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# 正念 APP｜文案畫像打分標準（Content Profile · Cᵢ · V1）
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> **用途**：
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> 本文件定義「每一句文案如何被轉換為可計算的內容畫像（Content Profile）」。
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> 該畫像將與 **用戶畫像 U** 進行匹配，用於個性化推薦與推送排序。
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> **使用對象**：
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>
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> * AI Reviewer（自動打分）
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> * 人工內容審稿／校準
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> * 推薦系統（selector / ranker）
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## 一、核心原則（請務必遵守）
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1. **不是評價文案好不好**，而是：
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> 這句話「適合對誰說、在什麼狀態下說」
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2. **能不標就不標**：
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* 沒有明確指向，就標為 `general`
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* 不要為了打分而硬塞標籤
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3. **高個性化 = 高風險**：
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* 指向越具體（孕吐、育兒比較、婆媳），越需要搭配禁推規則
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## 二、Content Profile 結構總覽
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每一句文案 Cᵢ，需產出以下欄位：
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```text
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C_i.stage // general / expecting / parenting / unknown
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C_i.emotion_score // 0–1 或 general
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C_i.context_suitability // 各 context 的 {0, 0.5, 1}
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C_i.need_suitability // 各 need 的 {0, 0.5, 1}
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C_i.personalization_power // 0 / 0.5 / 1
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C_i.risk_flags // 風險標記（可多個；Hard Filter / Soft Penalty 會使用）
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// Rerank / 去重 / 頻控所需（若資料源可提供，強烈建議補齊）
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C_i.content_id // 句子唯一 ID（建議 stable，不隨文案微調而變）
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C_i.author_id // 作者/來源 ID（可為空）
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C_i.template_id // 模板 ID（可為空；用於多樣性與頻控）
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// 置信度（可選；用於 Push 的「不確定性懲罰 / 降個性化」）
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C_i.review_confidence // 0–1；AI/人工對標註結果的置信度（缺省可按流程給預設值）
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```
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## 三、mom_stage（母職階段）定位規則
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### 可選值
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* `general`（預設）
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* `expecting`
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* `parenting`
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* `unknown`
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### 判斷標準
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#### `expecting`
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**必須出現以下任一類語義**：
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* 懷孕、孕期、孕吐、胎動、產檢、待產
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* 明確指向「即將成為媽媽」的心理狀態
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> 若只是提到「未來」「新階段」，不算 expecting
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#### `parenting`
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**必須出現以下任一類語義**：
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* 已有孩子的日常（哄睡、尿布、育兒、學校、教養）
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* 明確「身為媽媽正在照顧孩子」
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#### `unknown`
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**僅在以下情況使用**：
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* 文案明確「不論你在哪個階段」「不管你是否是媽媽」
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* 明確避免母職角色語言
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#### `general`
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* 沒有任何明確母職階段指向（**最常見**）
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## 四、emotion_score（情緒調性）— 連續型
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### 對齊用戶 emotion 軸
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| 調性 | emotion_score |
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| --------- | ------------- |
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| 安撫低落 / 陪伴 | 0.0–0.2 |
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| 減壓、縮小世界 | 0.2–0.4 |
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| 疲累修復 | 0.4 |
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| 中性穩定 | 0.6 |
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| 平靜、呼吸 | 0.8 |
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| 慶祝、喜悅 | 1.0 |
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### 打分規則
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* 若文案同時包含多種調性，取**主導語氣**
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* 若無明確情緒調性 → 設為 `general`
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## 五、context_suitability（影響來源適配）
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### 可選 context
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* family / work / relationship / friends / health
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### 打分方式（對每一個 context）
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| 分數 | 含義 |
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| --- | -------- |
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| 1.0 | 明確命中該情境 |
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| 0.5 | 通用可推 |
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| 0.0 | 不適合／可能刺痛 |
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### 示例
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* 提到「老公／婆婆／孩子」→ family = 1
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* 提到「上班／職場拉扯」→ work = 1
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* 完全抽象支持 → 所有 context = 0.5
