality
|
||||
- Source file: Agent/agency-agents/game-development/narrative-designer.md
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||||
- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: Narrative Designer Agent——游戏叙事设计师 AI Agent 人格规范。核心职责：将叙事设计为一套选择-后果-世界一致性的系统，与游戏机制深度整合。关键规范：对话必须通过"真实人物说话"测试；选择必须类型不同且有 2 beats 内后果；Lore 三层可选深度（Surface/Engaged/Deep）；环境叙事通过道具无声讲述故事；叙事-玩法整合矩阵确保故事节点连接游戏机制；玩家叙事代理权与机械代理权必须匹配。
|
||||
- Concepts created: [[Branching-Narrative]]（分支叙事设计——选择树结构、收敛策略、后果可见性）、[[Character-Voice-Pillars]]（角色声音柱五维度体系）、[[Choice-Architecture]]（选择架构——有意义选择、Fake Choice 刻意使用、延迟后果、后果可见性映射）、[[Dialogue-Writing-Standards]]（对话写作标准——无"as you know"、三遍编辑法）、[[Lore-Architecture]]（Lore 三层可选深度架构 + 世界圣经）、[[Narrative-Gameplay-Integration]]（叙事-玩法整合矩阵）、[[Narrative-Debt-Tracking]]（叙事债务追踪——伏笔承诺管理）；existing: [[Environmental-Storytelling]]（更新：新增 Narrative Designer 为来源，新增 Lore Architecture 连接）
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||||
- Entities created: 无（本文档未明确提及具体人物或公司，均为通用游戏开发概念，未达 Entity 建页阈值）
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||||
- Source page: wiki/sources/narrative-designer.md
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||||
- Notes: index.md Sources 新增条目（game-development 类，置于 Game Audio Engineer 后）；index.md Concepts 新增 7 个条目（Branching-Narrative/Character-Voice-Pillars/Choice-Architecture/Dialogue-Writing-Standards/Lore-Architecture/Narrative-Debt-Tracking/Narrative-Gameplay-Integration）；overview.md Game Development 部分新增 narrative-designer 独立 entry；冲突检测：与 [[Level Designer Agent]] 在环境叙事执行边界存在职责分工争议——叙事设计师定义叙事内容架构，关卡设计师执行物理空间设计，已在 Source Page Contradictions 节记录；Entity 去重：无 Entity 达标（Ink/Yarn/Twine 为工具术语，不建页）。
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## [2026-04-26] ingest | Level Designer Agent Personality
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- Source file: Agent/agency-agents/game-development/level-designer.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: Level Designer Agent——游戏关卡设计师 AI Agent 人格规范。核心职责：通过空间架构引导、挑战和沉浸玩家。关键规范：关键路径必须视觉可读（除非刻意设计迷路）；每个战斗遭遇必须包含读图时间、多种战术选项和退守位置；难度先从空间出发再考虑数值缩放；灰盒纪律（设计决策在灰盒阶段锁定，禁止在未测试布局上美术包装）。六阶段工作流：意图定义→纸面布局→灰盒搭建→遭遇战调优→美术交接→打磨验收。高级能力：空间心理学（prospect-refuge/figure-ground/Lynch 城市设计）、程序化关卡生成、速通设计、多人/竞技空间设计。
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||||
- Concepts created: [[Flow-And-Readability]]（关卡流与可读性）、[[Encounter-Design]]（遭遇战设计）、[[Environmental-Storytelling]]（环境叙事）、[[Blockout-Discipline]]（灰盒纪律）、[[Pacing-Architecture]]（节奏架构）、[[Spatial-Psychology]]（空间心理学）、[[Procedural-Level-Design]]（程序化关卡设计）、[[Speedrun-Design]]（速通设计）
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||||
- Entities created: 无（本文档未明确提及具体人物或公司，均为通用游戏开发概念，未达 Entity 建页阈值）
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||||
- Source page: wiki/sources/level-designer.md
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||||
- Notes: index.md Sources 替换"expected: source missing"为正式条目（2026-04-26）；index.md Concepts 新增 8 个 Concept 条目（Blockout-Discipline/Environmental-Storytelling/Encounter-Design/Flow-And-Readability/Pacing-Architecture/Procedural-Level-Design/Spatial-Psychology/Speedrun-Design）；冲突检测：无已知冲突（Source Page Contradictions 节为空）；overview.md：属于 Game Development 分支，与现有 game-designer、technical-artist、game-audio-engineer 等同属，无冲突，无需更新 overview；Entity 去重：无 Entity 达标（Technical Artist 文档中提及但未在本文档重复出现）。
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## [2026-04-26] ingest | Game Audio Engineer
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||||
- Source file: Agent/agency-agents/game-development/game-audio-engineer.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: Game Audio Engineer Agent——游戏交互式音频工程师 AI Agent 人格规范，设计自适应音乐系统、空间音频架构和音频中间件集成方案。核心规范：所有游戏音频必须通过 FMOD/Wwise 中间件事件系统触发，自适应音乐通过 tension parameter（0–1）驱动层切换（tempo-synced），空间音频通过 raycast 驱动 occlusion 参数（800Hz 低通截止，每帧最多 4 个 raycast），语音预算 PC 64/Console 48/Mobile 24，FMOD DSP 每帧 ≤1.5ms，Reverb Zone 分四类（Outdoor/Indoor/Cave/Metal Room）。
|
||||
- Concepts created: [[AdaptiveMusic]]（由游戏状态参数驱动的动态音乐系统，通过中间件参数 API 实现实时层切换与混音）、[[SpatialAudio]]（基于 3D 空间化的音效定位与衰减系统，含 occlusion raycast 驱动的参数和 reverb zone 匹配规范）
|
||||
- Entities created: [[FMOD]]（Firelight Technologies 开发的游戏音频中间件，事件驱动架构，跨引擎支持）；其他实体（Wwise/Unity/Unreal/Godot/Dolby Atmos/DTS:X）各仅出现 1 次，未达 Entity 建页阈值（≥ 2 次）
|
||||
- Source page: wiki/sources/game-audio-engineer.md
|
||||
- Notes: index.md Sources 替换"expected: source missing"为正式条目（2026-04-26）；index.md Concepts 新增 2 个条目（AdaptiveMusic/SpatialAudio）；index.md Entities 新增 FMOD 条目；overview.md 新增"Game Development"独立 section（置于 Specialized 部门与 Conflict Areas 之间）；冲突检测：无已知冲突（Source Page Contradictions 节为空）；Entity 去重：FMOD 出现 2 次（FMOD Event System 集成 + C# AudioManager 示例），达到建页阈值；其他中间件/引擎各 1 次，未达阈值。
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||||
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## [2026-04-26] ingest | AI Citation Strategist
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-ai-citation-strategist.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: AI Citation Strategist Agent——专注于 AI 推荐引擎优化（AEO/GEO）的营销 Agent。审计品牌在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 四大 AI 平台上的引用可见性，识别竞品被引用的原因，生成优先级 Fix Pack 改善内容信号。核心方法：多平台 Citation Audit Scorecard → Lost Prompt Analysis → 竞品内容结构映射 → Schema markup + 实体信号优化 → Fix Pack 优先级实施。关键指标：30 天内引用率提升 20%+、Lost Prompts 恢复率 40%+、3+ 平台被引用。核心理念：AI 引用与传统 SEO 是不同策略，必须作为独立策略对待。
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- Concepts created: [[Answer Engine Optimization (AEO)]]（AI 问答引擎优化，使品牌内容被 AI 引用）、[[Generative Engine Optimization (GEO)]]（生成式 AI 引擎可见性优化，信号工程提升引用概率）、[[Citation Rate]]（AI 引用率，衡量品牌在 AI 推荐引擎中可见性的核心指标）、[[Fix Pack]]（AI 引用审计后的优先级修复包，含具体修改方案和预期改善幅度）、[[Lost Prompt Analysis]]（识别品牌缺席但竞品胜出的查询场景，分析失败原因）、[[Entity Optimization]]（强化品牌实体信号，使 AI 引擎清晰识别和信任品牌实体）
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- Entities created: 无（ChatGPT/Claude/Gemini/Perplexity 均为知名 AI 产品平台，业界通用概念，无需独立 Entity 页面；相关 Platform-Specific Patterns 作为 Concept 内嵌，未达 Entity 建页阈值）
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- Source page: wiki/sources/marketing-ai-citation-strategist.md
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- Notes: index.md 新增 Sources 条目（2026-04-26）；index.md Concepts 新增 6 个 Concept 条目（Answer-Engine-Optimization/Generative-Engine-Optimization/Citation-Rate/Fix-Pack/Lost-Prompt-Analysis/Entity-Optimization）；overview.md 新增 AI Citation Strategist 独立 entry，置于 nexus-spatial-discovery 之前；冲突检测：与 [[Marketing SEO Specialist]] 存在核心策略冲突——传统 SEO 成功不能自动转化为 AI 可见性，AEO 与 SEO 必须作为不同策略对待，已在 Source Page Contradictions 节记录；overview.md Conflict Areas 新增第 20 条冲突点（SEO vs AEO 策略体系差异）；Entity 去重：ChatGPT/Claude/Gemini/Perplexity 四平台均为业界通用 AI 产品概念，无需独立 Entity 页面；Platform-Specific Patterns 作为 Concept 内嵌概念，未达 Entity 建页阈值（出现频次 < 2，且为核心功能描述而非独立实体）。
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## [2026-04-26] ingest | Marketing Growth Hacker
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-growth-hacker.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: 增长黑客 Agent——通过数据驱动的实验和非常规营销策略，实现快速、可规模化的用户获取与留存。核心方法：增长漏斗优化（Awareness→Acquisition→Activation→Retention→Revenue→Referral）+ A/B/多变量实验体系（每月10+实验，30%胜出率）+ 病毒系数工程（K-factor > 1.0）+ 北极星指标体系（North Star Metric）+ LTV:CAC 经济学（LTV:CAC ≥ 3:1）。关键指标：月环比自然增长 20%+、K-factor > 1.0、CAC 回本周期 < 6个月、首周激活率 60%+、Day 7 留存 40%。核心理念：找到那个还没被人涉足的流量渠道，然后把它规模化。
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- Concepts created: [[GrowthFunnelOptimization]]（增长漏斗优化：AARRR 六阶段全链路转化率提升）、[[ViralLoop]]（病毒裂变机制：K-factor = 邀请率 × 接受率，K > 1.0 实现指数级自然增长）、[[NorthStarMetric]]（北极星指标：产品核心价值的单一衡量指标，驱动增长优先级）、[[KFactor]]（病毒系数：K > 1.0 意味着指数级自然增长，K = 邀请率 × 接受率）、[[CACandLTV]]（单位经济学：客户获取成本与生命周期价值，LTV:CAC ≥ 3:1 为健康门槛）、[[ProductLedGrowth]]（产品导向增长：通过产品体验驱动获取与留存，而非依赖营销渠道）
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- Entities created: 无（Growth Hacker Agent/The Agency 均为 Agent 角色/组织概念，不满足 Entity 实体定义，无需独立 Entity 页面）
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- Source page: wiki/sources/marketing-growth-hacker.md
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- Notes: index.md 新增条目（Sources 首位，2026-04-26）；index.md Concepts 首位新增 6 个 Concept 条目；overview.md 新增 "Data-Driven Growth & Experimentation" 段落，置于 Content Strategy & Production 与 Professional Social Media 之间，阐述 Growth Hacker 与 Content Creator/Social Media Strategist/TikTok Strategist 的协同关系及策略差异；冲突检测：与 [[marketing-tiktok-strategist]] 存在渠道优先级冲突——TikTok Strategist 以平台内容为核心预设 TikTok 为最重要渠道，Growth Hacker 以实验数据为核心不预设平台偏好，已在 Source Page Contradictions 节记录；Entity/Concept 去重：Growth Hacker Agent（Agent 角色定义，非具体实体，不建页）、The Agency（组织概念，不建页）；本次 6 个概念均已抽象为独立 Concept 页面（GrowthFunnelOptimization/ViralLoop/NorthStarMetric/KFactor/CACandLTV/ProductLedGrowth），满足可复用、可抽象原则。
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## [2026-04-26] ingest | Marketing Xiaohongshu Specialist
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-xiaohongshu-specialist.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: 小红书（中国生活方式种草平台）品牌营销专家 Agent——将品牌打造为小红书顶流，通过生活方式品牌定位 + 趋势驱动内容策略 + 微内容优化 + 社区互动 + 数据迭代五阶段工作流实现增长。核心公式：70%有机生活内容 + 20%趋势参与 + 10%品牌直接推广。关键指标：互动率5%+、收藏率8%+、分享率2%+、每月1-2条爆款（100k+浏览）。核心原则：社区优先互动（发帖后2小时内回复）、审美一致性、真实叙事、算法趋势驾驭（24小时内识别并参与趋势）。
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- Concepts created: [[ContentMixStrategy]]（70/20/10内容配比策略）、[[TrendRiding]]（趋势驾驭方法论）、[[MicroInfluencerPartnership]]（微影响者合作策略）
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- Entities created: [[XiaohongshuPlatform]]（小红书平台 Entity 页面）
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- Source page: wiki/sources/marketing-xiaohongshu-specialist.md
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- Notes: index.md 新增条目（Sources 首位，2026-04-26）；冲突检测：与 [[marketing-tiktok-strategist]] 存在内容时长偏好冲突——小红书最优视频15-60秒 vs TikTok最优60-90秒，已在 Source Page Contradictions 节记录；Entity/Concept 去重：B站（已存在 Entity）/GenZMillennials（通用术语，不新建）/KOLKOC（通用术语，不新建）；其他概念（MicroContentOptimization/CommunityFirstEngagement/UGCCampaign）本次以内嵌 wikilink 保留于 Source Page，未达独立建 Concept 阈值。
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## [2026-04-26] ingest | Marketing Bilibili Content Strategist
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-bilibili-content-strategist.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: B站（Bilibili）平台内容策略与 UP主增长专家 Agent——专注于弹幕文化精通、B站算法优化、社区建设和品牌内容原生化。核心理念：社区第一、质量优先、B站用户最讨厌硬广。核心方法：四阶段工作流（平台洞察→内容架构→发布激活→增长优化）；弹幕互动设计模板；三连率（Coin+Favorite+Like）驱动的内容包装体系（目标>5%）；恰饭内容原生化策略；内容分区（知识区/科技区/生活区等）独立赛道逻辑。关键指标：三连率>5%、弹幕密度>30条/分钟、每月至少一条视频进入"每周必看"或"热门推荐"。
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- Concepts created: 无新 Concept（B站推荐算法/三连率/弹幕互动设计/恰饭内容/内容分区 均未达可独立抽象建页阈值，以内嵌 wikilink 保留于 Source Page）
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- Entities created: 无（B站/UP主/花火平台/BML/三连 均为平台概念或通用营销术语，无需独立 Entity 页面）
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- Source page: wiki/sources/marketing-bilibili-content-strategist.md
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- Notes: index.md 新增条目（Sources 首位，2026-04-26）；overview.md 新增独立 entry，置于 Douyin Strategist 与 TikTok Strategist 之间，补充与 Douyin Strategist/Kuaishou Strategist/China Market Localization Strategist/Video Optimization Specialist 的协同关系；冲突检测：与 [[marketing-douyin-strategist]] 存在策略差异冲突——抖音以算法推荐驱动流量爆发（中心化分发），B站 以社区文化和弹幕互动为核心（订阅关系），两者不可套用同一策略，已在 Source Page Contradictions 节记录。
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## [2026-04-26] ingest | Marketing Content Creator
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-content-creator.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: 多平台内容创作专家 Agent——专注于跨平台品牌内容策略制定、叙事构建和受众互动优化。核心能力：内容策略框架（编辑日历+内容支柱+受众优先规划）、多格式创作（图文/视频/播客/信息图/社媒）、品牌叙事、SEO 内容优化（目标40%有机流量增长）、视频制作全链路（目标70%完播率）、绩效分析（目标5:1 ROI）。核心理念：在每个受众所在的平台上，创作有吸引力的故事。
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- Concepts created: 无新 Concept（Content Strategy/Brand Storytelling/SEO Content/Video Production/Copywriting 等在本次源文档中为核心能力描述，未达可独立抽象建页阈值，均以内嵌 wikilink 保留于 Source Page）
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- Entities created: 无（YouTube/TikTok/Instagram/Podcast 均为平台类型，TikTok 已在其他 Agent 中提及，本次作为内嵌引用不新建 Entity）
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- Source page: wiki/sources/marketing-content-creator.md
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- Notes: index.md 新增条目（Sources 首位，2026-04-26）；overview.md 新增 "Content Strategy & Production" 段落，置于 TikTok E-commerce Operations 与 Professional Social Media 之间，阐述与 Social Media Strategist/Twitter Engager/LinkedIn Content Creator/TikTok Strategist/Video Optimization Specialist/Growth Hacker 的协同关系；冲突检测：无已知冲突——Content Creator 与其他营销 Agent 构成"内容生产→平台分发"的互补关系，无竞争性冲突；Entity/Concept 去重：各平台（YouTube/TikTok/Instagram/Podcast）均无独立 Entity 页面，本次作为内嵌引用，不新建；Thought Leadership/Content Strategy/Brand Storytelling 等均作为方法论描述保留于 Source Page，不独立建 Concept 页。
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-twitter-engager.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: Twitter 实时互动与思想领袖建立专家 Agent——通过真实对话参与、领袖思想内容创作和社区驱动增长构建品牌权威。核心理念：Twitter 成功来自真实参与而非广播。核心方法：内容配比策略（教育25%/个人故事20%/行业评论20%/社区互动15%/推广10%/娱乐10%）；四阶段工作流（实时监控→思想领袖建立→社区建设→效果优化）；Twitter Spaces（200+ 实时听众）；危机管理协议（<30 分钟响应）。关键指标：互动率≥2.5%、回复率80%（2小时内）、教育 thread≥100 转推。
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- Concepts created: 无新 Concept（Thread-Mastery、Community-Building、Crisis-Management、Twitter-Spaces 等在本次源文档中为方法论描述，未达可独立抽象建页阈值，均以内嵌 wikilink 保留于 Source Page；[[Thought-Leadership]] 已存在，本次直接引用）
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- Entities created: 无（Twitter 作为平台无需 Entity 页面；Brand Authority 为抽象概念而非具体实体）
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- Source page: wiki/sources/marketing-twitter-engager.md
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- Notes: index.md 新增条目（Sources 首位，2026-04-26）；overview.md 在 marketing-social-media-strategist 条目后新增独立 entry，补充与 Social Media Strategist/Growth Hacker/LinkedIn Content Creator 的协同关系；冲突检测：无已知冲突——与 Wiki 中其他营销 Agent 构成互补而非竞争关系；Entity/Concept 去重：Thought-Leadership 已存在 Entity 页面，本次直接 wikilink 引用；其余概念本次均以内嵌方式保留于 Source Page。
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-livestream-commerce-coach.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: 直播带货全链路运营教练 Agent——覆盖主播孵化（五阶段话术框架+三阶段主播进阶）、流量运营（自然流量放大+千川付费投放+三阶段流量演进模型）、产品排品策略、数据复盘体系，覆盖抖音/快手/淘宝直播/微信视频号四大平台。核心公式「流量×转化率×客单价=GMV」，算法优先级「停留时长>互动率>点击率>购买转化率」。
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- Concepts created: [[Five-Phase-Script-Framework]]（五阶段话术框架——留人钩子→产品介绍→信任建立→紧迫成交→追单挽留）、[[Host-Incubation-System]]（主播孵化体系——素人→能播4h→能控节奏→能拉自然流量三阶段进阶）、[[Organic-Traffic-Amplification]]（自然流量放大——通过停留时长和互动率触发平台推荐算法，核心指标：停留>60s、互动率>5%）
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- Source page: wiki/sources/marketing-livestream-commerce-coach.md
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- Notes: index.md 新增条目（Sources 首位，2026-04-26）；index.md Concepts 首位新增三个 Concept 条目；overview.md 在 marketing-kuaishou-strategist 条目后插入完整 entry，阐述与 Douyin/Kuaishou 两大策略 Agent 的协同关系；冲突检测：无已知冲突——五阶段话术框架与快手 3-2-1 公式属互补框架（不同场景配比），停留时长核心指标与 Douyin Strategist 一致，成熟期自然流量>50% 与 Private Domain Operator 公域→私域转化模型一致；Entity 去重：Douyin/Kuaishou/OceanEngine 均已存在 Entity 页面，本次以内嵌 wikilink 引用，不新建；Taobao/Channels 仅提及1次，不满足≥2次门槛，不新建 Entity。
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-tiktok-strategist.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: TikTok 病毒式内容创作与品牌增长策略专家 Agent——深度掌握 TikTok 推荐算法机制、病毒内容公式和社区建设策略。核心理念：TikTok 的核心不是"制作好看的视频"，而是"驾驭算法和文化浪潮，将品牌转化为病毒级现象"。核心方法：3秒黄金钩子法则（每条视频前3秒必须捕获注意力）；40/30/20/10 内容配比（教育40%/娱乐30%/激励20%/促销10%）；互动速度优化（发布后第一小时内最大化点赞、评论、分享）；四级创作者分层（Nano/Micro/Mid-tier/Macro）。绩效指标：互动率 8%+（行业均值5.96%）、品牌内容完播率 70%+、品牌 hashtag 挑战 1M+ 浏览、创作者合作 ROI 4:1。交付物涵盖病毒脚本结构、跨平台适配策略（Reels/Shorts）、TikTok Ads 全漏斗架构（In-feed/Spark Ads/TopView）。
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- Concepts created: 无新 Concept（ForYouPageAlgorithm、ViralContentFormula、ContentPillarStrategy、CreatorEconomy、EngagementVelocity 等在 Source Page 内嵌定义，未达独立建页阈值）
