分配给：Kimi Agent 群 任务类型：内容起草（LobsterAI 审校后纳入项目） 输入材料：见下方 输出格式：Markdown 文件 截止：完成后发送 md 文件给 LobsterAI 审校
为"LLM 与人类直觉"项目撰写一份面向 AI 产品经理和设计师的 《产品化实施指南》。
项目的核心结论是：不同直觉子类型（感知型、概念型、社会型、道德型）需要完全不同的 LLM 产品设计策略。你的任务是将这些理论结论转化为产品团队可直接使用的工作文档。
对四个子类型每个，提供：
- UI/UX 设计模式：主界面的交互流程（谁先判断、AI 何时介入、分歧如何处理）
- 默认设置建议：产品的出厂默认行为（哪些功能默认开启、哪些需要 opt-in）
- 用户提示/引导文案：怎样向用户解释"为什么你要先自己判断"——把认知保护包装为用户价值而非限制
- 场景化豁免规则：在什么低后果场景下可以放宽"人优先"要求
- 异常处理流程：当 AI 和人的判断不一致时，系统的响应逻辑
- 交互时序的具体设计（延迟多久呈现 AI 建议？是否需要强制等待？）
- 轻量级版本（只要求输入一个关键词/方向，而非完整判断）
- 用户教育方案（如何在 onboarding 过程中让用户理解人优先的价值）
- 如何测量"顺从率"——人在看到 AI 不同意见后修改自己判断的比例
- 如果顺从率过高（意味着人优先协议名存实亡），应对策略
假设一个现有的 LLM 产品（如 ChatGPT、Claude 的直觉辅助场景），如何逐步迁移到推荐架构：
- 阶段一（0-3个月）：哪些最低成本的改动可以开始
- 阶段二（3-12个月）：用户适应期的关键步骤
- 阶段三（12-24个月）：深度系统改造
- 每个阶段的风险和回滚策略
- 如何设计实验来验证"人优先协议"确实减少了直觉退化
- 除了准确率，还应该测量哪些指标（用户自我效能感、gut feeling 活跃度、长期独立判断能力追踪）
- 控制组和实验组的设计方案
- 实验周期建议（退化效应可能需要数月才可测量）
将互补地图的核心发现压缩为一张产品决策参考卡——产品经理看一眼就能判断"我们的产品属于哪个直觉子类型→应该用什么设计策略→风险等级是什么→不推进区在哪里"。
- 读者是产品经理和设计师——不是学者。避免使用认知科学术语不加解释。如果必须用术语（如"自动化偏差"），给出 1-2 句通俗解释。
- 具体的、有例子的。不说"应该改变 UI"，要说"在输入框上方加一个'请先输入你的初步判断'区域，AI 建议在用户提交 3 秒后呈现"。
- 保持与主文档术语一致——四个子类型、A/B/C 假说、人优先协议、互补地图等术语的定义以主文档为准。
- 标记系统统一：✅=推荐/可行 ❌=不推荐/不可行
⚠️ =有条件可行 🔴=高风险 🟡=中风险 🟢=低风险 - 语言：中文。
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主文档
LLM_Intuition_Exploration.md：项目完整理论框架。重点阅读：- 第五节"三条铁律 & 四个不推进"——这是产品设计红线
- 第四节"九个核心判断"——判断 2（退化循环的条件性）、判断 7（人优先协议有效性）、判断 9（身份退位）
- 第三节的矩阵表（3.1 和 3.2）——LLM 在每个子类型上的可达性和替代判定
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综合输出
4_Synthesis_v1.0.md：聚焦于应用层面。重点阅读：- B 节"协作模式设计"——四个子类型的协作协议和时序设计（这是产品指南最重要的参照）
- C 节"进化方向优先级"——哪些可以加速推进、哪些严格限制
- A.3 退化风险热力图——各子类型的退化时间线
- 放射科 on-demand AI 模式下的 upskilling 效应（Insights into Imaging 2024）
- 35 项研究的自动化偏差系统综述——AI-first 协议显著增加自动化偏差
- Buçinca et al. 2021——Cognitive Forcing Functions 减少过度依赖
- Köbis & Rahwan Nature 2025——委托 AI 道德决策使作弊率 5%→80%
生成一个独立的 Markdown 文件，命名 Appendix_Product_Guide.md。
结构：
# 附录：产品化实施指南
## 1. 产品决策一页纸
## 2. 按子类型的设计规范
### 2.1 感知型直觉产品
### 2.2 概念型直觉产品
### 2.3 社会型直觉产品
### 2.4 道德型直觉产品
## 3. 人优先协议实施指南
## 4. 现有产品迁移路线图
## 5. A/B 测试设计方案
此任务文件由 LobsterAI 生成，作为多 Agent 协作的一部分。Kimi Agent 完成初稿后，LobsterAI 将进行术语一致性审校并纳入主项目。