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## 六、need_suitability（支持需求適配）— **最重要**
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### 可選 need
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* emotional_support
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* parenting_pressure
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* self_worth
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* anxiety_relief
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* rest_balance
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### 打分方式（對每一個 need）
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| 分數 | 含義 |
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| --- | ---------- |
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| 1.0 | 明確回應此 need |
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| 0.5 | 部分相關／通用支持 |
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| 0.0 | 無關或反向 |
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### 判斷原則（舉例）
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* 「你不需要撐著，我在」→ emotional_support = 1
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* 「你已經做得夠好了」→ self_worth = 1
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* 「慢一點、休息一下」→ rest_balance = 1
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* 「不是你做錯，只是育兒真的很難」→ parenting_pressure = 1
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## 七、personalization_power（個性化力度）
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> 用於控制「專屬程度 vs 風險」
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| 值 | 定義 |
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| --- | ------------ |
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| 0.0 | 完全通用（任何人都可推） |
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| 0.5 | 弱指向（稍微貼近某情境） |
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| 1.0 | 強指向（高度具體） |
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### 判斷依據
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* 是否提及具體角色／場景／困境
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* 是否假設用戶正在經歷某件事
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## 八、risk_flags（禁推規則標記）
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> 用於 **Hard Filter**，優先於任何分數
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### 重要語義（工程側必讀）
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1. `risk_flags` **描述的是「這句話對哪些用戶/狀態不安全」或「需要降權」**，而不是內容的 `stage`。
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2. **命名規範（工程側定死）**：一律使用 `unsafe_for_*` / `block_*` / `soft_*` 前綴。
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- `unsafe_for_*`：對特定用戶狀態不安全，通常進 Hard Filter（場景不同可調）
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- `block_*`：高風險健康/醫療等，進 Hard Filter（特別是 Push）
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- `soft_*`：不做硬性過濾，但在排序中做風險懲罰（Soft Penalty）
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3. 若不確定，寧可標更保守的 flag（Push 安全優先）。
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### 標準 flags（V1.1，推薦使用）
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* `unsafe_for_stage_unknown`
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* 文案假設用戶正在育兒 / 有孩子 / 以「你作為媽媽」為前提（對 `mom_stage=unknown` 容易冒犯）
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* `unsafe_for_stage_parenting`
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* 文案明確懷孕語境（對 `mom_stage=parenting` 可能刺痛）
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* `unsafe_for_emotion_low`
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* 高昂慶祝型、過嗨、強刺激（對 `emotion_score ≤ 0.2` 不適合）
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* `block_health_medical`（Hard Block）
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* 具「醫療/診斷/嚴重暗示」：疾病確診、用藥、治療方案、醫囑、手術、急重症、危險警示等
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* 这类内容属于高风险：**建议全场景（Feed/Push/Widget）Hard Filter**，不依赖用户是否选择 `context: health`
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* `soft_health_sensitive`（Soft Penalty）
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* 健康/身心照顧相關，但不含診斷/治療/嚴重暗示：疲憊、睡眠、壓力、呼吸、覺察身體、日常照護
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* 不做禁推，但在 Push/Widget 需降權，避免過度私密或觸發
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### 舊 flags（V1，已棄用但需兼容）
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> 若歷史資料仍使用舊 flag，工程側需在入庫/讀取時做一次映射，避免語義漂移。
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* `block_stage_unknown` → `unsafe_for_stage_unknown`
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* `block_stage_parenting` → `unsafe_for_stage_parenting`
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* `block_emotion_low` → `unsafe_for_emotion_low`
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* `block_health_sensitive` → `block_health_medical` 或 `soft_health_sensitive`
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* 判斷原則：含診斷/治療/嚴重暗示 → `block_health_medical`；否則 → `soft_health_sensitive`
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> AI Reviewer 若不確定，寧可標記 flag
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### 置信度缺省值（工程约定，V1.2）
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* 若数据源未提供 `C_i.review_confidence`：推荐系统侧默认按 `0.7` 处理（用于 `P_uncertainty`），并建议后续补齐可观测与标注流程
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## 九、AI Reviewer 打分流程（強烈建議）
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1. **先判斷是否 general**（能 general 就 general）
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2. 再標註：stage（若有）
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3. 再決定 emotion_score（主導語氣）
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4. 再填 context / need suitability
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5. 最後判斷 personalization_power
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6. 若有任何「可能翻車」風險 → 加 risk_flag
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## 十、設計總結（一句話）
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> Content Profile 的目的不是把話分門別類，
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> 而是避免在錯的時間，用錯的方式，對錯的人說話。
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本文件為 V1，可隨實際推送數據進行校準與升級。
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