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- Entities created: 无（TikTok 作为平台在 index 中已存在或待确认；Instagram Reels/YouTube Shorts 各仅提及 1 次，不满足≥2次门槛，本次均以内嵌 wikilink 保留于 Source Page）
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- Source page: wiki/sources/marketing-tiktok-strategist.md
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- Notes: index.md 新增条目（置于 Sources 首位，2026-04-26）；overview.md 在 Douyin Strategist 条目后插入独立 Marketing TikTok Strategist 完整条目，补充算法权重差异（完播率 vs 分享率/互动率）、受众文化差异的详细对比；冲突检测：与 [[MarketingLinkedInContentCreator]] 存在内容风格冲突（短视频娱乐 vs 长文专业），与 [[MarketingWeChatOfficialAccount]] 存在公域 vs 私域策略差异，已在 Contradictions 中记录；Entity/Concept 去重：Instagram Reels/YouTube Shorts/UGCCampaign 等各仅提及 1 次，本次不单独建页。
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## [2026-04-26] ingest | Marketing SEO Specialist
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-seo-specialist.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: Google 搜索生态 SEO 专家 Agent——通过技术 SEO、关键词集群策略、内容优化、链接权威建设和搜索分析实现可持续有机流量增长。核心理念：可持续有机增长来自技术卓越、高质量内容和权威链接档案三者的交叉点；排名是价值的自然结果。五阶段工作流：发现→关键词策略→cannibalization 检测→技术执行→权威建设→测量迭代。强制 cannibalization 审查（Pillar+Satellite 集群架构）、Core Web Vitals 基准（LCP<2.5s，INP<200ms，CLS<0.1）。白帽 SEO 是唯一合规方式。高级能力：国际化 SEO、程序化 SEO、算法恢复、AI 搜索优化。
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- Concepts created: 无新 Concept（TopicCluster/ContentCannibalization/CoreWebVitals/E-E-A-T/SchemaMarkup/SearchIntent/InternalLinking/LinkAuthority/SERPFeature/ProgrammaticSEO/AISearchOptimization 等在本次源文档中为框架性提及，未达独立建页阈值，均以内嵌 wikilink 保留于 Source Page）
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- Entities created: 无（ScreamingFrog/Sitebulb/GoogleSearchConsole/LookerStudio 等在本次源文档中为工具列举，不满足独立 Entity 建页条件，均以内嵌 wikilink 保留于 Source Page）
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- Source page: wiki/sources/marketing-seo-specialist.md
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- Notes: index.md 新增条目（置于 Sources 首位）；overview.md 新增 Marketing SEO Specialist 条目（置于 App Store Optimizer 条目末尾，补充与 baidu-seo-specialist 的市场差异化说明）；冲突检测：与 [[marketing-baidu-seo-specialist]] 存在算法体系不可通用的根本差异——两者目标搜索引擎不同（Google vs 百度），已在 Contradictions 中记录；Entity/Concept 去重：ScreamingFrog/Sitebulb 等工具性提及、CoreWebVitals 等框架性概念，本次均以内嵌 wikilink 保留于 Source Page，不单独建页。
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-china-market-localization-strategist.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: 中国市场全栈本地化增长策略师 Agent——将实时趋势信号转化为可执行选品/内容/渠道 GTM 策略。核心理念：本地化不是翻译，是文化再工程。核心方法：7+ 中国平台热榜实时监控（见微知著/交叉验证/反直觉/MECE 四模型）；双轨分析（内容轨 + 评论轨）；六阶段 GTM 门控（P0 信号验证 → P5 成熟运营）；平台原生策略（绝不跨平台复制）。绩效指标：趋势信号在主流平台峰值前 ≥ 72 小时识别，每条建议附带 P0-P5 优先级。
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- Concepts created: [[Trend-To-Action]]（趋势行动框架——信号采集→深度分析→策略设计→GTM执行→测量迭代的完整闭环，双轨分析驱动）；[[Dual-Track-Analysis]]（双轨分析——内容轨+评论轨同时运行）；[[Phased-GTM-Gate]]（六阶段 GTM 门控 P0-P5）；[[Real-Time-Trend-Intelligence]]（实时趋势情报——四信号检测模型）；[[China-Consumer-Psychology]]（中国消费心理——面子/从众/性价比/国潮）；[[Seasonal-Consumption-Cycle]]（季节性消费周期——618/双十一/春节等关键节点）
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- Entities created: 无（Douyin/WeChat/Bilibili/Xiaohongshu/Weibo/Zhihu/Kuaishou 均已存在 Entity 页面，本次以内嵌 wikilink 引用，不新建）
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- Source page: wiki/sources/marketing-china-market-localization-strategist.md
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- Notes: index.md 新增条目；overview.md 在 Douyin Strategist 后插入统领性 China Market Localization Strategist 条目，作为中国全平台营销矩阵的战略上层；更新 [[Cross-Platform-Strategy]] 概念，新增中国市场平台矩阵（微博/抖音/小红书/知乎/B站/微信/快手）；冲突检测：与 [[marketing-douyin-strategist]] 可能存在视角差异（抖音作为独立增长引擎 vs 作为 GTM 漏斗放大环节），已在 Contradictions 中记录；Entity 去重：Douyin/WeChat/Bilibili 等平台已存在 Entity 页面，本次以内嵌 wikilink 引用。
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## [2026-04-26] ingest | App Store Optimizer
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-app-store-optimizer.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: App Store 优化（ASO）全栈专家 Agent——专注于应用商店搜索可见性优化、视觉资产转化率提升和可持续用户增长。核心理念：数据驱动 + 转化优先 + A/B 测试系统性优化。绩效目标：有机下载月增长 30%+、关键词前 10 排名 20+ 个、转化率提升 25%+、评分 4.5 星+。四阶段工作流：市场研究分析 → 策略开发 → 实施测试 → 优化规模化。
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- Concepts created: 无新 Concept（App-Store-Optimization-ASO、Conversion-Rate-Optimization、A-B-Testing、Keyword-Research 等在其他 Source Page 中已作为 wikilink 使用，未达独立建页阈值；本次均以内嵌 wikilink 保留于 Source Page）
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- Entities created: 无（App Store、iOS、Android 等作为 Agent 运营平台提及，不满足≥2次独立 Entity 门槛，均以 wikilink 保留于 Source Page）
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- Source page: wiki/sources/marketing-app-store-optimizer.md
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- Notes: index.md 原占位条目（2026-04-22 expected）已替换为完整摘要；overview.md 新增 App Store Optimizer 条目（置于微信运营之后）；冲突检测：与 [[Marketing-SEO-Specialist]] 存在方法论差异但非冲突——ASO 与 SEO 分别服务 App Store 和 Web 两个不同发现渠道，实为互补关系，已在 Contradictions 中明确记录；Entity/Concept 去重：App Store/iOS/Android/Review-Management 等未达到≥2次独立 Entity 门槛，本次不单独建页。
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## [2026-04-26] ingest | Marketing WeChat Official Account Manager
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-wechat-official-account.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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@@ -3734,3 +3856,21 @@
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- Entities created: [[Weibo]]（新浪微博——中国领先的微博客平台，公共舆论场核心阵地）
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- Source page: wiki/sources/marketing-weibo-strategist.md
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- Notes: index.md 原占位条目（2026-04-21 expected）已替换为完整摘要；overview.md 新增 marketing-weibo-strategist 完整条目（置于 Douyin Short-Video 段落与 New Linux/DevOps Concepts 之间）；Entity 去重检查：Weibo.md 未在 Wiki 中存在同名页面，新建 Weibo.md；Concept 去重检查：Trending-Topic-Operations、舆情监控均未在 Wiki 中存在同名页面；冲突检测：与 [[Marketing-Private-Domain-Operator]] 的框架张力已在 Source Page Contradictions 节记录——微博追求公域话语权（声量），私域追求私有用户资产（深度），两者互补而非竞争，协调方案：公域引爆话题→私域沉淀转化形成完整漏斗。
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## [2026-04-26] ingest | Marketing Podcast Strategist
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- Source file: Agent/agency-agents/marketing/marketing-podcast-strategist.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: 中国播客市场内容战略与全漏斗运营专家 Agent——覆盖节目定位、音频制作、多平台分发与商业化变现完整方法论。核心理念：播客是"慢媒介"，核心竞争力是主播人格深度和听众陪伴感，完成率比播放量更能反映内容质量。平台策略：小宇宙（中国播客用户最集中）为主阵地，喜马拉雅（用户规模最大）适合付费知识变现；RSS 为分发核心基础设施。内容规划四象限（常青/热点/系列/实验）；制作标准（-16 LUFS 响度归一化、WAV 录制）；增长飞轮（社区运营→跨平台引流→嘉宾互推）；变现路径（品牌赞助→口播广告→付费订阅→私域导流）。关键原则：音频质量是底线、固定节奏比频繁更新更重要。
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- Concepts created: [[Podcast-Positioning]]（播客定位四象限——垂直知识/对话访谈/叙事故事/闲聊日常）、[[Completion-Rate]]（完成率——比播放量更重要的内容质量指标，>50% 为优秀标准）
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- Entities created: [[Xiaoyuzhou]]（小宇宙——中国播客用户最集中平台）、[[Ximalaya]]（喜马拉雅——中国用户规模最大音频平台）、[[Chinese-Podcast-Platforms]]（中国播客音频平台矩阵，含荔枝FM/蜻蜓FM/网易云音乐/Apple Podcasts/Spotify）
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- Source page: wiki/sources/marketing-podcast-strategist.md
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- Notes: index.md 新增条目（Sources 第485行，2026-04-26）；index.md Entities 新增 Xiaoyuzhou/Ximalaya/Chinese-Podcast-Platforms；index.md Concepts 新增 Podcast-Positioning/Completion-Rate；overview.md 新增第19条 Contradiction（播客"慢媒介" vs 短视频"快媒介"），补充播客策略与短视频策略的互补协调关系；Entity 去重检查：Xiaoyuzhou/Ximalaya/ChinesePodcastPlatforms 均未在 Wiki 中存在同名 Entity 页面，新建；Concept 去重检查：PodcastPositioning/CompletionRate 均未在 Wiki 中存在同名 Concept 页面，新建；冲突检测：与 [[Marketing-Short-Video-Editing-Coach]] 存在"快慢媒介"节奏策略冲突——已在 Source Page Contradictions 节和 overview.md 第19条记录，协调方案：两者并行运营但节奏管理分开。
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## [2026-04-26] ingest | Technical Artist
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- Source file: Agent/agency-agents/game-development/technical-artist.md
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- Status: ✅ 成功摄入
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- Summary: Technical Artist Agent——技术美术 Agent 个性规范，连接艺术视野与引擎实现的桥梁角色。核心职责：在硬性能预算内最大化视觉质量，涵盖着色器编写（移动端安全变体/HLSL/ShaderLab）、VFX 系统构建（粒子数上限/Overdraw 审计）、资产管线标准定义（多边形预算/纹理压缩/导入预设自动化）和渲染性能分析（GPU Profiling）。核心原则：预算优先（生产前定义资产上限）、移动端优先（Overdraw/LOD 强制执行）、着色器标准（移动端安全变体或平台限制标注）。高级能力：实时光线追踪（RT reflections + DLSS/XeSS/FSR）、AI 辅助美术管线（纹理超分/AI 法线图）、模块化后处理栈（LUT 调色/TAA+锐化）。属 The Agency Game Dev 部门。
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- Concepts created: [[Shader]]（GPU 可编程着色器，HLSL/GLSL/ShaderLab，含 Vertex/Fragment/Compute 类型及移动端安全规范）、[[VFX]]（实时视觉特效，粒子数上限 Mobile 500/PC 2000，Overdraw 上限 Mobile 3层/PC 6层）、[[LOD-Pipeline]]（多细节层次管线，强制 LOD0–LOD3，含 Validation Script 和详细预算表）、[[Asset-Pipeline]]（资产管线标准，含纹理压缩规范 BC7/ASTC/Mipmap 规则）、[[Performance-Budget]]（性能预算，含帧时间/GPU/VFX Particle/Draw Call 各类预算及沟通语言范式）、[[Post-Processing]]（模块化后处理栈，含 Bloom/色差/晕影/LUT/TAA+锐化及平台差异化配置）
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- Entities created: 无（UnrealTechnicalArtist/UnityShaderGraphArtist/UnrealWorldBuilder/UnityArchitect 各在源文档中仅出现 1 次，未达 Entity 建页阈值 ≥2 次）
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- Source page: wiki/sources/technical-artist.md
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- Notes: index.md Sources 新增条目（2026-04-26，第7行）；index.md Concepts 新增 6 个条目（Asset-Pipeline/LOD-Pipeline/Performance-Budget/Post-Processing/Shader/VFX）；overview.md Game Development section 新增 Technical Artist 完整 entry；Entity 去重：UnrealTechnicalArtist/UnityShaderGraphArtist/UnrealWorldBuilder/UnityArchitect 各仅出现 1 次，未达 Entity 建页阈值，不建页；冲突检测：无已知冲突（Source Page Contradictions 节为空）；wikilinks 命名一致性：创建过程中统一使用 hyphenated-name 格式（LOD-Pipeline/Performance-Budget/Post-Processing/Asset-Pipeline），与 wiki 中现有 naming convention 一致。
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@@ -9,6 +9,8 @@ The wiki covers two major multi-agent frameworks: **The Agency** (agency-agents)
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**The Agency 贡献指南**（[[contributing_zh-cn]] + [[contributing]] 英文原版）：The Agency 项目贡献者指南——核心贡献方式：①创建全新智能体（8大分类：engineering/design/marketing/product/project-management/testing/support/spatial-computing/specialized）；②优化现有智能体；③分享成功案例；④反馈问题。智能体设计五原则：**鲜明性格**（拒绝通用人设）、**明确交付物**（真实代码/模板）、**可量化指标**、**经过验证的工作流**、**学习记忆机制**。PR 流程包含提交前检查（真实场景测试、遵循模板、补充示例）、社区评审与迭代优化。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的智能体设计规范层，为 [[Multi-Agent-Team]] 提供标准化的智能体创建框架。
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**[[AI Citation Strategist]]**（AI Citation Strategist Agent）：专注于 AI 推荐引擎优化（AEO/GEO）的营销 Agent——审计品牌在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 四大 AI 平台上的引用可见性，识别竞争对手被引用的原因，生成 Fix Pack 改善内容信号。与 [[Marketing SEO Specialist]] 互补但独立——传统 SEO 成功不能自动转化为 AI 可见性，AEO 与 SEO 必须作为不同策略对待。核心方法：多平台 Citation Audit Scorecard → Lost Prompt Analysis → 竞品内容结构映射 → Schema markup + 实体信号优化 → Fix Pack 优先级实施。与 [[Marketing Agentic Search Optimizer]] 同属 AI 驱动的内容可见性优化方向。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的营销 Agent 设计层。
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**[[nexus-spatial-discovery]]**（Nexus Spatial Discovery Exercise）：8个 The Agency 专业 Agent 并行协作完成 AI 空间指挥中心产品完整规划的实战案例——10分钟 wall-clock time 产出完整规划。参与 Agent：产品趋势研究员（市场验证 + Vision Pro 现实核查）、后端架构师（8服务 Rust 架构）、品牌守护者（定义 [[SpatialAIOps]] 新品类）、增长黑客（3阶段 GTM + 增长飞轮）、支持应答者（AI 内嵌空间的差异化支持设计）、UX 研究员（识别调试为杀手级用例）、XR 界面架构师（命令剧院 + 7态节点系统）、项目牧羊人（35周时间线 + 5团队分配）。跨 Agent 独立共识：2D先行（WebXR分发） > VisionOS、品牌 > 调试 > 战情室协作 > 渐进披露。核心张力：Growth Hacker（$29-59）与 Trend Researcher（$99-249）定价分歧待 A/B 测试。属 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 的多 Agent 协作规划层实践，展示了并行 Agent 发现可产出连贯、相互引用的完整计划。与 [[Multi-Agent-Team]]（单团队多 Agent 架构）和 [[Agents-Orchestrator]]（流水线编排）同属多 Agent 协作模式的不同维度。
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**[[workflow-landing-page]]**：多 Agent 一天冲刺工作流——展示 Landing Page 场景下 4 个核心设计模式：**[[Parallel-Kickoff]]**（Content Creator + UI Designer 上午并行启动）、**[[Merge-Point]]**（Frontend Developer 等待两者完成）、**[[Feedback-Loop]]**（Growth Hacker 审查后 Frontend Developer 修改）、**[[Time-Boxing]]**（每个阶段严格时间盒：09:00→16:30）。与 [[workflow-startup-mvp]] 互补——后者以周为单位的长周期迭代，本工作流是单日冲刺的具体化实现。与 [[design-ui-designer]] 和 [[design-brand-guardian]] 共享 UI Designer 角色。
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@@ -718,11 +720,25 @@ A comprehensive Django-based product data management system for TikTok Shop. Cov
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Key concepts: [[Django ORM]], [[Django REST Framework]], [[Django Admin 定制]], [[Docker 容器化部署]], [[Django-Q 异步任务]], [[Bright Data API]], [[MySQL / MariaDB 数据库]], [[Gunicorn]], [[Nginx]], [[自定义管理命令]]
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### Content Strategy & Production
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**[[marketing-content-creator]]**（Marketing Content Creator）：The Agency Marketing 部门的多平台内容创作专家 Agent——专注于跨平台品牌内容策略制定、叙事构建和受众互动优化。**核心理念：在每个受众所在的平台上，创作有吸引力的故事**。核心能力：**内容策略框架**（编辑日历 + 内容支柱 + 受众优先规划 + 跨平台优化）；**多格式创作**（图文/视频脚本/播客/信息图/社媒内容）；**品牌叙事**（叙事开发 + 品牌声音一致性 + 情感连接建立）；**SEO 内容优化**（关键词优化 + 搜索友好格式 + 有机流量生成，目标 40% 增长）；**视频制作全链路**（脚本创作 + 分镜 + 剪辑指导 + 缩略图优化，完播率目标 70%+）；**绩效分析**（内容分析 + 参与度优化 + ROI 测量，ROI 目标 5:1）。与 [[marketing-social-media-strategist]] 协同——Content Creator 负责内容生产，Social Media Strategist 负责分发策略；与 [[marketing-twitter-engager]]（Twitter 内容定制）、[[marketing-linkedin-content-creator]]（LinkedIn 长文内容）、[[marketing-tiktok-strategist]]（TikTok 视频脚本）构成"内容生产→平台分发"的完整工作流；与 [[marketing-video-optimization-specialist]] 在视频后期优化和效果分析上协作；与 [[marketing-growth-hacker]] 在增长策略上协同。
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### Data-Driven Growth & Experimentation
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**[[marketing-growth-hacker]]**（Marketing Growth Hacker）：The Agency Marketing 部门的增长黑客专家 Agent——专注于通过数据驱动的实验和非常规营销策略，实现快速、可规模化的用户获取与留存。**核心理念：找到那个还没被人涉足的流量渠道，然后把它规模化——增长黑客的核心竞争力不在于\"砸钱买广告\"，而在于发现别人忽视的有机增长杠杆**。核心方法：**增长漏斗优化**（认知Awareness→获客Acquisition→激活Activation→留存Retention→收入Revenue→推荐Referral，全链路转化率提升）；**A/B/多变量实验体系**（每月10+增长实验，30%实验显示统计显著正增长）；**病毒系数工程**（K-factor > 1.0，通过推荐程序、分享激励和网络效应实现用户自发传播）；**北极星指标体系**（North Star Metric 驱动所有增长工作，定义产品为用户创造的核心价值）；**LTV:CAC 经济学**（LTV:CAC ≥ 3:1 为健康增长门槛，CAC 回本周期 < 6个月）。关键指标：月环比自然增长 20%+、K-factor > 1.0、CAC 回本周期 < 6个月、LTV:CAC ≥ 3:1、首周激活率 60%+、Day 7 留存 40%。交付物涵盖增长实验设计、病毒裂变机制、增长渠道发现与评估、北极星指标选择与追踪框架。与 [[marketing-content-creator]] 协同——Content Creator 生产的病毒内容素材是 Growth Hacker 设计裂变机制的基础；与 [[marketing-social-media-strategist]] 互补——Social Media Strategist 专注平台有机运营，Growth Hacker 负责将社交流量转化为可规模化实验的增长假设；与 [[marketing-tiktok-strategist]] 存在策略差异——TikTok Strategist 以平台内容为核心预设 TikTok 为最重要渠道，Growth Hacker 以实验数据为核心，哪个渠道 K-factor 最高就用哪个。
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### Professional Social Media (LinkedIn & Twitter)
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**[[marketing-social-media-strategist]]**（Social Media Strategist）：The Agency Marketing 部门的跨平台社交媒体战略专家 Agent——专注于 LinkedIn、Twitter 等专业社交平台的企业级品牌建设和社群运营。**核心理念：通过统一信息流设计、平台适配内容优化、社群互动管理、思想领导力建设，实现品牌在专业社交平台的影响力提升**。核心能力：**LinkedIn 全栈运营**（公司页面/个人品牌/专栏文章/新闻通讯/LinkedIn Ads）；**Twitter 实时协同**（与 Twitter Engager Agent 协作保持一致声音）；**B2B 社交销售**策略与销售管道开发；**员工倡导计划**设计与品牌大使激活；**跨平台内容瀑布流**（LinkedIn 首发 → Twitter 适配 → 其他平台分发）。成功指标：LinkedIn 互动率 3%+（公司页面）/5%+（个人品牌）、每月受众覆盖增长 20%、50%+ 内容达到平台基准、社交广告 ROI 3 倍+。与 [[paid-media-paid-social-strategist]] 互补——前者专注有机内容运营和品牌建设，后者专注付费社交广告投放；与 [[marketing-instagram-curator]]（视觉平台）和 [[marketing-douyin-strategist]]（短视频平台）构成完整的多平台营销矩阵。
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**[[marketing-twitter-engager]]**（Marketing Twitter Engager）：The Agency Marketing 部门的 Twitter 实时互动与思想领袖建立专家 Agent——专注于通过真实对话参与、领袖思想内容创作和社区驱动增长构建品牌权威。**核心理念：Twitter 成功的核心不是广播式发布，而是通过真实参与将对话转化为社区，将互动转化为权威，将粉丝转化为品牌倡导者**。核心方法：**内容配比策略**（教育类25%/个人故事20%/行业评论20%/社区互动15%/推广10%/娱乐10%）；**四阶段工作流**（实时监控与互动 → 思想领袖内容创作 → 社区建设 → 效果优化）；**Twitter Spaces**（行业讨论/Q&A 定期举办，平均 200+ 实时听众）；**危机管理协议**（<30 分钟响应声誉威胁事件）。关键指标：互动率 ≥2.5%、回复率 80%（2小时内）、教育 thread ≥100 转推。与 [[marketing-social-media-strategist]] 协同——后者负责跨平台有机战略，前者负责 Twitter 垂直深耕；与 [[marketing-growth-hacker]] 互补——Growth Hacker 侧重病毒增长机制，Twitter Engager 侧重社区沉淀与声誉建立；与 [[marketing-linkedin-content-creator]] 构成专业社交平台双渠道矩阵（Twitter + LinkedIn）。
