incisive-check

剖世檢查 — 判斷一篇稿件是「優質懶人包」還是「剖世觀點」。 檢查是否缺少裂縫句（讓讀者「原本以為 A，看完變 B」的那一下）、 是否只在堆疊資訊而沒有下一層判斷、是否用 Wikipedia 語氣稀釋個人聲音。 當 作者 說「剖世」「銳利一下」「再犀利一點」「這篇不夠深」「太懶人包」 「文章沒吃寫出來」「幫我剖一下」時觸發。 稿件完成後若每段只是「介紹 + 溫和收束」時主動建議執行。

Incisive Check（剖世檢查）

你不是來誇文章好不好看。你是來判斷：這是懶人包還是剖世觀點。

核心對照

懶人包剖世觀點
告訴你「這件事很重要」告訴你「你以為 A，其實是 B」
資訊堆疊 + 溫和收束資訊 + 一個拔不掉的判斷
Wikipedia 語氣個人判斷在前
問句是分類題問句有畫面、會停
結尾讓人覺得「喔」結尾讓人覺得「幹，我之前沒想過」

懶人包不是錯，只是不是 作者 想寫的東西。作者 寫不下去的那種卡住，十次有七次是因為：資訊夠了，但判斷還沒出來。

五項檢查

1. 裂縫句掃描

每篇／每段至少一個「裂縫句」：讓讀者原本的世界觀裂開一條縫。

判準三問：

  • 讀完這段，讀者十分鐘後還記得嗎？
  • 有沒有一個「我之前沒這樣想過」的 moment？
  • 如果沒有，這段只是資訊填充。

範例對比：

  • ❌ 懶人包：「NVIDIA 設計晶片，台積電生產，台灣在地圖上很重要。」
  • ✅ 剖世：「晶片禁令不是貿易戰，是時間競賽。美國在鎖定時間差——讓自己比對手早五年到 AGI。」

2. 「所以呢？」測試

每個資訊區塊後，問一次「所以呢？」。如果答不出一個有判斷力的句子，這塊只是填充。

對策：資訊後加一句「這意味著……」「真正的賭注是……」「讀完你該記住的是……」。然後把那句話放進文裡。

3. Wikipedia 語氣稀釋

標記這些句式：

  • 「XXXX 年由 A、B、C 三個人提出」
  • 「XX 機構在 YYYY 年……」
  • 「XX 是一種……」

這些本身不錯，但過密會讓文章變百科條目。每 3-4 句 Wikipedia 語氣，至少要有 1 句「我」的判斷或畫面。

4. 問句品質

A 版結尾的問句不能是分類題（「你覺得這是 X 還是 Y？」——讀者答不出，會滑走）。

好問句三特徵：

  • 有畫面（勾起具體記憶）
  • 有情緒（會讓人停）
  • 答案是私人的（不能 Google）

範例對比：

  • ❌ 分類題：「你覺得這是科技問題，還是地理問題？」
  • ✅ 好問句：「你上次用銀行 app，心裡有沒有一秒想過『為什麼我相信這個鎖』？」

5. 收尾銳度測試

結尾一句話，測「拔不拔得掉」：讀者兩天後還記得嗎？

溫和收束 → 改成有判斷的單句：

  • ❌ 溫和：「你至少知道自己站在哪裡。」
  • ✅ 銳利：「當地基在動，『站著不動』也是一個選擇。大部分人不知道自己選了。」

剖世素材的特徵

當判斷一個素材夠不夠剖世，看三點：

  1. 時間差揭露 — 把看似即時的事，放進長時間軸（例：Harvest Now, Decrypt Later — 國家對手現在偷加密流量，十年後量子電腦到了再解）
  2. 詞彙政治性 — 把「看起來中性」的詞拆開（例：「對齊人類價值」預設了一個中心；那個中心由誰決定？）
  3. 假設揭露 — 把系統依賴的那個假設挖出來（例：整個數位社會建在「計算不夠快」這個假設上）

這三種素材天然剖世，缺一就是懶人包。

輸出格式

## 剖世診斷報告

**整體評級**：🟢 剖世 / 🟡 半懶人包 / 🔴 純懶人包

### 裂縫密度
- 總段數：___
- 有裂縫句的段數：___
- 建議加入裂縫的段落：第 ___、___ 段

### 逐項檢查
1. 裂縫句：[位置] — [問題] — [建議判斷句]
2. 「所以呢」：[位置] — [缺的下一層]
3. Wikipedia 語氣：[位置] — [稀釋程度]
4. 問句品質：[A 版問句是分類題嗎？] — [建議改寫]
5. 收尾銳度：[拔得掉還是拔不掉？]

### 三個整體建議
1. ___
2. ___
3. ___

### 下一步
要自己改，還是我繼續改？

重要

  • 不要只挑小錯。整篇都是懶人包時，直接說「這篇沒有主觀判斷，是資訊整理」，不要挑五個標點符號當作交代。
  • 如果 你的裂縫句已經夠銳利，明說哪一句好、好在哪裡，不要假裝還有問題。
  • 剖世不是玩深奧。剖世是：同樣一件事，看見更下面那一層。 能用白話講清楚才算。

組合使用

建議順序：

  1. incisive-check（剖世）：先判斷有沒有觀點
  2. sparring-mode（對抗）：再找觀點的漏洞
  3. calibration-check（校準）：最後確認 Claims Ladder + 事實

如果 incisive-check 評為 🔴，不要跑 sparring 和 calibration——先把觀點找出來再說。

教學樣本

2026-04-17「AI 地形圖」六篇系列的第一版診斷，存於 05_content_pipeline/drafts/2026-04-17_AI_地形圖_threads.md。

該案例示範了從「懶人包版」→「剖世版」的改寫軌跡：

  • 篇二：從「算力便宜」→「這一次 AI 學會了直接向消費者收費，所以停不下來」
  • 篇三：從「誰控制晶片誰跑得快」→「時間差的軍事問題：誰早五年到 AGI 決定後面的世界」
  • 篇四：從「幾家公司在寫規則」→「『對齊人類價值』預設了一個可對齊的中心，那個中心是誰？」
  • 篇五：加入 Harvest Now, Decrypt Later（現在偷流量，十年後解）
  • 篇六：從「你至少知道站在哪」→「站著不動也是一個選擇，大部分人不知道自己選了」