Original Prompt (02/10/2026)

• Black Box, very random without structures, lack of explanations!
• Should add more rules to frame the result

V1 (02/16/2026)

• 服务与价格 — 你要买什么，花多少钱？
  • 自由文字输入。价格和周期分两步确认——如果用户只说了数字但没说周期，系统会追问"这是按月还是按年？"并给出选项 chips
  • 归一化为 price_monthly，用于预算比对和评分
• 订阅动机 — 你为什么想买？
  • 选项 chips（Work / Entertainment / Health / Learning / Other）。用户也可以补充一句话说明
  • 影响 Need Fit 维度评分（满分 25 分），动机越清晰分越高
• 预期使用频率 — 你打算用多频繁?
  • 接映射为 Expected Usage 维度分数（满分 25 分）。"每天用"得满分，"几乎不用"得 0 分
• 风险感知 — 你最担心什么？
  • 用户自己说出的顾虑往往是最准的预测——担心"会忘记取消"的人，大概率真的会忘。这个维度帮助我们在报告里针对性地提示。
  • 影响 Risk 维度评分（满分 10 分），也影响报告中的 Factors 提示文案。
• 预算感受 — "这个价格对你来说压力大吗？
  • 影响 Budget Fit 维度评分（满分 25 分），也是 high uncertainty 判断的重要信号。
• 重叠程度 — 你现在有类似的订阅吗？
  • 这是最容易被用户忽略但最值得关注的一点——很多人在已经有 Spotify 的情况下又去订 Apple Music，纯粹因为"忘了"。
  • 影响 Overlap 维度评分（满分 15 分）。高度重叠会大幅拉低总分。
• 特殊规则： 如果用户回答了太多"说不准"（high uncertainty），即使分数高，也最多只推荐"先试用"，不直接推荐订阅。

V2 - V3 (02/18/2026)

• V1 的 Audit 逻辑是准确的，但冷漠的。它把每个用户都当成第一次接触订阅的陌生人，用相同的问题、相同的权重、相同的报告格式对待所有人。结果是：评分可复现，但没有"个 app 懂我"的感觉。⇒ 在保持评分理性的前提下，让判断更聪明，让报告更像一个了解你的人说的话 ⇒ Change questions, adding aha moment to trigger ‘it knows me!’

• 整体架构：前台 5 维度(V2) + 后台 3 调节器(V3)

  

• Persona Alignment → 影响 Need Fit

  • 逻辑： Need Fit 不只看动机清不清晰，还看这个动机和用
  • 系数范围：0.7 ~ 1.3（cap 住，不允许超出）
  • 数据来源： Setup 阶段采集的兴趣标签 (NEW ADDED)

• Subscription Lifecycle → 影响 Expected Usage

  • 历史行为比自我预测更可信。用户说"我会每天用"，但如果他上次因为"用得太少"取消了同一个订阅，这个预测的可信度要打折。

• Portfolio Pattern → 影响 Overlap

  • 逻辑： Overlap 不只看单点重叠，还看同类别的行为 pattern。有人天生在某个类别浅尝，这个 pattern 本身是一个信号。

• Uncertainty Penalty 保留，但逻辑微调

Report Structure