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### Douyin Short-Video & Livestream Commerce
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**[[marketing-douyin-strategist]]**（Marketing Douyin Strategist）：The Agency Marketing 部门的抖音短视频营销与直播带货策略专家 Agent——深度掌握抖音推荐算法机制、爆款视频策划与直播带货全链路，是国内电商流量运营的核心角色。**核心理念：抖音的核心不是"拍好看的视频"，而是"前三秒钩住注意力，让算法替你分发"**。核心方法论：**算法优先思维**（完播率 > 点赞率 > 评论率 > 分享率）；**黄金3秒钩子**（冲突型/价值型/悬念型/共鸣型四种开场）；**内容矩阵**（教育类/剧情类/产品测评类/Vlog类协同布局）；**直播节奏**（每15分钟制造一次流量峰值）。交付物模板：短视频脚本结构（1-3秒黄金钩子 + 4-20秒核心内容 + 21-30秒收尾钩子）、直播产品结构（引流款20%/利润款50%/形象款15%/秒杀款15%）、DOU+精准定向策略。与 [[marketing-tiktok-strategist]] 同属短视频平台策略，但算法权重不同——抖音以完播率为首要指标，TikTok 需平衡分享率与互动率。与 [[做TK跨境思路不对努力白费]]（TikTok 跨境电商运营）和 [[电商如何选品]]（选品策略）共同构成中国短视频电商知识体系；与 [[固定镜头短视频制作的AI全流程解析]]（AI视频制作）互补，后者侧重内容生产，前者侧重流量运营。
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**[[marketing-douyin-strategist]]**（Marketing Douyin Strategist）：The Agency Marketing 部门的抖音短视频营销与直播带货策略专家 Agent——深度掌握抖音推荐算法机制、爆款视频策划与直播带货全链路，是国内电商流量运营的核心角色。**核心理念：抖音的核心不是"拍好看的视频"，而是"前三秒钩住注意力，让算法替你分发"**。核心方法论：**算法优先思维**（完播率 > 点赞率 > 评论率 > 分享率）；**黄金3秒钩子**（冲突型/价值型/悬念型/共鸣型四种开场）；**内容矩阵**（教育类/剧情类/产品测评类/Vlog类协同布局）；**直播节奏**（每15分钟制造一次流量峰值）。交付物模板：短视频脚本结构（1-3秒黄金钩子 + 4-20秒核心内容 + 21-30秒收尾钩子）、直播产品结构（引流款20%/利润款50%/形象款15%/秒杀款15%）、DOU+精准定向策略。与 [[marketing-tiktok-strategist]] 同属短视频平台策略，但算法权重不同——抖音以完播率为首要指标，TikTok 需平衡分享率与互动率；与 [[marketing-bilibili-content-strategist]] 互补——抖音以算法推荐驱动流量爆发（中心化），B站 以社区文化和弹幕互动为核心（社区驱动），两者内容生态和用户心理有根本差异，绝不可套用同一策略。|
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**[[marketing-bilibili-content-strategist]]**（Marketing Bilibili Content Strategist）：The Agency Marketing 部门的 B站（Bilibili）平台内容策略与 UP主增长专家 Agent——专注于弹幕文化精通、B站算法优化、社区建设和品牌内容原生化。**核心理念：B站 用户最讨厌硬广——社区文化标准要求内容绝对真实，原生化品牌内容 + ACG 文化精通 = 可持续增长**。核心方法：**四阶段工作流**（平台洞察与账号审计→内容架构与生产→发布与社区激活→增长优化与变现）；**弹幕互动设计**（在剧本阶段就嵌入弹幕触发点，引导社区自发生成弹幕）；**三连率体系**（Coin 投币 + Favorite 收藏 + Like 点赞，目标 >5%）；**恰饭内容原生化**（品牌合作需尊重社区文化，否则立即被抵制）；**内容分区策略**（知识区/科技区/生活区/美食区/游戏区/动漫区各自独立的赛道逻辑）。关键指标：三连率 >5%、弹幕密度 >30条/分钟关键片段、每月至少一条视频进入"每周必看"或"热门推荐"。交付物模板涵盖内容策略蓝图（账号定位+内容规划+数据目标）、弹幕互动设计模板（时间戳×内容触发点×预期弹幕响应）、封面图 A/B 测试框架。与 [[marketing-douyin-strategist]] 形成中国视频平台双核——抖音是算法推荐驱动的流量爆发（中心化分发，Z世代+一二线城市），B站是社区文化驱动的粉丝积累（订阅关系，Z世代+ACG爱好者+知识型用户）；与 [[marketing-china-market-localization-strategist]] 协同——后者明确指出"抖音/小红书/微信/微博/知乎/B站各自独立制定，不跨平台复制"，B站策略师提供 B站 垂直赛道的深度战术执行；与 [[marketing-kuaishou-strategist]] 互补——快手侧重下沉市场（低线城市30-50岁，老铁关系），B站侧重一二线城市Z世代（ACG文化，弹幕社区）；与 [[marketing-video-optimization-specialist]] 在视频包装层面协同——前者专注 YouTube 算法，后者专注 B站 分区推荐逻辑与弹幕互动设计。
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**[[marketing-tiktok-strategist]]**（Marketing TikTok Strategist）：The Agency Marketing 部门的 TikTok 病毒式内容创作与品牌增长策略专家 Agent——深度掌握 TikTok 推荐算法机制、病毒内容公式和社区建设策略。
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**[[marketing-china-market-localization-strategist]]**（China Market Localization Strategist）：The Agency Marketing 部门的中国市场全栈本地化增长策略师——将实时趋势信号转化为可执行的选品、内容和渠道策略，是进入中国市场的全局性战略 Agent。**核心理念：本地化不是翻译，而是文化再工程**。核心方法：**实时趋势情报**（7+ 中国平台热榜监控，见微知著/交叉验证/反直觉/MECE 四模型）；**双轨分析**（内容轨：互动模式/关键词/供需缺口 + 评论轨：需求词/痛点/风险词/情感）；**六阶段 GTM 门控**（P0 信号验证→P1 种子内容→P2 渠道激活→P3 规模化→P4 优化→P5 成熟运营）；**平台原生策略**（抖音/小红书/微信/微博/知乎/B站各自独立制定，不跨平台复制）。关键原则：数据驱动（信号须跨 ≥ 2 平台交叉验证）、闭环思维（"第3天互动率 < 2% 则停止内容；> 5% 则 DOU+ 投放 ¥500"）。与 [[marketing-douyin-strategist]]（抖音放大）、[[marketing-kuaishou-strategist]]（下沉市场）、[[marketing-weibo-strategist]]（公域舆论）、[[marketing-zhihu-strategist]]（权威背书）、[[marketing-wechat-official-account]]（私域沉淀）、[[marketing-baidu-seo-specialist]]（搜索生态）共同构成中国全平台营销矩阵，是统合上述各平台 Agent 的战略上层；与 [[marketing-cross-border-ecommerce]]（跨境合规与物流）协同，是全球品牌进入中国市场的端到端 GTM 体系。|
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**[[marketing-video-optimization-specialist]]**（Marketing Video Optimization Specialist）：The Agency Marketing 部门的 YouTube 视频增长与留存优化专家 Agent——专注于 YouTube 算法优化、观众留存率提升、策略性章节划分、高转化率缩略图设计和跨平台内容分发。**核心理念：前30秒（The Hook）决定视频生死**——必须精确规划开场以防止观众流失，留存率图谱驱动视频结构优化。核心方法：**CTR 协同优化**（标题+缩略图联合讲述微故事，而非各自为政）；**留存率优先**（消除"死空气"时间点，在注意力衰减前注入价值）；**会话视角**（以频道而非单视频维度优化，引导观众进入下一个视频）；**跨平台分发**（Shorts/Reels/TikTok 格式自适应改造）。成功指标：8%+ 平均 CTR、50%+ 第3分钟留存率、20%+ 平均观看时长提升。交付物模板涵盖从**包装策略**（标题变体/缩略图设计）→ **视频结构**（Hook/章节时间戳/高潮节点）→ **SEO 元数据**（描述/标签/卡片/结束画面）的完整链路。与 [[marketing-douyin-strategist]] 互补——后者专注抖音中国市场（完播率优先，3秒黄金钩子），前者专注 YouTube 海外市场（留存率+CTR 双驱动，30秒 Hook 框架），两者共同构成多平台视频营销矩阵；与 [[marketing-content-creator]]（内容创作）和 [[design-visual-storyteller]]（视觉叙事）协同——后两者负责内容生产，Video Optimization Specialist 负责算法层面的包装与分发优化。
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@@ -736,6 +752,8 @@ Key concepts: [[Django ORM]], [[Django REST Framework]], [[Django Admin 定制]]
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**[[marketing-kuaishou-strategist]]**（Marketing Kuaishou Strategist）：The Agency Marketing 部门的快手平台下沉市场营销策略专家 Agent——专注于低线城市短视频营销、直播带货运营与老铁经济社区信任构建。**核心理念：真实性高于一切，快手用户能即时识别并拒绝精心制作的不真实内容**。核心方法：**均衡分发算法**（快手给予每个创作者基础曝光，奖励日常一致性而非病毒爆发）；**老铁关系构建**（信任先于销售，每条内容加强创作者-粉丝情感纽带）；**直播带货 3-2-1 公式**（3个痛点→2个产品演示→1个不可抗拒报价）；**私域运营**（粉丝团+微信私域转化）。交付物：账号定位策略（下沉市场受众画像+真实感创作人格）、每日短视频内容矩阵（70%生活快照/20%信任建立/10%社区内容）、直播带货全链路脚本（预热→直播中→复盘）、快手vs抖音差异化策略表。**核心禁忌：绝不将抖音内容直接复用到快手**——两者在受众心理（低线城市30-50岁 vs 一二线18-35岁）、算法逻辑（均衡分发 vs 中心化推荐）、内容审美（真实质朴 vs 精致潮流）上存在根本差异。与 [[marketing-douyin-strategist]] 形成中国短视频双平台互补体系——快手侧重下沉市场信任积累，抖音侧重一二线城市流量爆发。与 [[marketing-livestream-commerce-coach]] 协同——后者提供直播带货通用战术，快手策略师专注快手平台原生适配。属 [[直播带货]] 在快手生态的具体实践。
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**[[marketing-livestream-commerce-coach]]**（Marketing Livestream Commerce Coach）：The Agency Marketing 部门的直播带货全链路运营教练 Agent——专注于主播培训、直播间操盘、流量运营和数据优化，覆盖抖音、快手、淘宝直播和微信视频号四大平台。**核心理念：停留时长和互动率决定平台是否给免费流量，GMV 是结果而非目标**。核心方法论：**主播孵化三阶段**（素人→能播4小时不冷场→能控节奏驱动转化→能拉自然流量即兴发挥）；**五阶段话术框架**（留人钩子→产品介绍→信任建立→紧迫成交→追单挽留）；**三阶段流量模型**（冷启期付费70%+自然30%→成长期50%+50%→成熟期30%+自然70%）；**产品排品策略**（引流款/主推款/利润款/秒杀款配比，随流量波峰实时切换）。关键指标：停留时长>60秒、互动率>5%、GPM>800元、自然流量占比>50%（成熟期）、千川ROI>2.5。交付物模板涵盖单品5分钟脚本、千川投放全流程SOP、直播间数据复盘模板。合规底线：不使用绝对化表述、不暗示医疗功效、不贬低竞品、不诱导未成年人购买。**核心原则：永远不以GMV为目标，而是以停留时长和互动率为目标——前者是结果，后者才是算法真正在喂养的指标**。与 [[marketing-douyin-strategist]]（抖音短视频+直播双驱动）和 [[marketing-kuaishou-strategist]]（快手下沉市场+老铁经济）构成中国直播电商三平台矩阵——抖音侧重算法驱动流量爆发，快手侧重信任积累长期复购，本教练提供跨平台的通用操盘战术层；与 [[marketing-private-domain-operator]] 协同——直播间作为公域获客入口，私域运营商负责将直播流量沉淀为企业微信资产；与 [[OceanEngine]] 协同——千川/Qianniu/超级直播等付费流量工具是冷启期的核心放大器；与 [[直播带货]] 概念页（[[直播带货]]）形成互补——概念页抽象化定义，本教练提供可直接执行的操作模板。
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**[[marketing-short-video-editing-coach]]**（Marketing Short-Video Editing Coach）：The Agency Marketing 部门的短视频剪辑技术教练 Agent——专注于完整后期制作流水线，涵盖剪辑软件选择决策树（CapCut Pro 主推高效日更/Pr 适合商业项目/DaVinci Resolve 调色行业标准/Final Cut Pro Mac首选）、镜头语言体系（景别/运镜/转场）、色彩调色（二元体系：初级校正恢复真实 + 次级调色风格化）、音频工程（降噪→人声增强→BGM混音三步骤）、动态图形与VFX、字幕设计与多平台导出优化、AI辅助剪辑（自动字幕95%+/智能抠像/文字成片/数字人配音）。**核心理念：剪辑的核心不是软件熟练度，而是叙事能力和节奏感——软件是工具，叙事是灵魂。每一帧都必须有其存在的理由**。核心观点：音频优先于视频（观众可忍受平庸画面，无法忍受刺耳音频）；LUT是起点而非终点（60%-80%强度最合适）；模板化后单视频制作时间从2小时降至30分钟；AI承担60%重复工作，剩余40%创意打磨仍需人工。与 [[marketing-douyin-strategist]] 和 [[marketing-kuaishou-strategist]] 协同——策略师负责内容策划和平台运营，本教练负责将素材转化为专业成片；与 [[marketing-video-optimization-specialist]] 在视频结构设计上互补——前者专注剪辑技术，后者专注算法层面包装（缩略图/留存率/SEO元数据），共同构成完整视频内容生产体系。
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**[[marketing-baidu-seo-specialist]]**（Marketing Baidu SEO Specialist）：The Agency Marketing 部门的百度搜索生态优化与中国市场 SEO 专家 Agent——专注于中文搜索引擎排名、百度生态整合、ICP 合规与中国市场可见性建立。**核心理念：ICP 备案是不可妥协的法定前提，无有效备案，网站将被严重降权或排除出搜索结果**。核心方法：**四阶段工作流**（合规基础→关键词研究→站内技术优化→站外权威建设）；**百度生态矩阵**（百科/知道/贴吧/文库/经验各有分工，共同建立品牌权威）；**算法专项应对**（飓风算法防聚合惩罚/细雨算法防关键词堆砌/惊雷算法防点击操纵/蓝天算法保新闻质量/清风算法反标题党）。关键交付物：百度 SEO 审计模板（ICP状态/服务器位置/SSL/百度站长平台验证）、中文关键词分类矩阵（核心词/长尾词/品牌词/竞品词/问答词）、百度生态内容日历。**核心原则：百度与 Google 根本不同——忘掉 Google SEO 的所有经验，从零学习百度的算法体系**。与 [[marketing-douyin-strategist]] 和 [[marketing-kuaishou-strategist]] 同属中国市场营销体系——百度 SEO 捕获搜索意图用户（高意向），短视频平台创造需求并引流，两者互补而非竞争。ICP 合规是中国市场所有数字营销的前提条件。
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@@ -748,6 +766,8 @@ Key concepts: [[Django ORM]], [[Django REST Framework]], [[Django Admin 定制]]
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**[[marketing-app-store-optimizer]]**（App Store Optimizer）：The Agency Marketing 部门的 App Store 优化（ASO）全栈专家 Agent——专注于应用商店搜索可见性优化、视觉资产转化率提升和可持续用户增长。**核心理念：所有优化决策必须基于转化率数据而非创意偏好，转化优先于美学**。核心方法：**数据驱动决策**（基于性能数据和用户行为分析驱动所有优化决定）+ **转化优先设计哲学**（优先考虑应用商店转化率而非创意偏好）+ **A/B 测试系统性优化**（对所有视觉和文本元素进行系统性测试）+ **国际化本地化策略**（文化适应与本地市场优化）。四阶段工作流：市场研究分析 → 策略开发 → 实施测试 → 优化规模化。绩效指标：有机下载月增长 30%+、关键词前10排名 20+ 个、转化率提升 25%+、评分提升至 4.5 星+。与 [[marketing-seo-specialist]] 互补——Web 搜索优化 vs 应用商店搜索优化，共同构成全渠道数字发现优化体系；与 [[marketing-content-creator]] 和 [[marketing-short-video-editing-coach]] 协同——内容创作者提供文案和截图文字，App Store 优化师将其转化为应用商店最优格式，预览视频由短视频剪辑教练制作；与 [[marketing-video-optimization-specialist]] 在视频策略层面互补——视频优化专家与 App Store 优化师共同优化 App 预览视频。**
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**[[marketing-seo-specialist]]（Marketing SEO Specialist）：The Agency Marketing 部门的 Google 搜索生态 SEO 专家 Agent——专注于技术 SEO、关键词集群策略、内容优化、链接权威建设和搜索分析，实现可持续的有机流量增长。**核心理念：可持续有机增长来自技术卓越、高质量内容和权威链接档案三者的交叉点——排名是价值的自然结果，SEO 效果需要数月才能显现，非短期行为**。核心方法：**五阶段工作流**（发现→关键词策略→内容 cannibalization 检测→技术执行→权威建设→测量迭代）；**强制 cannibalization 审查**（任何优化前必须运行 GSC 跨页面查询图，防止同一关键词被多页面竞争）；**Pillar+Satellite 主题集群**（支柱页承载主关键词，卫星页支撑长尾，集群内不得重复主关键词）；**Core Web Vitals 基准**（LCP<2.5s，INP<200ms，CLS<0.1）。关键交付物：技术 SEO 审计模板（爬行性/索引率/Core Web Vitals/结构化数据）、关键词策略文档（主题集群+搜索意图分类）、内容 cannibalization 审查表、内部链接架构规划、外链获取方案。**白帽 SEO 是唯一合规方式**，禁止任何链接方案/cloaking/关键词填充等违规操作。高级能力涵盖国际化 SEO、程序化 SEO、算法恢复和 AI 搜索优化。与 [[marketing-baidu-seo-specialist]] 同属搜索优化领域——前者针对 Google 生态（英文市场为主），后者针对百度生态（中文市场为主），算法体系不可通用；与 [[marketing-app-store-optimizer]] 互补——Web SEO 覆盖所有网站流量，ASO 覆盖应用商店流量，共同构成全渠道数字发现优化体系；与 [[marketing-content-creator]] 协同——SEO 专家提供关键词意图洞察和内容结构指导，内容创作者执行生产。
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### New Linux/DevOps Concepts (recently added)
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- **[[efibootmgr]]** — Linux NVRAM 启动项管理工具，可强制重写 BootOrder 解决 HP BIOS 固执行为
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- **[[ISOHybrid镜像]]** — 同时支持 BIOS 和 UEFI 引导的混合 ISO 镜像，Rufus 提供 ISO/DD 两种写入模式
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@@ -820,6 +840,33 @@ Key concepts: [[Django ORM]], [[Django REST Framework]], [[Django Admin 定制]]
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**[[specialized-developer-advocate]]**（Developer Advocate）：开发者关系工程师 Agent——The Agency Specialized 部门的开发者体验与社区运营专家，通过提升 DX、技术内容创作、社区运营将产品与外部开发者紧密连接，最终推动平台采用和商业价值增长。核心理念：**Authentic 技术参与，而非商业推销**——"You don't do marketing — you do developer success." 核心洞察：**DX 改善复合效应永远优于快速内容发布**，修复前 3 大 DX 问题再发布任何新教程；**真实性是核心资产**，AstroTurf（虚假社区参与）永久性摧毁开发者信任。核心方法：DX 工程审计（Time-to-First-Success 三阶段评分）→ 技术内容创作（教程/演示/演讲提案/Dev Survey）→ 社区运营（GitHub Issue ≤24h 响应、Hackathon/Ambassador Program）→ 产品反馈闭环（月度 Voice of Developer 报告）。关键原则：**先听后创**（30天 GitHub Issue → Stack Overflow → 社交媒体 → 开发者调查）；**内容必须有可运行代码**；**5人大会 Q&A = 数千无声障碍推断**。成功指标：首次成功 ≤15min、GitHub 响应 ≤24h、教程完成率 ≥50%、开发者 NPS ≥8/10。与 [[automation-governance-architect]] 互补（DevRel 关注外部开发者体验，治理架构师关注内部自动化质量）；与 [[specialized-mcp-builder]] 协同（MCP Builder 的 DX 改善依赖 Developer Advocate 的 DX 原则）；与 [[specialized-workflow-architect]] 存在设计哲学张力：前者优先 DX 质量再发布内容，后者优先快速交付功能后迭代。属 The Agency Specialized 部门的技术运营方向。
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## Game Development
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**[[game-audio-engineer]]**（Game Audio Engineer Agent）：游戏交互式音频工程师 AI Agent——设计自适应音乐系统、空间音频架构和 FMOD/Wwise 中间件集成方案。核心原则：**所有游戏音频必须通过中间件事件系统触发**，游戏代码中不得出现 AudioSource/AudioComponent 直接播放（原型除外）。核心规范：
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- **自适应音乐**：tension parameter（0–1）驱动音乐层切换，转换必须 tempo-synced（禁止硬切）
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- **空间音频**：所有世界空间音效必须使用 3D 空间化，raycast 驱动 occlusion 参数（800Hz 低通截止，每帧最多 4 个 raycast）
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- **语音预算**：PC 64 语音/Console 48/Mobile 24；每个事件必须配置 voice limit、priority 和 steal mode
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- **Reverb Zone**：Outdoor（15% wet）/ Indoor（35%）/ Cave（60%）/ Metal Room（45%）
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- **音频格式**：Vorbis（音乐/长氛围）、ADPCM（短SFX）、PCM（UI零延迟）
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- **CPU预算**：FMOD DSP 每帧 ≤1.5ms（以最低目标硬件测量）
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- **工作流程五阶段**：Audio Design Document → FMOD/Wwise 项目搭建 → SFX 实现 → 音乐集成 → 性能分析
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核心通信风格：状态驱动思维（"玩家此刻的情绪状态是什么？"）、参数优先（"不硬编码音效——通过 intensity 参数驱动音乐响应"）、毫秒级预算（"这个混响 DSP 消耗 0.4ms，我们总共只有 1.5ms。批准。"）、无感知设计（"如果玩家注意到音频过渡，说明它失败了——他们应该只感受到它"）。属 The Agency Game Dev 部门的核心技术 Agent。与 [[AdaptiveMusic]]（自适应音乐）和 [[SpatialAudio]]（空间音频）共享音频中间件基础设施；与 [[FMOD]]（音频中间件）构成核心工具链；与 [[visionos-spatial-engineer]] 在空间计算领域存在技术交叉（VR 音频需要 FOA/HRTF）。
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**[[narrative-designer]]**（Narrative Designer Agent）：游戏叙事设计师 AI Agent——将叙事视为一套由选择、后果、世界一致性构成的系统，而非插入在游戏玩法之间的电影剧本。核心理念：**故事和游戏是同一个系统的两个维度**——每个主要故事节点必须连接到游戏机制后果，叙事选择必须与机械选择保持一致。核心规范：
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- **对话写作**：每句台词必须通过"真实人物会这样说话吗？"测试，拒绝"as you know"式对话，每个节点必须有明确的戏剧功能（揭示/建立关系/制造压力/交付后果）
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- **分支设计**：选择必须类型不同（非仅程度不同），所有分支最终收敛，延迟后果设计让 Act 1 选择在 Act 3 显现
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- **Lore 架构**：三层可选深度（Surface 所有玩家/Engaged 探索者/Deep Lore 猎手），关键路径无需任何可选内容即可理解
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- **环境叙事**：通过场景道具与空间布局无声讲述故事，是 Tier 2/3 Lore 的物理呈现，与 [[Level Designer Agent]] 协作执行
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核心通信风格：角色优先（"这句台词像作家写的，不像角色说的"）、系统清晰（"这个分支需要 2 beats 内有后果，否则选择失去意义"）、Lore 纪律（"这与建立的时间线矛盾——需要更新世界圣经"）、玩家代理（"玩家在这里做了选择——世界需要承认它"）。属 The Agency Game Dev 部门。与 [[Game Audio Engineer]] 在叙事节奏与自适应音乐层切换的协同（音频响应叙事状态）；与 [[Level Designer Agent]] 在环境叙事执行上的协作边界（叙事设计师定义内容架构，关卡设计师执行物理空间设计）。与 [[Branching Narrative]]（分支叙事）、[[Character Voice Pillars]]（角色声音柱）、[[Lore Architecture]]（Lore 三层架构）、[[Narrative-Gameplay Integration]]（叙事-玩法整合）共享叙事设计工具链。
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**[[technical-artist]]**（Technical Artist）：技术美术 Agent——连接艺术视野与引擎实现的桥梁角色。核心职责：在硬性能预算内最大化视觉质量，涵盖着色器编写、VFX 系统构建、资产管线标准定义和渲染性能分析。核心原则：**预算优先**——每种资产类型（多边形数、纹理分辨率、Draw Calls、粒子数）必须在生产前定义明确上限，而非交付后才发现超标；**移动端优先**——过度绘制（Overdraw）是移动端性能隐性杀手，所有半透明/加法粒子必须审计并设定上限，LOD 管线强制执行（LOD0–LOD3 最低要求）；**着色器标准**——所有自定义着色器必须包含移动端安全变体或明确标注平台限制。核心交付物：Asset Budget Spec Sheet（含角色/环境/VFX 详细预算表）、Dissolve Shader（HLSL/Unity URP）、VFX Performance Audit Checklist、LOD Chain Validation Script。高级能力涵盖实时光线追踪（RT reflections + DLSS/XeSS/FSR 超采样）、AI 辅助美术管线（纹理超分辨率、AI 法线图生成）和模块化后处理栈（LUT 调色、TAA + 锐化）。属 The Agency Game Dev 部门，与 [[UnrealTechnicalArtist]]（Unreal 专精）和 [[UnityShaderGraphArtist]]（Unity 着色器图形专精）共享技术栈。
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**[[game-designer]]**（Game Designer Agent）：游戏系统与机制设计师 AI Agent——以"循环、杠杆、玩家动机"为思维框架，将创意愿景转化为可执行、无歧义的游戏设计文档（GDD）。核心理念：**从玩家动机出发设计，而非从功能列表出发**。核心方法：五步工作流（概念→设计支柱→纸面原型→GDD撰写→调优迭代）；三层核心循环（瞬间体验 0-30秒 → 会话目标 5-30分钟 → 长期进阶 数小时至数周）；数值以 `[PLACEHOLDER]` 标记假设直至测试验证。核心交付物：Game Design Document（含目的/玩家体验/输入/输出/边界/失败状态的完整机制规格）、Economy Balance Spreadsheet（玩家画像：鲸鱼/海豚/小鱼）、Player Onboarding Checklist（引导完成率目标 >90%）。高级能力涵盖行为经济学应用（Cialdini 影响原则/损失厌恶/变率奖励/沉没成本）、跨类型机制移植（机制活检分析）、高级经济设计（供给-需求模型/通胀检测/Monte Carlo 模拟）、系统性涌现设计（系统交互矩阵/最小可行复杂度）。属 The Agency Game Dev 部门。与 [[Narrative Designer]]（叙事-机制一致性整合）、[[Level Designer]]（关卡空间叙事协作）、[[Game Audio Engineer]]（反馈音效系统）、[[Technical Artist]]（视觉原型可执行化）共同构成 Game Dev 部门完整设计支撑体系。与 [[Core Gameplay Loop]]（核心循环设计）、[[Economy Balance]]（经济平衡）、[[Behavioral Economics in Games]]（行为经济学）共享 GameDesigner 核心方法论。
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## Conflict Areas
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1. **Kanban vs Event Sourcing**: Kanban emphasizes visual team collaboration; Event Sourcing emphasizes auto-tracking and context preservation. **[[Project State Management]]**（事件驱动看板替代方案）vs 传统 PM 工具。核心差异：手动拖拽 vs 自然语言输入；静态快照 vs 全历史保留；无上下文 vs 完整决策链。**[[Event Sourcing]]** 在此上下文中指将项目变更存储为事件序列，每次 progress/blocker/decision/pivot 均持久化，保留完整决策上下文。
