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Domain-Thinking concept
thinking-framework
expert-selection
zk-steward
ai-prompting
zk-steward
2026-04-25

Definition

Domain-Thinking领域思维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

Aliases

  • 领域专家切换
  • Expert Switching
  • Mental Model Selection
  • Three-dimensional Expert Triangulation