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pack: zh-viral-hook
language: zh
name: 病毒钩子模式
version: 1.0.0
patterns: 8
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  id: bootstrap-patterns-pre-provenance
  status: needs-quarterly-refresh
  source: maintainer-curated pattern packs before quarterly corpus snapshot tracking
  last_validated: null
score_only: true
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# 病毒钩子模式（仅评分）

本模式包**仅用于评分（`--score`）和审计（`--audit`）**，不会在重写时主动修改。它捕捉社交媒体（微信、小红书、抖音、微博等）营销文案中常见的"AI 网红风"信号——数字震撼钩子、标题党悬念结尾、回避验证的权威断言、呼吸优化短句堆叠、夸张互动词汇、伪统计引用、头衔堆叠和未来自我承诺。

命中本包不代表内容一定是 AI 生成的——人类作者也常用这些模式。但当几种模式同时出现时，评分就会与读者直觉一致："这看起来像 AI 润色过的营销文案"。

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### 1. 数字震撼钩子

**关注词汇：** 仅 N 天就 / 短短 N 个月 / N 小时内、N 万人 / N 亿曝光 / 涨粉 N 万、0 预算 / 零成本 / 单价 N 元、暴涨 N 倍、N% 增长

**问题：** 用一个具体的震撼数字作为主要冲击杠杆。如果同一篇没有可验证的来源（链接、截图、官方公告），更像营销机器人或 AI 网红的写法，而不是真人在分享自己的经历。

**触发条件：** 强主张依赖一个抢眼数字（时间、规模、百分比），同一篇没有给出来源或核验路径。

**排除条件：**
- 第一人称的个人数字（"我月薪 8000"）
- 习惯性夸张（"看了一百遍"）
- 可独立核实的常识统计

**Semantic Risk:** LOW —— 仅评分，重写时不动。
**Preservation Note:** 该模式默认仅评分不重写；若用户明确要求弱化钩子，保留数字本身、出处和量级，不要把可验证数据删成泛泛描述。
**检测示例：**
> 60 天破 25 万 star。

> 0 预算做出 1 亿曝光。

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### 2. 标题党悬念结尾

**关注词汇：** 你猜怎么着 / 你以为〜其实、为什么 / 凭什么 / 凭啥、不看后悔、想知道答案吗、原因竟然是

**问题：** 文章末尾用一个未解的反问或悬念吸引点击、关注、评论，而不是给出信息本身。AI 生成的爆款文案几乎不会跳过这个结尾模式。

**触发条件：** 文章**最后一句**是一个未被正文回答的反问，或显式引导读者做出参与行为（关注、收藏）。

**排除条件：**
- 真正引出后续段落或下一篇文章答案的提问
- 指明特定话题和回应渠道的真实讨论邀请

**Semantic Risk:** LOW —— 仅评分。
**Preservation Note:** 该模式默认仅评分不重写；若要改写，保留真正的提问、行动号召或悬念功能，只去掉未兑现的标题党包装。
**检测示例：**
> 0 预算做到这个，你猜他怎么操作的？

> 你品，你细品。

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### 3. 回避验证的权威断言

**关注词汇：** 史上首次 / 全球第一、空前 / 前所未有、唯一一个 / 唯一能、据说 / 据悉（不指名来源）、业内人士透露（无来源）

**问题：** 不附可验证证据就给出绝对范围或排名声明。真人通常会加缓冲（"我看过的范围内"）或注明出处；AI 网红文案靠果断断言制造冲击。

**触发条件：** 出现"史上首次 X"、"全球唯一 Y"等绝对范围或排名断言，同时全文没有来源、链接、截图、具名专家。

**排除条件：**
- 自明的常识陈述
- 明显的修辞夸张（习语）
- 第一人称的个人评价（"我看过最棒的电影"）

**Semantic Risk:** LOW —— 仅评分。
**Preservation Note:** 该模式默认仅评分不重写；若要改写，保留核心主张，同时补足或点明来源，不能凭空编造权威出处。
**检测示例：**
> GitHub 史上从未见过这种增长速度。

> 全球开发者都在疯狂使用。

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### 4. 呼吸优化短句堆叠

**关注词汇：**（结构性模式——按形式判断，不看具体词汇）

**问题：** 整篇刻意把每个句子切成一行，用换行分隔以适配竖向滚动阅读。这是社交媒体和小红书风格的典型排版。真人写长文通常有自然的"句长起伏"——长短句混合。

**触发条件：** 整篇几乎都是 1 句 = 1 段的形式，连续 4 个以上单句段落，平均句长在 15 字以下。零星出现一两个短句不触发。

**排除条件：**
- 诗、歌词、韵文
- 本就简短的备忘、通知、提示
- 对问题的一两句回答
- 主体由代码块、列表、引用对话构成的内容

**Semantic Risk:** LOW —— 仅评分；这种排版可能是有意选择。
**Preservation Note:** 该模式默认仅评分不重写；若要调整节奏，保留平台语境、停顿效果和原有重点，不要把短句强行合成长句。
**检测示例：**
> 史上从未有过这种增速。
>
> 仅 60 天，25 万 star。
>
> 一个叫 OpenClaw 的工具做到了。
>
> 0 广告，全球开发者却疯狂涌入，凭什么？