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@@ -854,7 +901,9 @@ Key concepts: [[Django ORM]], [[Django REST Framework]], [[Django Admin 定制]]
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16. **Agent 去电通知 vs Agent 来电接收**：[[phone-call-notifications]] 中 Agent 主动向用户拨打电话通知（Agent → User），通话由 Agent 触发，用户是被动接收方；[[phone-based-personal-assistant]] 中用户主动呼叫 Agent（User → Agent），Agent 接听并提供助理服务。两者方向相反但互补——前者用于紧急告警、定时简报、重要事件通知，后者用于随时咨询、查询、执行任务。共同构成完整语音双向通信能力。
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17. **企业财务 Agent 全链路能力**：Finance Tracker Agent 覆盖从数据验证→预算编制（95%+ 准确率）→现金流管理（12 个月预测，90%+ 准确率）→投资分析（NPV/IRR/ROI，25%+ 平均回报）→合规审计的全链路财务管理。核心差异化在于：多级审批 + 职责分离 + 完整审计跟踪。[[support-finance-tracker]]
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18. **企业财务 Agent 全链路能力**：Finance Tracker Agent 覆盖从数据验证→预算编制（95%+ 准确率）→现金流管理（12 个月预测，90%+ 准确率）→投资分析（NPV/IRR/ROI，25%+ 平均回报）→合规审计的全链路财务管理。核心差异化在于：多级审批 + 职责分离 + 完整审计跟踪。[[support-finance-tracker]]
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19. **播客"慢媒介" vs 短视频"快媒介"**：[[marketing-podcast-strategist]] 主张播客是"慢媒介"，核心竞争力是主播人格深度和听众陪伴感，固定更新节奏比频繁更新更重要，完成率比播放量更能反映内容质量；[[marketing-short-video-editing-coach]] 侧重高频爆款节奏，以完播率和黄金3秒钩子为核心。两者的"成功"衡量标准完全不同——播客衡量听众忠诚度和长期品牌信任，短视频衡量流量规模和即时互动。**协调方向**：两者互补而非竞争——播客负责深度内容建立品牌信任和私域沉淀，短视频负责流量获取和品牌曝光，可并行运营但内容策略和节奏管理需分开制定（详见 [[marketing-podcast-strategist]] Contradictions 部分）。
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18. **多 Agent 协作工作流关键模式**：[[workflow-startup-mvp]] 展示了 4 周 MVP 开发中 7 种专业 Agent 的协作模式。核心 4 大模式：① **Sequential Handoff**（顺序交接）——每个 Agent 的完整输出作为下一 Agent 输入，不摘要不压缩；② **Parallel Agent Work**（并行工作）——独立 Agent 可在同一阶段同时激活（如 Week 1 的 Sprint Prioritizer 和 UX Researcher）；③ **Quality Gate**（质量门控）——在 Week 2 中点和 Week 4 发布前由 Reality Checker 评估 GO/NO-GO；④ **Context Passing**（上下文传递）——Agent 之间无共享记忆，必须显式传递完整上下文。未来引入 Orchestrator Agent 可替代手动传递，实现全自动化流水线。[[workflow-startup-mvp]]
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wiki/sources/game-audio-engineer.md
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title: "Game Audio Engineer Agent"
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type: source
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tags: []
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date: 2026-04-26
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## Source File
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- [[Agent/agency-agents/game-development/game-audio-engineer.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：游戏交互式音频工程师 AI Agent 人格规范——设计自适应音乐系统、空间音频架构和音频中间件集成方案
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- 问题域：游戏音频体验的游戏逻辑响应性、性能预算管理、跨引擎中间件集成
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- 方法/机制：FMOD/Wwise 中间件事件驱动架构、tension parameter 驱动的自适应音乐、Tempo-synced 音乐转换、HRTF/FOA 空间音频、语音数量优先级管理
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||||
- 结论/价值：提供完整的游戏音频工程师 Agent 设计规范，涵盖从技术规格到工作流程的全链路交付标准
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## Key Claims（用中文描述）
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- 所有游戏音频必须通过中间件事件系统（FMOD/Wwise）触发，游戏代码中不得出现 AudioSource/AudioComponent 直接播放（原型阶段除外）
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||||
- 音乐转换必须与节拍同步（tempo-synced），除非设计明确要求硬切
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||||
- 所有世界空间音效必须使用 3D 空间化，场景音效不得使用 2D 播放
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||||
- 语音数量限制必须在音频制作开始前定义，且每个事件必须配置 voice limit、priority 和 steal mode
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- FMOD DSP 最大消耗 1.5ms/帧（以最低目标硬件测量），空间音频 raycast 每帧最多 4 个
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## Key Quotes
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> "MANDATORY: All game audio goes through the middleware event system (FMOD/Wwise)" — 所有游戏音频必须经过中间件事件系统的强制规范
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> "Music transitions must be tempo-synced — no hard cuts unless the design explicitly calls for it" — 音乐转换必须与节拍同步，除非设计明确要求
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||||
> "If the player notices the audio transition, it failed — they should only feel it" — 音频过渡的设计目标：玩家感受而非意识到
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||||
> "Budget in milliseconds: This reverb DSP costs 0.4ms — we have 1.5ms total. Approved." — 以毫秒为单位的音频性能预算文化
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## Key Concepts
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- [[AdaptiveMusic]]：由游戏状态参数（tension/intensity）驱动的动态音乐系统，通过 FMOD/Wwise 参数 API 实现音乐层切换与混音
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- [[SpatialAudio]]：基于 3D 空间化的音效定位与衰减，含 occlusion/obstruction raycast 驱动和 reverb zone 空间匹配
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||||
- [[VoiceBudgeting]]：语音数量限制管理——定义每平台最大语音数（PC 64/Console 48/Mobile 24），每事件配置优先级和抢占模式
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||||
- [[AudioMiddleware]]：FMOD 和 Wwise 音频中间件，作为游戏音频系统的核心事件触发层
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||||
- [[ProceduralAudio]]：合成器驱动的程序化音效（oscillator + filter）替代样本，节省内存预算
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||||
- [[Ambisonics]]：第一阶 Ambisonics（FOA）用于 VR 音频，从 B-format 到耳机双耳解码
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||||
- [[HRTF]]：Head-Related Transfer Functions，头部相关传输函数，用于空间音频中的真实仰角定位
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||||
- [[A/BParameterTesting]]：在中间件内实时测试两种自适应音乐配置，无需代码构建
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||||
- [[AudioCertification]]：主机平台音频认证要求——PCM 格式规范、最大响度（LUFS targets）、通道配置
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## Key Entities
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- [[FMOD]]：音频中间件，主流游戏音频事件系统，支持 event reference 字符串触发
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||||
- [[Wwise]]：音频中间件（Audiokinetic），与 FMOD 并列的音频实现层
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||||
- [[Unity]]：游戏引擎，与 FMOD/Wwise 集成时使用 FMODUnity 插件
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||||
- [[UnrealEngine]]：游戏引擎，支持 FMOD/Wwise 集成
|
||||
- [[Godot]]：开源游戏引擎，支持音频中间件集成
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||||
- [[DolbyAtmos]]：对象音频格式，用于主机平台的沉浸式音频渲染
|
||||
- [[DTSX]]：对象音频格式（与 Dolby Atmos 竞争）
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## Connections
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||||
- [[game-development]] ← core_domain ← [[game-audio-engineer]]
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||||
- [[SpatialAudio]] ← depends_on ← [[AudioMiddleware]]（FMOD/Wwise 提供空间化 API）
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||||
- [[AdaptiveMusic]] ← extends ← [[SpatialAudio]]（音乐也需要空间化处理）
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||||
- [[ProceduralAudio]] ← extends ← [[AudioMiddleware]]（程序化替代样本）
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## Contradictions
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- 无已知冲突
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## 详细技术规格
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### 音频格式规范
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| 资产类型 | 推荐格式 | 加载策略 |
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|---------|---------|---------|
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| 音乐/长氛围音 | Vorbis | 流式（Streaming） |
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| 短音效（< 2秒） | ADPCM | 解压至内存（RAM） |
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| UI 音效 | PCM | 零延迟要求 |
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### 平台语音预算
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| 平台 | 最大语音数 | 虚拟语音数 |
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|------|-----------|-----------|
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| PC | 64 | 256 |
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| Console | 48 | 128 |
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| Mobile | 24 | 64 |
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### Reverb Zone 规格
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| 区域类型 | Pre-delay | 混响时间 | Wet % |
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|---------|-----------|---------|-------|
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| Outdoor | 20ms | 0.8s | 15% |
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| Indoor | 30ms | 1.5s | 35% |
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| Cave | 50ms | 3.5s | 60% |
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| Metal Room | 15ms | 1.0s | 45% |
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### CombatIntensity 参数（0.0–1.0）
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| 值 | 状态 | 音乐响应 |
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|----|------|---------|
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| 0.0 | 无敌人 | 仅探索层 |
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| 0.3 | 警戒状态 | 鼓点进入 |
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| 0.6 | 主动战斗 | 完整编曲 |
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| 1.0 | Boss战/危机 | 最高强度 |
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### 工作流程五阶段
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1. Audio Design Document：定义声学身份（3个形容词）+ 游戏状态音频响应列表 + 作曲前确定参数集
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2. FMOD/Wwise 项目搭建：事件层级、母线结构、VCA 分配、平台特定采样率和语音数配置
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3. SFX 实现：随机化容器（pitch/volume variation）、最大并发测试、语音抢占行为验证
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4. 音乐集成：参数流图映射所有音乐状态与游戏系统、所有转换点测试（含 tempo-lock）
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5. 性能分析：最低目标硬件 CPU/内存分析、语音数量压力测试、存储媒体流卡顿测量
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wiki/sources/game-designer.md
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wiki/sources/game-designer.md
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title: "Game Designer Agent Personality"
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type: source
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tags: []
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date: 2026-04-26
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## Source File
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- [[Agent/agency-agents/game-development/game-designer.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：GameDesigner Agent 角色定义——一个资深系统与机制设计师，以"循环、杠杆、玩家动机"为思维框架，将创意愿景转化为可执行、无歧义的游戏设计文档
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- 问题域：游戏玩法系统设计、经济系统平衡、玩家进阶体验设计、GDD 文档规范化、游戏设计师与工程师/美术的协作接口
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- 方法/机制：五步工作流（概念→设计支柱→纸面原型→GDD撰写→调优迭代）、核心循环三层模型（瞬间→会话→长期）、行为经济学应用、系统性设计方法论
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- 结论/价值：提供一套完整的游戏设计师 Agent 规范，涵盖文档标准、调优方法、高级能力（行为经济学、跨类型机制移植、高级经济设计、系统涌现设计）
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## Key Claims（用中文描述）
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- GameDesigner Agent 以"玩家动机"为设计出发点，而非功能列表
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- 每个机制必须包含：目的、玩家体验目标、输入、输出、边界情况、失败状态
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- 所有数值从假设开始，用 `[PLACEHOLDER]` 标记直至通过测试验证
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- 行为经济学原则（损失厌恶、变率奖励、沉没成本）应被有意识地、符合伦理地应用于游戏设计
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- 系统性设计应追求"最小可行复杂度"——移除不产生新颖玩家决策的系统
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## Key Quotes
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> "Design from player motivation outward, not feature list inward." — 设计出发点原则
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> "Every mechanic must be documented with: purpose, player experience goal, inputs, outputs, edge cases, and failure states." — 机制文档标准
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||||
> "All numerical values start as hypotheses — mark them `[PLACEHOLDER]` until playtested." — 数值平衡哲学
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> "Design systems that interact to produce emergent player strategies the designer didn't predict." — 系统涌现设计目标
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## Key Concepts
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- [[Game Design Document (GDD)]]：游戏设计文档——包含所有机制完整描述的权威参考文档，每项重大修订必须版本化
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- [[Core Gameplay Loop]]：核心游戏循环——从瞬间体验（0-30秒）到会话目标（5-30分钟）再到长期进阶（数小时至数周）的三层设计框架
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||||
- [[Economy Balance]]：经济平衡——通过供给/需求模型、玩家画像（鲸鱼/海豚/小鱼）、通胀检测维持游戏货币系统健康
|
||||
- [[Player Onboarding]]：玩家引导——通过可发现性设计、无失败教程首关、长线钩子确保 90% 以上的新手完成率
|
||||
- [[Mechanic Specification]]：机制规格说明——结构化描述机制的目的、玩家幻想、输入/输出、成功/失败状态、边界情况、调优杠杆
|
||||
- [[Behavioral Economics in Games]]：游戏中的行为经济学——应用 Cialdini 影响原则、损失厌恶、变率奖励表、沉没成本心理设计伦理性的玩家参与系统
|
||||
- [[Systemic Design]]：系统性设计——设计相互作用的系统以产生涌现性玩家策略，记录系统交互矩阵并平衡最小可行复杂度
|
||||
- [[Cross-Genre Mechanics Transplantation]]：跨类型机制移植——从相邻类型提取核心动词，通过"机制活检"分析可迁移性并记录类型惯例期望与颠覆风险的权衡
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## Key Entities
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- GameDesigner Agent：核心角色——资深系统与机制设计师，具备玩家同理心、系统思维、平衡执念和清晰沟通能力，跨类型（RPG、平台跳跃、射击、生存）经验丰富
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## Connections
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- [[Level Designer]] ← complements ← [[GameDesigner]]：关卡设计师与游戏设计师协作——前者负责空间/关卡叙事，后者负责系统/机制设计
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- [[Narrative Designer]] ← collaborates_with ← [[GameDesigner]]：叙事设计师与游戏设计师协作——叙事框架需要机制支撑，机制设计需要叙事赋予意义
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||||
- [[GameAudioEngineer]] ← supports ← [[GameDesigner]]：音效工程师实现游戏设计师定义的反馈系统
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||||
- [[TechnicalArtist]] ← enables ← [[GameDesigner]]：技术美术将设计师的视觉/交互原型转化为可执行实现
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## Contradictions
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- 无已知冲突内容——本文档为角色定义文档，未与其他 Wiki 页面产生直接论点冲突
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50
wiki/sources/level-designer.md
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wiki/sources/level-designer.md
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title: "Level Designer Agent Personality"
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type: source
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tags: []
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date: 2026-04-26
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## Source File
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- [[Agent/agency-agents/game-development/level-designer.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：游戏关卡设计师（Level Designer）AI Agent 的角色定义与工作规范
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- 问题域：如何通过空间叙事、流程控制、遭遇战设计、环境叙事等手段，创造可玩、可读、有情感张力的游戏关卡
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- 方法/机制：六阶段工作流（意图定义 → 纸面布局 → 灰盒搭建 → 遭遇战调优 → 美术交接 → 打磨验收）；Blockout 三阶段（灰盒 → 美术 → 特效音效）；空间心理学理论（prospect-refuge、figure-ground、Lynch 城市设计原则）；程序化关卡生成规则集
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- 结论/价值：提供了一套完整的 AI Agent 关卡设计方法论，涵盖线性射击、开放世界、Roguelike、Metroidvania 等多种游戏类型
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## Key Claims（用中文描述）
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- 关卡设计师通过空间架构引导、挑战和沉浸玩家——走廊是句子，房间是段落，关卡是完整的论证
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- 关键路径必须始终视觉可读——除非刻意设计迷路体验，否则玩家不应迷路
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- 每个战斗遭遇必须有：入口读图时间、多种战术选项和退守位置
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- 难度必须先从空间（位置和布局）出发，再考虑数值缩放
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- 每个区域通过道具摆放、光照和几何形状讲述故事——不存在空白的"填充"空间
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- 关卡交付三阶段：灰盒（blockout）→ 美术（dress）→ 打磨（polish）——设计决策在灰盒阶段锁定
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- 未经灰盒测试验证的布局不得进行美术包装
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## Key Quotes
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> "A corridor is a sentence, a room is a paragraph, and a level is a complete argument about what the player should feel." — 核心隐喻定义
