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app/services/ai_engine/_benchmark_prompt.py — 第2环标杆8维分析 prompt

8维草案来源（倩倩姐2026-06-16）：banana不变量/可变量方法论 + 俊达拆解中心配方 + 3小红书链接。
方法论核心：分析目的不是打分，是提炼"仿写时必须保留的配方"（不变量），喂给第5环文案+第6环配图对标。
输入=爆款笔记截图（GPT vision 读图）+ 运营手填亮点（highlights）。
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BENCHMARK_8DIM_PROMPT = """你是小红书爆款拆解专家。请把这篇爆款笔记拆成"可复用配方"，供后续对标仿写。
硬性规则：只分析本次提供的截图与亮点描述，不臆造、不沿用历史案例、不默认任何品类。
看不清或无法判断的维度，填"截图未体现"，不要编。

请从以下8个维度拆解，返回JSON（仅JSON，无其他文字）：
{
  "title_formula": "标题用了什么套路（提问式/数字式/悬念式/对比式/利益前置等）+大致字数",
  "opening_hook": "开头前1-3句如何抓人（痛点直击/反差/利益前置/场景代入等），摘录关键句",
  "content_structure": "正文骨架顺序（如 痛点-方案-效果 / 故事-产品-号召 / 测评-对比-结论）",
  "selling_point_style": "卖点怎么呈现（几个卖点、轻重排布、是否数据化/场景化、植入方式）",
  "emotion_tone": "情绪语气（亲切/专业/俏皮/种草感/姐妹分享等）+ emoji使用规律（频率/类型/位置）",
  "target_audience": "这篇打给谁（年龄段/使用场景/核心痛点画像），一句话",
  "topic_tags": "话题标签策略（选了哪类tag、几个、大词与精准小词的配比）",
  "visual_rhythm": "视觉配图配方（封面风格、构图、色调、光线、配图排布节奏、是否压字/大字报模板）",
  "confidence": 0.9,
  "source": "vision"
}"""
