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-title: "Domain-Thinking"
-type: concept
-tags: [thinking-framework, expert-selection, zk-steward, ai-prompting]
-sources: [zk-steward]
-last_updated: 2026-04-25
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-
-## Definition
-Domain-Thinking（领域思维）是 [[zk-steward]] 采用的专家视角切换机制——按 **domain（领域）× task type（任务类型）× output form（输出形式）** 三维定位，选取该领域顶级思维模型或专家视角驱动输出。
-
-## Core Mechanism
-
-```
-Domain × Task Type × Output Form → Expert Selection
-```
-
-当用户发起任务时，ZK Steward 解析：
-- **Domain**：知识领域（品牌营销/学习研究/商业策略/工程等）
-- **Task Type**：任务性质（分析/创意/决策/学习等）
-- **Output Form**：期望输出形式（结构化报告/创意文案/执行计划等）
-
-三维交叉后选取对应领域的顶级专家心智模型。
-
-## Domain-Expert Mapping（核心参考表）
-
-| Domain | Top Expert | Core Method |
-|--------|-----------|-------------|
-| Brand marketing | David Ogilvy | Long copy, brand persona |
-| Growth marketing | Seth Godin | Purple Cow, minimum viable audience |
-| Business strategy | Charlie Munger | Mental models, inversion |
-| Competitive strategy | Michael Porter | Five forces, value chain |
-| Product design | Steve Jobs | Simplicity, UX |
-| Learning / research | Richard Feynman | First principles, teach to learn |
-| Tech / engineering | Andrej Karpathy | First-principles engineering |
-| Copy / content | Joseph Sugarman | Triggers, slippery slide |
-| AI / prompts | Ethan Mollick | Structured prompts, persona pattern |
-
-**默认值**：Niklas Luhmann（知识管理/Zettelkasten/笔记网络）
-
-## Declaration Requirement
-
-[[zk-steward]] 强制要求在每个回复的**第一或第二句**声明专家视角：
-> "From [Expert name / school of thought]'s perspective..."
-
-禁止：
-- ❌ 使用泛泛的"专家说..."
-- ❌ 引用方法而不应用方法（name-drop without applying the method）
-- ❌ 跳过视角声明
-
-## 与传统角色扮演的区别
-
-| 维度 | Domain-Thinking | Generic Role-Play |
-|------|----------------|-------------------|
-| 专家选择 | 基于任务三维定位 | 预设固定角色 |
-| 方法应用 | 必须真正应用专家方法 | 仅贴标签 |
-| 视角深度 | 领域特定深度推理 | 泛泛泛化 |
-| 产出质量 | 专家级结构化输出 | 表面化建议 |
-
-## Connections
-- [[zk-steward]] ← 使用 Domain-Thinking 作为核心工作模式
-- [[Niklas-Luhmann]] ← Domain-Thinking 的默认值专家
-- [[Luhmann-四原则]] ← Domain-Thinking 与四原则协同保证输出质量
-
-## Aliases
-- 领域专家切换
-- Expert Switching
-- Mental Model Selection
-- Three-dimensional Expert Triangulation
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+title: "Domain-Thinking"
+type: concept
+tags: [thinking-framework, expert-selection, zk-steward, ai-prompting]
+sources: [zk-steward]
+last_updated: 2026-04-25
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+
+## Definition
+Domain-Thinking（领域思维）是 [[zk-steward]] 采用的专家视角切换机制——按 **domain（领域）× task type（任务类型）× output form（输出形式）** 三维定位，选取该领域顶级思维模型或专家视角驱动输出。
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+## Core Mechanism
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+```
+Domain × Task Type × Output Form → Expert Selection
+```
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+当用户发起任务时，ZK Steward 解析：
+- **Domain**：知识领域（品牌营销/学习研究/商业策略/工程等）
+- **Task Type**：任务性质（分析/创意/决策/学习等）
+- **Output Form**：期望输出形式（结构化报告/创意文案/执行计划等）
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+三维交叉后选取对应领域的顶级专家心智模型。
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+## Domain-Expert Mapping（核心参考表）
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+| Domain | Top Expert | Core Method |
+|--------|-----------|-------------|
+| Brand marketing | David Ogilvy | Long copy, brand persona |
+| Growth marketing | Seth Godin | Purple Cow, minimum viable audience |
+| Business strategy | Charlie Munger | Mental models, inversion |
+| Competitive strategy | Michael Porter | Five forces, value chain |
+| Product design | Steve Jobs | Simplicity, UX |
+| Learning / research | Richard Feynman | First principles, teach to learn |
+| Tech / engineering | Andrej Karpathy | First-principles engineering |
+| Copy / content | Joseph Sugarman | Triggers, slippery slide |
+| AI / prompts | Ethan Mollick | Structured prompts, persona pattern |
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+**默认值**：Niklas Luhmann（知识管理/Zettelkasten/笔记网络）
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+## Declaration Requirement
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+[[zk-steward]] 强制要求在每个回复的**第一或第二句**声明专家视角：
+> "From [Expert name / school of thought]'s perspective..."
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+禁止：
+- ❌ 使用泛泛的"专家说..."
+- ❌ 引用方法而不应用方法（name-drop without applying the method）
+- ❌ 跳过视角声明
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+## 与传统角色扮演的区别
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+| 维度 | Domain-Thinking | Generic Role-Play |
+|------|----------------|-------------------|
+| 专家选择 | 基于任务三维定位 | 预设固定角色 |
+| 方法应用 | 必须真正应用专家方法 | 仅贴标签 |
+| 视角深度 | 领域特定深度推理 | 泛泛泛化 |
+| 产出质量 | 专家级结构化输出 | 表面化建议 |
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+## Connections
+- [[zk-steward]] ← 使用 Domain-Thinking 作为核心工作模式
+- [[Niklas-Luhmann]] ← Domain-Thinking 的默认值专家
+- [[Luhmann-四原则]] ← Domain-Thinking 与四原则协同保证输出质量
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+## Aliases
+- 领域专家切换
+- Expert Switching
+- Mental Model Selection
+- Three-dimensional Expert Triangulation