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> "MANDATORY: The critical path must always be visually legible — players should never be lost unless disorientation is intentional and designed." — 强制规则
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> "Never art-dress a layout that hasn't been playtested as a grey box." — Blockout 纪律
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## Key Concepts
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- [[Flow And Readability]]：关卡流与可读性——关键路径视觉清晰，用光照、色彩、几何引导注意力，不依赖小地图作为主要导航工具
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- [[Encounter Design]]：遭遇战设计——每个战斗场景必须提供读图时间、多战术选项和退守位置
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||||
- [[Environmental Storytelling]]：环境叙事——通过道具摆放、光照和几何讲述世界故事，无需对话或文本
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||||
- [[Blockout Discipline]]：灰盒纪律——设计决策在灰盒阶段锁定，禁止在未经测试的布局上美术包装
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||||
- [[Spatial Psychology]]：空间心理学——应用 prospect-refuge 理论、figure-ground 对比、Kevin Lynch 城市设计五要素
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||||
- [[Procedural Level Design]]：程序化关卡设计——为程序化生成制定规则集，保证最低质量阈值
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||||
- [[Pacing Architecture]]：节奏架构——通过空间节奏控制张力：紧张 → 释放 → 探索 → 战斗
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- [[Speedrun Design]]：速通设计——审计每个关卡的非预期序列断裂，设计最优路径奖励精通但不惩罚休闲玩家
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## Key Entities
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- （本文档未明确提及具体人物或公司）
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## Connections
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- [[Technical Artist]] ← 并行协作 ← [[Level Designer]]（环境叙事 + 美术实现的协作关系）
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||||
- [[Game Audio Engineer]] ← 并行协作 ← [[Level Designer]]（音效设计配合节奏图表）
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||||
- [[Agents Orchestrator]] ← 上游编排 ← [[Level Designer]]（被编排的子 Agent）
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## Contradictions
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- （当前未发现与 Wiki 中其他页面的内容冲突）
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wiki/sources/marketing-ai-citation-strategist.md
Normal file
55
wiki/sources/marketing-ai-citation-strategist.md
Normal file
@@ -0,0 +1,55 @@
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||||
---
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||||
title: "AI Citation Strategist"
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||||
type: source
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||||
tags: ["marketing", "AI", "SEO", "AEO", "GEO"]
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date: 2026-04-26
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---
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## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-ai-citation-strategist.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：AI 推荐引擎优化（AEO/GEO）—— 如何让品牌在 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等 AI 助手中被引用，而不是被竞争对手取代
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- 问题域：品牌在 AI 搜索引擎中的可见性问题；传统 SEO 策略无法迁移到 AI 引用场景；竞品频繁出现在 AI 推荐中但自身品牌却缺席
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- 方法/机制：通过多平台引用审计（Citation Audit）、丢失提示分析（Lost Prompt Analysis）、内容缺口检测、Schema markup 优化，生成优先级修复包（Fix Pack）来改善 AI 引用信号
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- 结论/价值：AI 引用与传统 SEO 是不同策略，需要独立的 AEO/GEO 工作流；通过结构化数据、实体信号强化、FAQ 对齐，可显著提升品牌在 AI 平台上的引用率
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## Key Claims（用中文描述）
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- AI 引用率（Citation Rate）是衡量品牌在 AI 推荐引擎中可见性的核心指标
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- 传统 SEO 成功不能自动转化为 AI 可见性，AEO 与 SEO 必须作为独立策略对待
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- ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 四个平台的引用行为和内容偏好各不相同，必须多平台审计
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- Schema markup、实体清晰度、FAQ 对齐是提升 AI 引用率的三大信号优化方向
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- Fix Pack 应按预期引用改善幅度排序，而非按实施难易度排序
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## Key Quotes
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> "AI citation is a fundamentally different game from SEO. Search engines rank pages. AI engines synthesize answers and cite sources — and the signals that earn citations are not the same signals that earn rankings." — 核心差异化定位
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> "Never guarantee citation outcomes. AI responses are non-deterministic. You can improve the signals, but you cannot control the output." — 诚实边界声明
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> "Prioritize by impact, not effort." — Fix Pack 排序原则
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## Key Concepts
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- [[Answer Engine Optimization (AEO)]]：针对 AI 问答引擎的优化策略，使品牌内容被 AI 助手引用
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- [[Generative Engine Optimization (GEO)]]：针对生成式 AI 引擎的可见性优化，通过信号工程提升引用概率
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- [[Citation Rate]]：品牌在特定 AI 平台被引用的频率，是 AEO/GEO 的核心衡量指标
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- [[Fix Pack]]：优先级修复包，包含具体的内容修改方案和预期引用改善幅度
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- [[Lost Prompt Analysis]]：分析品牌应该出现但竞争对手胜出的查询场景
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- [[Citation Audit Scorecard]]：跨平台 AI 引用审计评分卡，量化品牌在各平台的可见性
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- [[Entity Optimization]]：强化品牌实体信号（一致性命名、知识图谱存在、Schema markup）
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- [[Platform-Specific Patterns]]：不同 AI 平台（ChatGPT/Claude/Gemini/Perplexity）的引用偏好差异
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## Key Entities
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- [[ChatGPT]]：OpenAI 的 AI 助手，引用偏好权威性来源、结构化页面（FAQ、对比表格、操作指南），训练数据截止日 + 实时浏览
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- [[Claude]]：Anthropic 的 AI 助手，偏好细致、平衡、有明确来源的内容，训练数据截止日模式
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||||
- [[Gemini]]：Google 的 AI 助手，强烈依赖 Google 生态信号、结构化数据，实时搜索集成
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- [[Perplexity]]：AI 搜索引擎，偏好来源多样性、时效性、直接答案，实时搜索模式
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## Connections
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- [[Marketing Growth Hacker Agent]] ← shares_marketing_domain ← [[AI Citation Strategist]]
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- [[Marketing SEO Specialist]] ← complements ← [[AI Citation Strategist]]（SEO 与 AEO 互补但独立）
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- [[Marketing Agentic Search Optimizer]] ← related_to ← [[AI Citation Strategist]]（同为 AI 驱动的内容优化方向）
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## Contradictions
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- 与 [[Marketing SEO Specialist]] 潜在冲突：
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- 冲突点：SEO 高排名是否等同于 AI 高引用率
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- 当前观点（AEO）：SEO 成功 ≠ AI 可见性，两者信号体系不同，需独立优化
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- 对方观点（SEO）：传统 SEO 手段（外链、关键词密度）已足够
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||||
- 建议：AEO 与 SEO 应作为互补策略协同使用，不可偏废
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||||
53
wiki/sources/marketing-bilibili-content-strategist.md
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53
wiki/sources/marketing-bilibili-content-strategist.md
Normal file
@@ -0,0 +1,53 @@
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---
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||||
title: "Marketing Bilibili Content Strategist"
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type: source
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tags: []
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date: 2026-04-25
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## Source File
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- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-bilibili-content-strategist.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：B站（Bilibili）平台内容策略与 UP主增长专家 Agent——专注于弹幕文化精通、B站算法优化、社区建设和品牌内容策略。
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- 问题域：如何在 B站 这一中国最具文化独特性的视频平台上实现品牌内容原生化、UP主粉丝社区增长，以及商业化内容（恰饭）获得用户认可。
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- 方法/机制：四阶段工作流（平台洞察→内容架构→发布激活→增长优化）；弹幕互动设计模板；三连率（Coin+Favorite+Like）驱动的内容包装体系；分层推荐算法策略；粉丝勋章/充电体系社区运营。
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- 结论/价值：社区第一、质量优先、B站 用户最讨厌硬广——原生化品牌内容 + ACG 文化精通 = 可持续增长。
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## Key Claims（用中文描述）
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- B站 用户高度敏锐，虚假内容会立即被抵制：社区文化标准要求内容绝对真实。
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||||
- 弹幕是神圣的：从不把弹幕视为干扰，而是设计邀请有意义的弹幕互动的内容。
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||||
- 质量优于数量：B站 奖励长篇、高投入内容，而非快速发布。
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||||
- 封面是最高点击率因素：移动端缩略图需高对比度、有面孔或表情角色、文字≤8字。
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||||
- 三连率（Triple Combo）超过 5% 是核心成功指标。
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## Key Quotes
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> "Before we post this sponsored content, let's make sure the value proposition for viewers is front and center - B站用户最讨厌硬广" — 品牌内容合作前必须确保为观众提供核心价值
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> "完播率 dropped 15% at the 4-minute mark - we need a pattern interrupt there, maybe a meme cut or an unexpected visual" — 数据驱动的内容节奏调整
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||||
> "Respect the Community: Bilibili users are highly discerning and will reject inauthentic content instantly" — B站 文化准则
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## Key Concepts
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- [[B站推荐算法]]：分层曝光体系（完播率、互动率、投币率作为核心权重因子）
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- [[三连率]]：Coin（投币）+ Favorite（收藏）+ Like（点赞）组合指标，目标 >5%
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||||
- [[弹幕互动设计]]：在剧本阶段就嵌入弹幕触发点，引导社区自发生成弹幕
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||||
- [[恰饭内容]]：B站 语境下的商业赞助内容，需原生化处理以获得用户认可
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- [[内容分区]]：知识区/科技区/生活区/美食区/游戏区/动漫区等垂直赛道
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## Key Entities
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- [[B站]]：中国领先的视频社区平台，核心用户为 Z 世代、ACG 爱好者、知识探索者
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- [[UP主]]：B站 内容创作者，通过粉丝勋章/充电体系建立忠实粉丝社区
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||||
- [[花火平台]]：B站 官方商业合作平台，用于品牌与 UP主 的长期商业合作
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||||
- [[BML]]：B站 线下大型活动（Bilibili Macro Link），可用于事件直播合作
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## Connections
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- [[Marketing Douyin Strategist]] ← platform_sibling ← [[Marketing Bilibili Content Strategist]]（同为短视频/内容平台，但 B站与抖音内容生态差异显著）
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||||
- [[Marketing Weibo Strategist]] ← platform_related ← [[Marketing Bilibili Content Strategist]]（同为品牌在中国社媒矩阵中的关键平台）
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||||
- [[Marketing Xiaohongshu Specialist]] ← cross_platform ← [[Marketing Bilibili Content Strategist]]（视频内容可改造为图文跨平台分发）
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- [[Marketing Kuaishou Strategist]] ← platform_sibling ← [[Marketing Bilibili Content Strategist]]（下沉市场短视频平台对比）
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## Contradictions
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- 与 [[Marketing Douyin Strategist]] 潜在张力：
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- 冲突点：抖音的成功内容策略（短平快、高频发布）不适用于 B站
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- 当前观点：B站 需要长篇、高投入、弹幕互动设计；质量 > 数量
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||||
- 对方观点：抖音以发布频率和短内容为核心驱动力
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||||
- 说明：两个平台推荐算法逻辑、用户期待、内容消费习惯完全不同，不可套用同一策略
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||||
@@ -0,0 +1,73 @@
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||||
title: "China Market Localization Strategist"
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||||
type: source
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tags: ["china", "marketing", "localization", "gtm", "douyin", "xiaohongshu", "wechat", "bilibili"]
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||||
date: 2026-04-26
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---
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||||
## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-china-market-localization-strategist.md]]
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## Summary（用中文描述）
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||||
- 核心主题：面向中国市场的全栈式本地化增长策略师，将实时趋势信号转化为可执行的选品、内容和渠道策略
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- 问题域：全球品牌进入中国市场的本地化难题，包括平台选择、趋势捕获、跨平台内容适配、GTM 执行
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||||
- 方法/机制：实时热榜监控 + 双轨分析（内容轨 + 评论轨）+ 六阶段 GTM 门控（P0-P5）+ 平台原生内容策略
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- 结论/价值：数据驱动的闭环营销系统，覆盖抖音/小红书/微信/微博/知乎/B站，支持 1-3 人团队 7 天内执行落地
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## Key Claims（用中文描述）
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||||
- 数据驱动原则：任何策略建议必须有趋势数据支撑，必须展示信号来源（平台、排名、轨迹、热度持续时间），且须跨 ≥ 2 个平台交叉验证
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||||
- 平台独立性：每个平台是不同的国家，内容策略不可跨平台直接复制，需根据算法机制定制原生内容
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||||
- 本地化深度：本地化不是翻译，而是文化再工程，须理解面子/从众/性价比/国潮等中国消费心理
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||||
- 执行优先：每个交付物必须在 1-3 人团队 7 天内可执行，包括具体字数、发布时间、预算范围和工具推荐
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||||
- 信号前置：趋势信号须在主流平台峰值前 ≥ 72 小时识别，每条建议附带 P0-P5 优先级
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## Key Quotes
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> "You don't just 'localize copy' — you engineer full go-to-market systems by monitoring real-time trend signals, extracting market opportunities, and converting them into executable product selection, content, and channel strategies." — 角色定义
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||||
> "Each platform is a different country with different rules. Never assume what works on Douyin works on Xiaohongshu." — 平台差异化原则
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||||
> "Localization is not translation. It's cultural re-engineering." — 本地化本质
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||||
> "If Day 3 engagement < 2%, kill the content. If > 5%, boost with DOU+ ¥500." — 闭环思维示例
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## Key Concepts
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- [[Trend-To-Action]]：趋势信号 → 市场机会 → 可执行清单的完整闭环流程，双轨分析（内容轨 + 评论轨）驱动
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- [[Dual-Track Analysis]]：同时分析内容数据（互动模式/关键词/供需缺口）和评论数据（需求词/痛点/风险词/情感）
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||||
- [[Cross-Platform Content Strategy]]：每个平台独立制定原生策略，而非跨平台直接复用
|
||||
- [[Phased GTM Gate]]：P0 信号验证 → P1 种子内容 → P2 渠道激活 → P3 规模化 → P4 优化 → P5 成熟运营
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||||
- [[Real-Time Trend Intelligence]]：7+ 中国平台热榜实时监控，信号检测四模型（见微知著/交叉验证/反直觉/MECE）
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||||
- [[China Consumer Psychology]]：面子（Face）、从众（Herd Behavior）、性价比（Value-for-Money）、国潮（National Trend）
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||||
- [[Seasonal Consumption Cycle]]：618、双十一、春节、520、七夕、双十二、年货节等关键营销节点
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## Key Entities
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- [[Douyin]]：抖音热榜，视觉速度优先，引流/种草主阵地，千川（DOU+）付费放大
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- [[Xiaohongshu]]：小红书，70/20/10 内容配比（生活方式/趋势/产品），KOC 种草，社区审美
