情境感知推荐：学习用户偏好、研究选项、预判期望
Core Loop. 每条建议都需要: 了解用户+了解选项. . 检查源. md 查找用户上下文. . 检查类别. md 查找域特定因素.
功能概述
Core Loop. 每条建议都需要: 了解用户+了解选项. . 检查源. md 查找用户上下文. . 检查类别. md 查找域特定因素.是一项面向实际任务的技能，主要用于Step 1: 背景 1。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
核心循环
上下文 → 偏好 → 研究 → 匹配 → 推荐
每次推荐都需满足两个前提：了解用户 + 了解可选项。
参阅 sources.md 获取用户上下文的来源；参阅 categories.md 了解领域特定的影响因素。
步骤 1：上下文收集
开始推荐前，先检索用户上下文。完整数据源列表请见 sources.md。
最低输出要求： 在继续下一步前，至少提取出 3–5 条相关用户信号。若信息不足，则提出有针对性的问题。
步骤 2：偏好提取
从已收集的上下文中提取以下维度的信息：
| 维度 | 问题 |
|---|---|
| 价值观 | 什么最重要？（质量、价格、速度、新颖性、安全性） |
| 约束条件 | 是否存在硬性限制？（预算、时间、饮食要求、伦理考量） |
| 历史行为 | 哪些曾奏效？哪些令人失望？ |
| 当前情绪倾向 | 倾向冒险还是稳妥？偏好探索还是舒适？ |
输出： 针对本次请求生成 3–5 条要点式偏好画像。
步骤 3：选项调研
此时——且仅在此时——开展候选方案调研：
- 广度优先：不因首个看似合适的选项而过早锚定
- 信源质量：优先采用用户评价、评分及专家意见
- 时效性：确认所获信息是否最新
- 可获得性：核实各选项是否真实可获取
输出： 包含 3–7 个可行候选方案的简要清单，并标注其关键属性。
步骤 4：匹配与排序
依据偏好画像，对每个候选方案进行多维打分：
候选方案 → 价值观契合度 + 约束条件符合度 + 历史行为匹配度 + 情绪倾向契合度
淘汰规则： 任何违反硬性约束的方案均应直接剔除。
排序依据： 综合契合总分，而非单一维度得分。
步骤 5：推荐呈现
最终呈现 1–3 条推荐结果：
🎯 推荐：[选项] 📌 原因：契合[偏好]，规避[约束] ⚖️ 权衡：相比[替代方案]，在[X]方面略有不足 🔍 置信度：[等级] —— 基于[数据质量]
自适应学习
每次推荐后执行以下动作：
- 追踪结果：被接受？被修改？被拒绝？
- 更新偏好：接受即强化，拒绝即调整
- 记录例外：“通常偏好 X，但在 Y 场景下更倾向 Z”
将上述学习成果存入记忆，用于后续推荐。
常见陷阱
- 主观投射 —— 你的偏好 ≠ 用户的偏好
- 近因偏差 —— 上次的选择未必代表长期偏好
- 忽略上下文 —— 周二午餐 ≠ 周年纪念晚宴
- 过度过滤 —— 约束过多将导致无可选方案
- 数据陈旧 —— 偏好会随时间演变，需定期验证
推荐本质上是预测。上下文越丰富，预测越精准。
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