（4 段单句，平均约 12 字，换行分隔 → 触发。）

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### 5. 夸张互动词汇

**关注词汇：** 绝了 / 真的绝了、封神 / 神级、太炸了 / 炸裂、卷王 / 内卷、不看后悔 / 错过亏大了、王炸 / yyds、爆赞 / 直接拿下、必须冲

**问题：** 为了拉互动而堆砌的夸张词汇。人类作者会用，但一篇里堆几个就成了强信号——AI 模仿爆款文案时几乎一定会带上。

**触发条件：**
- 一篇出现 1 次：Low
- 出现 2 次：Medium
- 出现 3 次或以上：High

**排除条件：**
- 自嘲或玩笑语境且明确说明
- 引用、对话内容
- 游戏、体育等领域且有客观成绩支撑（"绝杀"等）

**Semantic Risk:** LOW —— 仅评分。
**Preservation Note:** 该模式默认仅评分不重写；若要降调，保留营销目的和品牌语气，同时避免把事实性优势削弱成无信息的中性话。
**检测示例：**
> 这工具真的绝了，开发者都疯了。

> 不试试就亏大了的神级工具。

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### 6. 伪统计引用

**关注词汇：** 研究显示 N% / 数据表明 N% / 有调查说 / 科学证明 / N% 的人 / 专家指出（无来源）/ 统计上

**问题：** 用精确数字借用“研究感”，却不给读者核验路径。AI 润色过的营销文案常用这种假精确，把普通建议包装成已被证明的事实。

**触发条件：** 数字或比例被归因给笼统的研究、数据、调查、科学或专家，但同一篇没有机构名、链接、样本、时间或方法说明。

**严重度标尺：**
- Low：无来源统计只支持一个次要点。
- Medium：统计数字作为开头钩子或主要行动号召的依据。
- High：精确百分比支撑健康、金融、职业或安全建议，或多条无来源统计同时出现。

**排除条件：**
- 给出了具名报告、出版物、数据集或链接
- 明确标注为示例或假设数字
- 第一方数据同时说明范围和测量语境
- 可由读者独立核验的公共常识数据

**Semantic Risk:** LOW —— 仅评分。
**Preservation Note:** 该模式默认仅评分不重写；若用户要求降调，保留真实数字，并改为补来源、加限定或移除伪研究框架。不要凭空编造来源。
**改写前 / 改写后示例（手动降信号）：**
> 改写前：研究显示，73% 的创业者因为忽略这个习惯而亏钱。
>
> 改写后：这个 73% 没有给出来源。更稳妥的说法是：每周检查现金流可以更早发现亏损。

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### 7. 头衔堆叠式权威

**关注词汇：** 斯坦福背景 / Y Combinator 支持 / 前 Google / 哈佛博士 / Forbes 报道 / 获奖 / 连续创业者 / 顶级 CEO 信任 / 行业领先专家

**问题：** 把多个声望标签堆在主张前面，让“头衔”替代证据。如果这些标签模糊、无关或无法说明结论，就会像增长帖模板或 AI 网红文案。

**触发条件：** 学校、投资机构、前雇主、奖项、媒体、职称等权威标签连续出现 2 个以上，并被用来出售一个建议、产品或趋势，而不是补充已有证据。

**严重度标尺：**
- Low：出现 2 个标签，但人物/产品具名，主张范围较窄。
- Medium：3 个以上标签作为建议、产品或趋势的主要开场钩子。
- High：在高风险建议或购买/注册 CTA 中，头衔堆叠完全取代证据。

**排除条件：**
- 简历、人物简介、演讲嘉宾介绍等以资历为主题的文本
- 具名且可核验的资历，并且与主张直接相关
- 正文已有证据，头衔只作为背景信息

**Semantic Risk:** LOW —— 仅评分。
**Preservation Note:** 该模式默认仅评分不重写；若要降调，保留可核验的从属关系，只减少堆叠和从头衔直接跳到结论的部分。
**改写前 / 改写后示例（手动降信号）：**
> 改写前：斯坦福背景、Y Combinator 支持的连续创业者，分享让增长翻 10 倍的工作流。
>
> 改写后：一位创业者分享了他们每周复盘增长指标的工作流；采用前先用自己的数据测试。

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### 8. 未来自我 / 拟亲密二人称承诺

**关注词汇：** 朋友 / 听我说 / 先收藏 / 未来的你会感谢现在的自己 / 一年后的你会感谢 / 相信我 / 以后你会懂

**问题：** 文案把读者当成朋友或未来的自己来称呼，用未来感谢、后悔或亲密感推动收藏、分享、关注。它制造情绪压力，却没有增加证据。

**触发条件：** 开头或结尾直接把读者称作朋友、未来的自己或亲密对象，并承诺未来会感谢/后悔，通常伴随收藏、分享、关注等动作要求，但同一篇缺少具体支撑。

**严重度标尺：**
- Low：休闲社交帖里出现一次“收藏/未来感谢”式短语。
- Medium：未来自我承诺构成标题、开头或结尾 CTA。
- High：与紧迫感、稀缺性或高风险人生/职业建议组合。

**排除条件：**
- 真正写给已知朋友或社群成员的信息
- 教练、咨询、问责场景中关系明确
- 回忆录或自我反思中写给过去/未来自己的文本
- 没有情绪压力的普通日历、提醒或收藏说明

**Semantic Risk:** LOW —— 仅评分。
**Preservation Note:** 该模式默认仅评分不重写；若要重写，保留有用的提醒、清单或行动，同时移除伪亲密和无法验证的未来回报。
**改写前 / 改写后示例（手动降信号）：**
> 改写前：朋友，先收藏这篇。一年后的你一定会感谢现在的自己。
>
> 改写后：如果你下个月要做计划，可以保存这份清单。