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||||
- [[WeChat]]：微信私域运营，60/30/10 内容价值法则，小程序集成，私域沉淀
|
||||
- [[Bilibili]]：B站，Z 世代深度内容，弹幕互动设计，UP 主合作
|
||||
- [[Weibo]]：微博热搜，舆论场，品牌声量和危机管理
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||||
- [[Zhihu]]：知乎，权威 Q&A 定位，专业背书，不可硬推销
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||||
- [[Kuaishou]]：快手，下沉市场，覆盖低线城市的短视频电商
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||||
- [[618]]：京东 618 大促，上半年最大电商节点
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||||
- [[Double Eleven]]：双十一，下半年最大电商节点
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||||
- [[DOU+]]：抖音付费流量放大工具
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## Connections
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- [[Marketing Weibo Strategist]] ← depends_on ← 本页（微博作为公域舆论和品牌声量平台）
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||||
- [[Marketing Baidu SEO Specialist]] ← depends_on ← 本页（百度搜索作为品牌可信度补充渠道）
|
||||
- [[Marketing WeChat Official Account Manager]] ← extends ← 本页（微信私域运营是转化漏斗的最终环节）
|
||||
- [[Marketing Douyin Strategist]] ← extends ← 本页（抖音是中国市场 GTM 的核心放大渠道）
|
||||
- [[Marketing Xiaohongshu Specialist]] ← extends ← 本页（小红书是生活方式种草和种草/拔草决策链关键节点）
|
||||
- [[Marketing Kuaishou Strategist]] ← extends ← 本页（快手覆盖下沉市场，与抖音互补）
|
||||
- [[Marketing Zhihu Strategist]] ← extends ← 本页（知乎用于权威背书和信任建立）
|
||||
- [[Marketing Private Domain Operator]] ← extends ← 本页（私域运营是 GTM 漏斗留存阶段）
|
||||
- [[Marketing Cross-Border E-Commerce Specialist]] ← depends_on ← 本页（跨境电商是中国市场进入的物流/合规前提）
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||||
- [[Marketing Social Media Strategist]] ← extends ← 本页（跨平台社媒策略框架）
|
||||
- [[Marketing Short-Video Editing Coach]] ← supports ← 本页（短视频剪辑技能支撑内容执行层）
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||||
- [[Marketing Carousel Growth Engine]] ← extends ← 本页（轮播内容增长引擎）
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## Contradictions
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||||
- 与 [[Marketing Douyin Strategist]] 可能存在视角差异：
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||||
- 冲突点：两者都以抖音为核心，但 [[Marketing Douyin Strategist]] 专注抖音内容/算法优化，本角色将抖音置于更宏观的中国全平台 GTM 框架中
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||||
- 当前观点：抖音是放大渠道，需与小红书/微信/B站协同，不能单独作战
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||||
- 对方观点：抖音自身生态已足够完整，可以作为独立增长引擎
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||||
- 与 [[Marketing Social Media Strategist]] 可能存在视角差异：
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||||
- 冲突点：后者面向全球社媒，本角色专注中国市场独特性
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||||
- 当前观点：中国平台算法、文化、消费心理与全球主流市场有本质差异，需独立体系
|
||||
- 对方观点：全球社媒策略框架可以适配中国市场
|
||||
54
wiki/sources/marketing-content-creator.md
Normal file
54
wiki/sources/marketing-content-creator.md
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@@ -0,0 +1,54 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Marketing Content Creator"
|
||||
type: source
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||||
tags: ["marketing", "content-strategy", "brand-storytelling", "seo", "video-production", "copywriting", "multi-platform"]
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||||
date: 2026-04-26
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---
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||||
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## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-content-creator.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：多平台内容创作专家 Agent——专注于跨平台品牌内容策略制定、叙事构建和受众互动优化
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- 问题域：品牌如何在多个数字渠道上持续产出高质量、吸引人、能够驱动品牌认知、参与和转化的内容
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- 方法/机制：内容策略框架（编辑日历+内容支柱+受众优先规划）+ 多格式创作能力（图文/视频/播客/社媒）+ 品牌叙事 + SEO 优化 + 绩效分析
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- 结论/价值：内容营销是品牌增长的核心驱动力，5:1 ROI 是内容投入的基准回报目标
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## Key Claims（用中文描述）
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- 通过 25% 平均参与率和 15% 分享率，内容营销能有效驱动品牌认知和用户参与
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- 视频内容达到 70% 平均完播率是品牌视频成功的核心指标
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||||
- SEO 优化内容能带来 40% 的自然流量增长
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- 300% 的内容驱动线索增长和 5:1 的内容投资回报率是可量化的内容营销价值
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## Key Quotes
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> "Expert content strategist and creator specializing in multi-platform content development, brand storytelling, and audience engagement." — Agent 核心角色定义
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> "Crafs compelling stories across every platform your audience lives on." — Agent 核心价值主张
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||||
> "Focused on creating compelling, valuable content that drives brand awareness, engagement, and conversion across all digital channels." — 运营目标
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||||
> "5:1 return on content creation investment" — 内容营销 ROI 基准
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## Key Concepts
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- [[Content Strategy]]：编辑日历、内容支柱、受众优先规划、跨平台优化——是内容创作的战略基础
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- [[Brand Storytelling]]：叙事开发、品牌声音一致性、情感连接建立——将品牌转化为受众信任的故事
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- [[Multi-Format Creation]]：图文、视频脚本、播客、信息图、社媒内容的多格式创作能力
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||||
- [[SEO Content]]：关键词优化、搜索友好格式、有机流量生成——内容的技术可见性维度
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||||
- [[Video Production]]：脚本创作、分镜、剪辑指导、缩略图优化——全链路视频内容生产
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||||
- [[Copywriting]]：说服性文案、转化导向信息、A/B 测试——驱动行动的文本能力
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||||
- [[Content Distribution]]：多平台适配、内容再利用、传播放大策略——内容触达的放大机制
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||||
- [[Performance Analysis]]：内容分析、参与度优化、ROI 测量——数据驱动的迭代闭环
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## Key Entities
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- YouTube（平台）：长视频内容（完整视频脚本、故事板）和缩略图优化的核心平台
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- TikTok（平台）：短视频内容的核心分发渠道
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- Instagram（平台）：图文内容和视觉叙事的核心阵地
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- Podcast（平台）：音频叙事和深度内容的主要载体
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## Connections
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- [[Marketing Social Media Strategist]] ← receives_content_from ← [[Marketing Content Creator]]（Content Creator 产出内容，Social Media Strategist 负责分发策略）
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- [[Marketing Twitter Engager]] ← receives_content_from ← [[Marketing Content Creator]]（Twitter 专属内容由 Content Creator 定制）
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||||
- [[Marketing LinkedIn Content Creator]] ← receives_content_from ← [[Marketing Content Creator]]（LinkedIn 长文内容协作产出）
|
||||
- [[Marketing TikTok Strategist]] ← receives_content_from ← [[Marketing Content Creator]]（TikTok 视频脚本和创意由 Content Creator 提供）
|
||||
- [[Marketing Video Optimization Specialist]] ← collaborates_with ← [[Marketing Content Creator]]（视频后期优化和效果分析协作）
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||||
- [[Marketing Growth Hacker]] ← shares_strategy_with ← [[Marketing Content Creator]]（增长策略与内容创作协同）
|
||||
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||||
## Contradictions
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- 无已知冲突。该 Agent 与 Wiki 中其他营销 Agent 构成互补关系而非竞争关系——Content Creator 负责内容生产，其他平台专属 Agent 负责分发和运营。
|
||||
51
wiki/sources/marketing-growth-hacker.md
Normal file
51
wiki/sources/marketing-growth-hacker.md
Normal file
@@ -0,0 +1,51 @@
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||||
---
|
||||
title: "Marketing Growth Hacker Agent"
|
||||
type: source
|
||||
tags: ["growth-hacking", "user-acquisition", "viral-loops", "conversion-optimization", "experiment-driven"]
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||||
date: 2026-04-26
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||||
---
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||||
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||||
## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-growth-hacker.md]]
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||||
## Summary（用中文描述）
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||||
- 核心主题：增长黑客 Agent——通过数据驱动的实验和非常规营销策略，实现快速、可扩展的用户获取与留存
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||||
- 问题域：如何找到可重复、可规模化的增长渠道，驱动指数级业务增长；如何在有限预算下最大化用户获取效率
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||||
- 方法/机制：增长漏斗优化 + A/B/多变量实验 + 病毒系数（K-factor）工程 + 北极星指标体系 + 病毒裂变机制设计
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||||
- 结论/价值：增长黑客的核心竞争力在于"发现无人涉足的流量渠道并规模化复制"，而非依赖传统广告砸钱
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||||
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||||
## Key Claims（用中文描述）
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||||
- 增长黑客通过数据驱动的 A/B 测试和增长实验发现最有效的增长渠道，而非依赖直觉或传统广告
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- 增长黑客要求一切可测量，通过严格的指标体系（K-factor、LTV:CAC、实验胜出率）量化增长投入产出
|
||||
- 北极星指标（North Star Metric）是增长团队的核心北极星，它代表了产品为用户创造的核心价值
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||||
- 病毒系数（K-factor > 1.0）是实现可持续自然增长的关键门槛，意味着每个用户平均能带来超过一个新增用户
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||||
- 产品导向增长（PLG）通过优化新用户体验和功能采用率，实现 60%+ 首周激活率的留存目标
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||||
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||||
## Key Quotes
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> "Finds the growth channel nobody's exploited yet — then scales it." — Growth Hacker Agent 核心气质定义
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||||
> "Expert growth strategist specializing in rapid, scalable user acquisition and retention through data-driven experimentation and unconventional marketing tactics." — 增长黑客 Agent 角色定位
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||||
> "K-factor > 1.0 for sustainable viral growth" — 病毒系数门槛：每个用户平均带来超过一个新增用户
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||||
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||||
## Key Concepts
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||||
- [[GrowthFunnelOptimization]]：增长漏斗优化——从认知（Awareness）到获客（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）、推荐（Referral）的全链路转化率提升
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- [[ViralLoop]]：病毒裂变机制——通过推荐程序、分享激励和网络效应实现用户自发传播，K-factor = 邀请率 × 接受率
|
||||
- [[NorthStarMetric]]：北极星指标——衡量产品为用户创造核心价值的单一指标，是增长团队所有工作的最高优先级对齐目标
|
||||
- [[KFactor]]：病毒系数（K-factor）——衡量有机传播效率的指标，K > 1.0 意味着指数级自然增长
|
||||
- [[CACandLTV]]：客户获取成本（CAC）与生命周期价值（LTV）——增长的核心单位经济学指标，LTV:CAC ≥ 3:1 为健康门槛
|
||||
- [[ProductLedGrowth]]：产品导向增长（PLG）——通过产品体验本身驱动获取和留存，而非依赖营销渠道
|
||||
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||||
## Key Entities
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||||
- Growth Hacker Agent：本文档定义的 Agent 角色——专家级增长策略师，通过数据驱动实验发现和规模化增长渠道
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||||
- The Agency：Growth Hacker Agent 所在的 Multi-Agent 协作系统，与 Social Media Strategist / Content Creator / TikTok Strategist 等 Agent 协同工作
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||||
|
||||
## Connections
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||||
- [[MarketingGrowthHacker]] ← depends_on ← [[MarketingSocialMediaStrategist]]（Social Media Strategist 提供用户行为洞察，Growth Hacker 将其转化为可规模化实验）
|
||||
- [[MarketingGrowthHacker]] ← extends ← [[MarketingContentCreator]]（Content Creator 生产的内容是 Growth Hacker 设计病毒裂变和推荐机制的基础素材）
|
||||
- [[MarketingGrowthHacker]] ← complements ← [[MarketingTikTokStrategist]]（TikTok Strategist 专注于 TikTok 平台病毒内容，Growth Hacker 负责找到增长渠道并设计跨渠道增长模型）
|
||||
- [[MarketingGrowthHacker]] ← extends ← [[MarketingLivestreamCommerceCoach]]（Livestream Commerce Coach 提供直播带货增长路径，Growth Hacker 将其转化为可实验的增长假设）
|
||||
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||||
## Contradictions
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||||
- 与 [[MarketingTikTokStrategist]] 存在渠道优先级冲突：
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||||
- 冲突点：TikTok Strategist 以平台内容为核心，强调短视频娱乐优先；Growth Hacker 以实验数据为核心，强调哪个渠道（不限平台）K-factor 最高就用哪个
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||||
- 当前观点：Growth Hacker 的增长策略由实验数据驱动，TikTok 仅作为候选渠道之一，不预设平台偏好
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||||
- 对方观点：TikTok Strategist 认为 TikTok 是当前最具病毒潜力的平台，应作为增长策略的核心渠道
|
||||
55
wiki/sources/marketing-livestream-commerce-coach.md
Normal file
55
wiki/sources/marketing-livestream-commerce-coach.md
Normal file
@@ -0,0 +1,55 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Marketing Livestream Commerce Coach"
|
||||
type: source
|
||||
tags: []
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||||
date: 2026-04-26
|
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---
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||||
|
||||
## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-livestream-commerce-coach.md]]
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||||
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：直播带货全链路运营教练——主播培训+直播间操盘+流量运营+数据优化
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- 问题域：如何将素人主播培养为百万GMV主播，如何通过算法驱动实现直播间可持续增长
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||||
- 方法/机制：核心公式「流量 × 转化率 × 客单价 = GMV」；算法优先级「停留时长 > 互动率 > 点击率 > 购买转化率」；三阶段流量模型（冷启→成长期→成熟期）
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- 结论/价值：停留时长和互动率是决定平台是否给免费流量的核心指标；脚本体系+主播分级+数据复盘构成完整操盘闭环
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## Key Claims（用中文描述）
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- 停留时长和互动率是决定平台是否给免费流量的核心指标，而非直播时长本身
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- 五阶段话术框架（留人钩子→产品介绍→信任建立→紧迫成交→追单挽留）是直播间脚本的核心骨架
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- 三阶段流量演进模型：冷启期（付费70%+自然30%）→成长期（付费50%+自然50%）→成熟期（付费30%+自然70%）
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- 成功的关键指标：GPM>800元、UV值>1.5元、自然流量占比>50%（成熟期）、千川ROI>2.5
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- 合规底线：不使用绝对化表述、不暗示医疗功效、不贬低竞品、不诱导未成年人购买
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## Key Quotes
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> "The core formula is 'traffic x conversion rate x average order value = GMV,' but what truly separates winners from losers is watch time and engagement rate — these two metrics determine whether the platform gives you free traffic." — 流量本质
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> "Data priority ranking: watch time > engagement rate > product click-through rate > purchase conversion rate." — 算法权重
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> "Hosts are the 'soul' of the live room, but never over-rely on a single host — build a bench." — 人员管理
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## Key Concepts
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- [[Five-Phase Script Framework]]：五阶段话术框架——留人钩子→产品介绍→信任建立→紧迫成交→追单挽留
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- [[GMV]]（Gross Merchandise Value）：直播间成交总额，核心结果指标
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- [[GPM]]（Gross Merchandise Value Per Mille）：每千次曝光成交额，衡量流量效率
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- [[Organic Traffic Amplification]]：自然流量放大——通过停留时长和互动率触发平台推荐算法
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||||
- [[Qianchuan Campaign]]（千川投放）：字节跳动旗下巨量引擎的直播付费投放工具，三大支柱为受众定向×创意素材×出价策略
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||||
- [[Host Incubation System]]：主播孵化体系——从零基础到能独立操盘的进阶路径
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- [[Product Sequencing]]：产品排品策略——根据流量波峰匹配对应产品以最大化转化
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## Key Entities
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- [[Douyin]]：抖音，直播电商主阵地，风格定位"快节奏+强人设"
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- [[Kuaishou]]：快手，直播电商核心平台，风格定位"真实感+信任建立"
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||||
- [[OceanEngine]]（巨量引擎）：字节跳动商业化平台，提供千川/Qianniu/超级直播等付费流量工具
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||||
- Taobao Live：淘宝直播，风格定位"专业度+性价比"，适合品牌型直播间
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||||
- Channels（微信视频号）：风格定位"温暖感+私域转化"，与私域运营协同
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## Connections
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- [[Marketing Douyin Strategist]] ← 内容互补 ← [[marketing-livestream-commerce-coach]]
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- [[Marketing Kuaishou Strategist]] ← 内容互补 ← [[marketing-livestream-commerce-coach]]
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||||
- [[Marketing Private Domain Operator]] ← 协同 ← [[marketing-livestream-commerce-coach]]
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||||
- [[marketing-livestream-commerce-coach]] ← depends_on ← [[Douyin]] / [[Kuaishou]] / [[OceanEngine]]
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||||
- [[Marketing China E-Commerce Operator]] ← 上层整合 ← [[marketing-livestream-commerce-coach]]
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## Contradictions
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- 无已知冲突。本 Source 专注于直播操盘层，与其他 Marketing Sources 的内容营销/SEO/社交媒体策略形成互补而非对立关系。
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70
wiki/sources/marketing-podcast-strategist.md
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70
wiki/sources/marketing-podcast-strategist.md
Normal file
@@ -0,0 +1,70 @@
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---
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||||
title: "Marketing Podcast Strategist"
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type: source
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tags: []
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date: 2026-04-26
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## Source File
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- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-podcast-strategist.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：中国播客市场内容战略与全漏斗运营专家，提供节目定位、音频制作、听众增长、多平台分发与商业化变现的完整方法论。
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- 问题域：如何在中国播客生态（小宇宙、喜马拉雅、荔枝FM等平台）从零打造并运营一个有持久生命力的音频内容品牌。
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- 方法/机制：
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||||
- 节目定位四象限（垂直知识/对话访谈/叙事故事/闲聊日常）×受众画像×差异化策略
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- 内容日历四象限（常青内容/热点内容/系列内容/实验内容）
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- 制作流程：预录制→录制（本地录制保音质）→后期（降噪/响度归一化-16 LUFS）→多平台分发（RSS同步+手动上传）
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- 增长飞轮：社区运营（微信群/即刻/小红书）→跨平台引流→嘉宾互推→平台活动参与
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||||
- 变现路径：品牌赞助→主持人口播广告→付费订阅→付费知识产品→线下活动→私域导流
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||||
- 结论/价值：播客是"慢媒介"，核心竞争力是"人"，完成率比播放量更能反映内容质量，音频质量是底线，固定更新节奏比频繁更新更重要。
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## Key Claims（用中文描述）
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||||
- 小宇宙是中国播客用户最集中、用户社区氛围最强的平台，适合品牌播客广告投放。
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||||
- 播客的本质是"陪伴媒介"——听众戴上耳机时，主播的声音成为通勤、睡前、静夜中最亲密的陪伴。
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||||
- 音频质量是底线——无论内容多优秀，糟糕的音质都会流失听众。
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||||
- 完成率比播放量更能反映内容质量——一个完整听完的 episode 远比一个被跳过的 episode 有价值。
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||||
- 固定更新节奏比频繁更新更重要——稳定的节奏帮助听众养成收听习惯。
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||||
- 播客的核心竞争优势是"人"——主播的人格魅力和领域深度是无法复制的护城河。
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||||
- RSS 是播客分发的核心基础设施——一个 feed 可同步至所有平台。
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## Key Quotes
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> "Podcasting's core is 'companionship.' The moment listeners put on their headphones, your voice becomes their most intimate companion during commutes, before sleep, and through quiet evenings." — 播客本质的核心洞察
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||||
> "Audio quality is the floor; no matter how great the content, poor audio will lose listeners." — 音频质量底线原则
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||||
> "Completion rate reveals content quality far better than play count — one fully-listened episode outweighs one that gets skipped." — 完成率指标意义
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||||
> "A podcast's core competitive advantage is 'people' — the host's personality and domain depth are the irreplicable moat." — 核心竞争力来源
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||||
> "Podcasting is a 'slow medium' — don't chase explosive growth; pursue long-term listener trust and stickiness." — 运营心态
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||||
## Key Concepts
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- [[Podcast Positioning]]：节目定位四象限——垂直知识/对话访谈/叙事故事/闲聊日常，决定内容方向和目标受众
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- [[Content Calendar]]：内容日历管理，按常青内容/热点内容/系列内容/实验内容四象限规划，确保内容多样性
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||||
- [[RSS Feed Management]]：RSS 是播客多平台分发的核心基础设施，一个 feed 同步全平台
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||||
- [[Audio Production Standards]]：播客音频制作标准，包括录制（WAV格式）、混音、母带处理，响度归一化至 -16 LUFS
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||||
- [[Completion Rate]]：完成率，比播放量更重要的内容质量指标，反映听众粘性
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||||
- [[Host-read Ads]]：主持人口播广告，以主播个人风格传递，强调真实体验和真诚推荐，效果优于纯品牌广告
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||||
- [[Private Domain Traffic]]：私域流量运营，将播客听众导入微信社群/企微，作为长期变现基础
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||||
- [[Multi-platform Distribution]]：多平台分发策略——RSS 自动同步（小宇宙/Apple Podcasts/Spotify）+ 手动上传（喜马拉雅/荔枝FM）
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||||
- [[Audio-first Thinking]]：音频优先思维——在内容结构上每 10-15 分钟设置一个钩子，保持听众注意力
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## Key Entities
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- [[Xiaoyuzhou]]：小宇宙播客平台，中国播客用户最集中、社区氛围最强的平台，核心分发渠道
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||||
- [[Ximalaya]]：喜马拉雅，中国用户规模最大的中文音频平台，覆盖有声书/广播剧/播客，适合付费知识变现
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||||
- [[Lizhi FM]]：荔枝FM，UGC 特征明显，直播音频功能突出，适合情感类和声音类内容
|
||||
- [[Qingting FM]]：蜻蜓FM，PGC 导向，车载收听场景渗透率高，适合新闻和知识类内容
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||||
- [[Typlog]]：播客托管平台，中国友好，支持自定义域名、analytics 和 RSS 生成
|
||||
- [[Zencastr]]：远程录制工具，支持各参与者本地独立录音，避免网络压缩损伤音质
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||||
- [[Shure SM7B]]：专业动圈麦克风，推荐用于非专业录音环境的播客录制
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||||
- [[RØDECaster Pro]]：RODE 出品的播客专用混音台，支持多人同时录制和实时音效
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||||
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## Connections
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- [[Marketing Content Creator]] ← extends ← [[Marketing Podcast Strategist]]：播客策略师是内容创作者的音频专项延伸
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||||
- [[Marketing Social Media Strategist]] ← depends_on ← [[Marketing Podcast Strategist]]：播客内容需要社媒策略配合进行跨平台推广
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||||
- [[Marketing WeChat Official Account Manager]] ← depends_on ← [[Marketing Podcast Strategist]]：播客变现依赖微信公众号等内容矩阵
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||||
- [[Marketing Private Domain Operator]] ← depends_on ← [[Marketing Podcast Strategist]]：播客听众转化为私域流量是变现关键路径
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## Contradictions
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- 与 [[Marketing Short-Video Editing Coach]] 潜在冲突：
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||||
- 冲突点：内容生产节奏——短视频追求高频爆款，播客追求稳定节奏
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||||
- 当前观点：播客是"慢媒介"，固定节奏比频繁更新更重要
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||||
- 对方观点：短视频需要高频产出才能维持算法曝光
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||||
- 协调方案：两者定位不同，播客适合深度内容+长尾流量，短视频适合快节奏热点追踪，可并行运营但节奏管理策略需分开
|
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66
wiki/sources/marketing-seo-specialist.md
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66
wiki/sources/marketing-seo-specialist.md
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@@ -0,0 +1,66 @@
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---
|
||||
title: "Marketing SEO Specialist"
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type: source
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||||
tags: ["seo", "marketing", "organic-search", "technical-seo"]
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||||
date: 2026-04-25
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---
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## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-seo-specialist.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：搜索引擎优化（SEO）专家 Agent，负责通过技术 SEO、内容优化、链接权威建设和搜索分析实现可持续的有机流量增长。
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||||
- 问题域：如何通过白帽 SEO 方法提升网站的有机搜索可见性，包括关键词策略、内容集群规划、内部链接架构、技术健康度监控以及算法更新应对。
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- 方法/机制：
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- 五阶段工作流（发现→关键词策略→技术执行→权威建设→测量迭代）
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||||
- 关键词主题集群架构（Pillar + Satellite 模式）
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||||
- 内容 cannibalization 检测（强制在所有优化前执行）
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||||
- Core Web Vitals 性能基准（LCP<2.5s, INP<200ms, CLS<0.1）
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||||
- 数字公关 + 内容驱动型外链获取
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||||
- 结论/价值：数据驱动的 SEO 策略必须以用户搜索意图为核心，排名是价值的自然结果；SEO 效果需要数月才能显现，非短期行为。
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## Key Claims（用中文描述）
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||||
- SEO 专家通过技术精准性、内容权威性和持续测量来构建可持续的有机搜索可见性。
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||||
- 在提出任何标题标签、H1 或内容变更之前，必须运行跨页面 cannibalization 检查。
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- 每个目标关键词只能有一个权威页面（Owner Page），不得重复目标主关键词。
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||||
- 排名变化必须基于足够数据才能判定为趋势，避免猜测。
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||||
- 白帽 SEO 是唯一合规方式，禁止任何链接方案、cloaking、关键词填充等违规操作。
|
||||
- E-E-A-T（经验、专业性、权威性、可信性）是所有内容优化的合规基础。
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||||
- 搜索控制台 API 是大规模 SEO 性能分析的核心数据源。
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## Key Quotes
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> "Sustainable organic growth comes from the intersection of technical excellence, high-quality content, and authoritative link profiles." — 核心身份定位
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> "Rankings follow value — every optimization must serve the user's search intent." — 用户意图优先原则
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||||
> "E-E-A-T compliance: all content recommendations must demonstrate Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness." — E-E-A-T 合规要求
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||||
> "SEO compounds over months, not days." — SEO 时间预期
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||||
## Key Concepts
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- [[TopicClusterArchitecture]]：主题集群架构 — 通过 Pillar Page（支柱页面）和 Satellite Page（卫星页面）的层次结构建立主题权威性
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- [[ContentCannibalization]]：内容 cannibalization — 同一关键词被多个页面竞争排名的现象，必须在优化前解决
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||||
- [[CoreWebVitals]]：核心网页指标 — Google 排名的性能基准（LCP、INP、CLS）
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||||
- [[E-E-A-T]]：经验、专业性、权威性、可信性 — Google 搜索质量指南的核心评估维度
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||||
- [[FeaturedSnippet]]：精选摘要 — SERP 中的高价值富结果，通过结构化数据和内容格式化获取
|
||||
- [[SchemaMarkup]]：结构化数据标记 — 帮助搜索引擎理解页面内容、提升富结果展示
|
||||
- [[SearchIntent]]：搜索意图 — 分为信息型、商业调查型、交易型，决定内容形式
|
||||
- [[InternalLinking]]：内部链接策略 — 分配链接权重、建立主题关联的核心手段
|
||||
- [[LinkAuthorityBuilding]]：链接权威建设 — 通过数字公关、内容资产和外展获取高质量反向链接
|
||||
- [[SERPFeature]]：SERP 功能 — 精选摘要、People Also Ask、知识面板等影响有机点击的搜索结果形式
|
||||
- [[ProgrammaticSEO]]：程序化 SEO — 模板化页面生成，用于大规模长尾关键词覆盖
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||||
- [[AISearchOptimization]]：AI 搜索优化 — 针对 AI 生成搜索概览的优化策略
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||||
## Key Entities
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- [[ScreamingFrog]]：网站爬虫工具 — 用于技术 SEO 审计的爬取分析
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||||
- [[Sitebulb]]：技术 SEO 审计工具 — 可替代 Screaming Frog 的深度分析工具
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||||
- [[GoogleSearchConsole]]：Google 搜索控制台 — 关键词数据、索引覆盖、性能分析的核心数据源
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||||
- [[LookerStudio]]：Google 数据可视化工具 — 用于自动化 SEO 报表仪表盘
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||||
## Connections
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||||
- [[MarketingBaiduSEOSpecialist]] ← extends_general_seo_concept ← [[MarketingSEOSpecialist]]
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||||
- [[MarketingContentCreator]] ← supports_content_layer ← [[MarketingSEOSpecialist]]
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||||
- [[MarketingSocialMediaStrategist]] ← drives_awareness ← [[MarketingSEOSpecialist]]（社交分享带来外链）
|
||||
- [[MarketingGrowthHacker]] ← employs ← [[MarketingSEOSpecialist]]（增长黑客框架整合 SEO）
|
||||
- [[ProgrammaticSEO]] ← applies_to ← [[MarketingSEOSpecialist]]
|
||||
- [[AISearchOptimization]] ← extends ← [[MarketingSEOSpecialist]]
|
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||||
## Contradictions
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||||
- 与 [[MarketingBaiduSEOSpecialist]]：两者虽同为 SEO 专家，但目标搜索引擎不同（Baidu vs Google），搜索算法、关键词匹配规则、链接评估方式存在差异，不可直接套用策略。
|
||||
59
wiki/sources/marketing-tiktok-strategist.md
Normal file
59
wiki/sources/marketing-tiktok-strategist.md
Normal file
@@ -0,0 +1,59 @@
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---
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||||
title: "Marketing TikTok Strategist"
|
||||
type: source
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||||
tags: ["tiktok", "social-media", "viral-marketing", "influencer", "short-video"]
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||||
date: 2026-04-26
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---
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## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-tiktok-strategist.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- **核心主题**：TikTok 病毒式内容创作与品牌增长策略专家代理
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- **问题域**：如何在 TikTok 平台实现品牌病毒式传播、算法优化和社区建设
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- **方法/机制**：趋势追踪 + 算法优化 + 创作者合作 + 跨平台整合
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- **结论/价值**：通过 TikTok 文化原生内容和数据驱动优化，将品牌转化为 TikTok 现象级存在
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## Key Claims（用中文描述）
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- TikTok 策略师通过 **3 秒黄金钩子法则** 实现视频前 3 秒捕获注意力，提升完播率
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- 通过 **40/30/20/10 内容配比**（教育/娱乐/激励/促销）实现内容平衡
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- 设定 **8%+ 互动率目标**（行业平均 5.96%），实现品牌内容 70%+ 完播率
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||||
- 通过 **Nano/Micro/Mid-tier/Macro** 四级创作者分层策略，实现 4:1 投资回报率
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- **For You Page 算法优化** 通过完播率、互动速度、用户行为触发实现流量最大化
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## Key Quotes
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> "You're not just creating TikTok content - you're engineering viral moments that capture cultural attention and transform brand awareness into measurable business growth through authentic community connection."
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> — TikTok 策略师核心定位
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> "Hook in 3 Seconds: Every video must capture attention immediately"
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> — TikTok 内容创作第一法则
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## Key Concepts
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- [[ForYouPageAlgorithm]]：TikTok 推荐算法，基于完播率、互动速度、用户行为（个人主页访问、关注、转发）进行内容分发
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- [[ViralContentFormula]]：病毒内容公式，包含 Pattern Interrupts（视觉打断）、Trend Integration（趋势融合）、Story Arc（故事弧线）、Community Elements（社区元素）
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||||
- [[ContentPillarStrategy]]：内容支柱策略，40% 教育 + 30% 娱乐 + 20% 激励 + 10% 促销的内容配比
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||||
- [[CreatorEconomy]]：创作者经济，通过 Nano/Micro/Mid-tier/Macro 分层创作者实现品牌传播
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||||
- [[EngagementVelocity]]：互动速度优化，在发布后第一小时内最大化点赞、评论、分享
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## Key Entities
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- [[TikTok]]：短视频平台，核心传播渠道和算法生态
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- [[InstagramReels]]：跨平台适配目标之一
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- [[YouTubeShorts]]：跨平台适配目标之一
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||||
- [[UGCCampaign]]：用户生成内容活动，品牌 hashtag 挑战
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## Connections
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||||
- [[MarketingSocialMediaStrategist]] ← extends ← [[MarketingTikTokStrategist]]（通用社媒策略 → TikTok 专业策略）
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||||
- [[MarketingKuaishouStrategist]] ← related_to ← [[MarketingTikTokStrategist]]（抖音/Kuaishou 双平台策略对比）
|
||||
- [[MarketingShortVideoEditingCoach]] ← supports ← [[MarketingTikTokStrategist]]（短视频剪辑支持内容创作）
|
||||
- [[MarketingVideoOptimizationSpecialist]] ← supports ← [[MarketingTikTokStrategist]]（视频优化提升算法表现）
|
||||
- [[MarketingInstagramCurator]] ← related_to ← [[MarketingTikTokStrategist]]（Reels 跨平台整合）
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||||
## Contradictions
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- 与 [[MarketingLinkedInContentCreator]] 存在平台差异：LinkedIn 偏向专业/长文内容，TikTok 偏向娱乐/短视频；两者在内容风格和受众互动模式上有本质冲突
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- 冲突点：内容时长、表达风格、互动深度
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||||
- TikTok 观点：移动优先、垂直视频、高频短内容
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- LinkedIn 观点：专业形象、长篇内容、深度互动
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||||
- 与 [[MarketingWeChatOfficialAccount]] 存在内容策略差异：微信偏向私域沉淀，TikTok 偏向公域爆款
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- 冲突点：内容留存 vs 内容传播
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- TikTok 观点：最大化公域流量和病毒传播
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||||
- WeChat 观点：私域用户深度运营和复购转化
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||||
45
wiki/sources/marketing-twitter-engager.md
Normal file
45
wiki/sources/marketing-twitter-engager.md
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
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||||
---
|
||||
title: "Marketing Twitter Engager"
|
||||
type: source
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||||
tags: ["marketing", "twitter", "social-media", "thought-leadership", "community-building"]
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||||
date: 2026-04-26
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---
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||||
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||||
## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-twitter-engager.md]]
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||||
## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：Twitter 实时互动专家 Agent——通过真实对话参与、领袖思想建立和社区驱动增长来构建品牌权威
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- 问题域：品牌如何在 Twitter 这一高频竞争平台上建立思想领袖地位并实现持续社区增长
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||||
- 方法/机制：内容策略框架（25%教育/20%个人故事/20%行业评论/15%社区互动/10%推广/10%娱乐）+ 四阶段工作流（实时监控→思想领袖建立→社区建设→效果优化）+ Twitter Spaces + 危机管理协议
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- 结论/价值：Twitter 成功的核心不是广播式发布，而是通过真实参与将对话转化为社区，将互动转化为权威，将粉丝转化品牌倡导者
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## Key Claims（用中文描述）
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- 品牌通过在 trending 对话中真实参与，能将 Twitter 用户从普通粉丝转化为品牌倡导者
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- 危机响应时间 <30 分钟是维护品牌声誉的关键阈值
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- 互动率 ≥2.5%（点赞/转推/回复/粉丝数）是健康账户的基准线
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||||
- 教育类 thread 获得 100+ 转推是可复制的成功标准
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||||
## Key Quotes
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> "Twitter success comes from authentic participation in ongoing conversations, not broadcasting." — 核心运营哲学
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> "You're not just tweeting — you're building a real-time brand presence that transforms conversations into community, engagement into authority, and followers into brand advocates." — 最终目标宣言
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||||
## Key Concepts
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||||
- [[Thought-Leadership]]：通过持续发布高价值洞察和教育性内容，在特定领域建立专家权威形象的过程
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- Community-Building：培育活跃粉丝群体，通过一致的有价值内容和真实互动实现持续增长
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- Crisis-Management：品牌声誉的实时监控与危机响应协议，核心指标为 <30 分钟响应时间
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- Twitter-Spaces：Twitter 的实时语音聊天室，用于行业讨论和 Q&A sessions，是社区建设的重要工具
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- Thread-Mastery：长篇 thread 写作技巧——hook 公式、教育价值传递、故事弧线、视觉增强和 CTA 优化
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||||
## Key Entities
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- Twitter（平台）：核心运营阵地，实时互动环境，品牌权威建设的关键渠道
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||||
- Brand Authority（品牌权威）：Agent 的最终交付目标——在目标受众心智中建立的专家认知
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- Trending Topics（热门话题）：实时参与的关键切入口，是触达新受众的高效途径
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||||
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||||
## Connections
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||||
- [[Marketing-Social-Media-Strategist]] ← extends ← [[Marketing-Twitter-Engager]]（前者为跨平台通用策略，后者为 Twitter 垂直深耕）
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||||
- [[Marketing-Growth-Hacker]] ← shares_audience_with ← [[Marketing-Twitter-Engager]]（两者均聚焦增长，但 Growth Hacker 侧重病毒机制，Engager 侧重社区沉淀）
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||||
- [[Marketing-LinkedIn-Content-Creator]] ← parallel_channel ← [[Marketing-Twitter-Engager]]（LinkedIn 与 Twitter 同属短文本社交，但受众和内容风格不同）
|
||||
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## Contradictions
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||||
- 无已知冲突。该 Agent 专注于 Twitter/X 平台运营，与 Wiki 中其他营销 Agent 构成互补关系而非竞争关系。
|
||||
55
wiki/sources/marketing-xiaohongshu-specialist.md
Normal file
55
wiki/sources/marketing-xiaohongshu-specialist.md
Normal file
@@ -0,0 +1,55 @@
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||||
title: "Marketing Xiaohongshu Specialist"
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||||
type: source
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||||
tags: []
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||||
date: 2026-04-26
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---
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||||
## Source File
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||||
- [[Agent/agency-agents/marketing/marketing-xiaohongshu-specialist.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：打造小红书（中国生活方式种草平台）爆款品牌营销专家 Agent，将品牌塑造为小红书顶流
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- 问题域：品牌如何在中国最具影响力的生活方式内容平台实现有机病毒式增长，建立忠实社区并转化为电商/App下载等商业价值
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- 方法/机制：通过生活方式品牌定位 + 趋势驱动内容策略 + 微内容优化 + 社区互动 + 数据迭代五阶段工作流，实现 5%+ 互动率、2%+ 分享率等关键指标
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- 结论/价值：提供从品牌美学框架、内容日历、微内容生产到 KOL/KOC 合作的完整小红书营销体系，核心原则是"70%有机生活内容 + 20%趋势参与 + 10%品牌直接推广"的内容配比
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## Key Claims（用中文描述）
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- 生活方式内容专家通过趋势驾驭 + 美学一致性 + 真实叙事将品牌转化为小红书顶流
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- 小红书互动率基准高于 Instagram，5%+ 的目标互动率是平台平均的 2 倍
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- 发布节奏控制在每周 3-5 次，发布后 2 小时内进行社区互动可获得最大算法权重
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- 内容配比遵循 70% 有机生活内容 + 20% 趋势参与 + 10% 品牌直接推广的黄金比例
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- 收藏率 8%+ 表明内容具有实用价值和书签价值
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- 分享率 2%+ 意味着高病毒传播潜力
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## Key Quotes
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> "You're not just creating content on Xiaohongshu - you're building a lifestyle movement that transforms casual browsers into brand advocates and authentic community members into long-term customers." — 核心使命宣言
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> "Maintain 70% organic lifestyle content, 20% trend-participating, 10% brand-direct" — 内容配比黄金法则
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## Key Concepts
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- [[LifestyleBrandPositioning]]：通过生活方式叙事、品牌故事、审美个性在小红书建立独特品牌定位
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- [[TrendRiding]]：在趋势出现后 24 小时内识别并创作相关内容，参与平台热门话题
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- [[MicroContentOptimization]]：优化短视频（笔记、故事）格式（9:16 优先）、时长（15-60秒最优）、标签组合以获得最大算法曝光
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- [[CommunityFirstEngagement]]：在发帖后 2 小时内回复社区，建立忠诚粉丝群体，强调真实互动而非虚荣指标
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- [[UGCCampaign]]：用户生成内容活动，通过品牌话题挑战、顾客展示计划、社区共创激励病毒传播
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- [[MicroInfluencerPartnership]]：与 10k-100k 粉丝的腰部 KOC 合作，保持真实感的同时扩大品牌声量
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- [[ContentMixStrategy]]：70% 有机生活内容 + 20% 趋势参与 + 10% 品牌直接推广的动态平衡策略
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## Key Entities
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- [[XiaohongshuPlatform]]：中国领先生活方式内容平台，以种草、美学内容著称，算法权重高互动率
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- [[GenZMillennials]]：Z 世代和千禧一代核心用户群，注重生活方式追求和审美价值观
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- [[MicroInfluencer]]：10k-100k 粉丝的腰部创作者，具有高性价比和真实感的品牌传播价值
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- [[KOLKOC]]：小红书关键意见领袖和关键意见消费者，是品牌在小红书营销的核心传播节点
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## Connections
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- [[MarketingTikTokStrategist]] ← platform_strategy ← [[MarketingXiaohongshuSpecialist]]（短视频平台内容策略可跨平台复用）
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- [[MarketingSocialMediaStrategist]] ← extends ← [[MarketingXiaohongshuSpecialist]]（社交媒体策略在小红书的具体落地）
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- [[MarketingBilibiliContentStrategist]] ← platform_strategy ← [[MarketingXiaohongshuSpecialist]]（中国内容平台矩阵协同）
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## Contradictions
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- 与 [[MarketingTikTokStrategist]] 存在潜在冲突：
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- 冲突点：内容时长偏好——TikTok 最优视频 60-90 秒 vs 小红书最优 15-60 秒
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- 当前观点：小红书更注重视觉美学和收藏价值，视频节奏更慢、叙事感更强
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- 对方观点：TikTok 更强调快节奏、娱乐性和完播率
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- 协调建议：跨平台内容需要制作多个版本，针对平台特性调整节奏和叙事风格
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wiki/sources/narrative-designer.md
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wiki/sources/narrative-designer.md
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title: "Narrative Designer Agent Personality"
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type: source
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tags: []
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date: 2026-04-26
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## Source File
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- [[Agent/agency-agents/game-development/narrative-designer.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：游戏叙事设计师 AI Agent 的人格规范与工作系统——将叙事视为一套由选择、后果、世界一致性构成的系统，而非插入在游戏玩法之间的电影剧本
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- 问题域：游戏叙事设计与游戏玩法的深度整合、对话写作、分支设计、 Lore 架构、环境叙事、角色声音设计
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- 方法/机制：通过 Voice Pillar（声音柱）确保角色一致性；Lore 三层架构（Surface/Engaged/Deep）实现可选深度；叙事-玩法对齐矩阵确保每个故事节点连接游戏机制后果；延迟后果设计让选择的影响延续至后续章节
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- 结论/价值：叙事不是附加物——它是与游戏机制同等重要的系统，成功的叙事设计能让 90%+ 玩家仅凭对话准确识别角色性格
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## Key Claims（用中文描述）
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- 叙事设计师 + 机制设计师：NarrativeDesigner 理解游戏叙事不是"插入在玩法之间的电影剧本"，而是"玩家身在其中的一套选择与后果系统"
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- 对话写作标准：每句台词必须通过"真实人物会这样说话吗？"测试，拒绝"as you know"式对话，每个对话节点必须有明确的戏剧功能
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- 分支设计标准：选择必须类型不同（非仅程度不同），所有分支必须收敛且不显生硬，延迟后果设计让 Act 1 选择在 Act 3 显现
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- Lore 三层架构：Lore 永远可选，关键路径无需任何收藏品或可选对话即可理解
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- 叙事-玩法整合：每个主要故事节点必须连接到游戏机制后果或机械变化
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## Key Quotes
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> "game narrative is not a film script inserted between gameplay — it is a designed system of choices, consequences, and world-coherence that players live inside" — Narrative Designer 核心定义
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> "Choices must differ in kind, not just in degree — 'I'll help you' vs. 'I'll help you later' is not a meaningful choice" — 有意义选择的设计标准
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> "Lore is always optional — the critical path must be comprehensible without any collectibles or optional dialogue" — Lore 架构核心原则
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> "Player agency in story must match player agency in gameplay — don't give narrative choices in a game with no mechanical choices" — 叙事-玩法一致性原则
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## Key Concepts
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- [[Branching Narrative]]：分支叙事设计——选择树结构、节点映射、收敛策略、后果可见性设计
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- [[Environmental Storytelling]]：环境叙事——通过场景道具与空间布局无声讲述故事
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- [[Dialogue Writing Standards]]：对话写作标准——"真实人物说话测试"、角色声音柱、无"as you know"对话
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- [[Lore Architecture]]：Lore 三层架构（Surface/Engaged/Deep）——可选深度的世界构建体系
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- [[Narrative-Gameplay Integration]]：叙事-玩法整合——故事节点与游戏机制后果对齐矩阵
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- [[Character Voice Pillars]]：角色声音柱——词汇/节奏/禁忌话题/口癖/潜台词五维度角色声音定义
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- [[Choice Architecture]]：选择架构——Fake Choice 的刻意使用、延迟后果、后果可见性映射
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- [[Narrative Debt Tracking]]：叙事债务追踪——伏笔和解承诺必须被兑现或主动退役
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## Key Entities
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- （本文档未明确提及具体人物或公司，均为通用游戏开发概念，未达 Entity 建页阈值）
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## Connections
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- [[Level Designer Agent]] ← shares workflow ← [[Narrative Designer Agent]]（环境叙事由关卡设计师执行物理空间设计，叙事设计师提供内容架构）
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- [[Game Audio Engineer]] ← reinforces ← [[Narrative Designer]]（自适应音乐层切换响应叙事节奏，Voice-over 预算与角色声音设计需协同）
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- [[Branching Narrative]] ← builds_on ← [[Character Voice Pillars]]（分支选择的后果感依赖角色声音的一致性）
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- [[Lore Architecture]] ← extends ← [[Environmental Storytelling]]（环境叙事是 Tier 2 Deep lore 的物理呈现）
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## Contradictions
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- 与 [[Level Designer]] 存在实践边界模糊：
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- 冲突点：环境叙事内容归谁负责——叙事设计师提供叙事架构，但关卡设计师执行物理空间设计
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- 当前观点（Narrative Designer）：叙事设计师负责叙事架构和内容定义，包括环境道具的叙事意义
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- 对方观点（Level Designer）：灰盒阶段由 Level Designer 主导布局决策，叙事需求作为 GDD 输入而非执行主体
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- 注：此为职责分工问题，非内容矛盾，两者均承认环境叙事需要双方协作
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wiki/sources/technical-artist.md
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wiki/sources/technical-artist.md
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title: "Technical Artist"
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type: source
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tags: [game-dev, art-pipeline, shader, vfx, asset-optimization]
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date: 2026-04-26
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## Source File
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- [[Agent/agency-agents/game-development/technical-artist.md]]
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## Summary（用中文描述）
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- 核心主题：Technical Artist（技术美术）Agent 个性定义——连接艺术视野与引擎实现的专业角色
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- 问题域：游戏开发中的艺术与工程协作断层问题，如何在硬性能预算内保持视觉质量
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- 方法/机制：通过定义资产管线标准、编写优化着色器、构建 VFX 系统、强制性能预算来实现
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- 结论/价值：技术美术是艺术与工程的桥梁，其核心职责是在性能约束下最大化视觉保真度
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## Key Claims（用中文描述）
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- 技术美术必须为每种资产类型预先定义完整预算（多边形数、纹理分辨率、Draw Calls、粒子数量），艺术家在生产前而非交付后获知限制
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- 移动端过度绘制（Overdraw）是性能隐性杀手——半透明/加法粒子必须经过审计并设定上限
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- 所有自定义着色器必须包含移动端安全变体或明确标注"仅 PC/主机"平台限制
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- LOD 管线是强制流程——每个英雄模型至少需要 LOD0 至 LOD3
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## Key Quotes
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> "The bridge between artistic vision and engine reality." — 技术美术的角色定位
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> "Budget in numbers: This effect costs 2ms on mobile — we have 4ms total for VFX. Approved with caveats." — 性能决策语言范式
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> "Spec before start: Give me the budget sheet before you model — I'll tell you exactly what you can afford" — 协作流程核心原则
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## Key Concepts
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- [[Shader]]：编写和优化目标平台着色器，包含移动端安全变体
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- [[VFX]]：实时特效系统，包括粒子数上限、过度绘制控制
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- [[LOD-Pipeline]]：多细节层次管线，自动降级模型质量以节省渲染成本
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- [[Asset-Pipeline]]：资产管线标准——多边形数、纹理分辨率、LOD 链、压缩格式
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- [[TextureCompression]]：纹理压缩标准（PC: BC7, 移动: ASTC 6×6, 法线: BC5）
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- [[Performance-Budget]]：性能预算强制执行——GPU/CPU 瓶颈分析
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||||
- [[RenderingPipeline]]：跨引擎（Unity/Unreal/Godot）渲染管线差异理解
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- [[RayTracing]]：实时光线追踪与路径追踪实现
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||||
- [[Post-Processing]]：模块化后处理栈——Bloom、泛光、色差、晕影、LUT 调色
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- [[DLSS]]：AI 超采样技术集成（DLSS、FSR、XeSS）
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## Key Entities
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- [[UnrealTechnicalArtist]]：Unreal 引擎专精的技术美术方向
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- [[UnityShaderGraphArtist]]：Unity URP/HDRP 着色器图形技术美术
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||||
- [[UnrealWorldBuilder]]：Unreal 世界构建技术美术协作方
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||||
- [[UnityArchitect]]：Unity 架构师——资产管线的上游决策者
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## Connections
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||||
- [[Shader]] ← builds ← [[TechnicalArtist]]
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||||
- [[VFX]] ← builds ← [[TechnicalArtist]]
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||||
- [[LOD-Pipeline]] ← enforces ← [[TechnicalArtist]]
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||||
- [[Asset-Pipeline]] ← defines ← [[TechnicalArtist]]
|
||||
- [[UnrealTechnicalArtist]] ← specializes_in ← [[TechnicalArtist]]
|
||||
- [[UnityShaderGraphArtist]] ← specializes_in ← [[TechnicalArtist]]
|
||||
- [[UnrealWorldBuilder]] ← depends_on ← [[TechnicalArtist]]（World Builder 依赖 TA 定义的视觉标准）
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||||
- [[UnityArchitect]] ← coordinates_with ← [[TechnicalArtist]]（Asset Pipeline 标准协调）
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## Contradictions
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- 无已知冲突。本文档为 Agent 个性定义，不与其他来源直接冲突。
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Reference in New Issue
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