add data

data/fetch.py

@@ -0,0 +1,355 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Xiaohongshu Blogger Historical Posts Fetcher
+
+Features:
+1. Input Xiaohongshu author ID
+2. Call API to get blogger's homepage info and historical posts
+3. Support pagination
+4. Output to author directory's historical posts folder
+5. Filename is post ID with .json extension
+"""
+
+import requests
+import json
+import os
+import time
+from typing import Optional, Dict, List
+
+
+class XHSBloggerFetcher:
+    """Xiaohongshu Blogger Historical Posts Fetcher"""
+
+    API_URL = "http://47.84.182.56:8001/tools/call/get_xhs_blogger_historical_posts"
+
+    def __init__(self, account_id: str, output_dir: Optional[str] = None):
+        """
+        Initialize fetcher
+
+        Args:
+            account_id: Xiaohongshu blogger's ID
+            output_dir: Output directory path, defaults to current dir + account_name
+        """
+        self.account_id = account_id
+        self.account_name = None  # Will be set from first post's channel_account_name
+        self.output_dir = output_dir
+        self.posts_dir = None
+        self.first_post_saved = False  # Track if first post has been copied
+
+    def fetch_posts(self, cursor: Optional[str] = None) -> Dict:
+        """
+        Fetch blogger's historical posts
+
+        Args:
+            cursor: Pagination cursor, not passed for first request
+
+        Returns:
+            API response data
+        """
+        payload = {
+            "account_id": self.account_id
+        }
+
+        if cursor:
+            payload["cursor"] = cursor
+
+        try:
+            response = requests.post(
+                self.API_URL,
+                json=payload,
+                headers={"Content-Type": "application/json"},
+                timeout=30
+            )
+            response.raise_for_status()
+            return response.json()
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            print(f"API request failed: {e}")
+            return {}
+
+    def _convert_post_format(self, post: Dict) -> Dict:
+        """
+        Convert API post format to standard format
+
+        Args:
+            post: Original post data from API
+
+        Returns:
+            Converted post data in standard format
+        """
+        from datetime import datetime
+
+        # Extract image URLs from image_url_list
+        images = []
+        for img in post.get("image_url_list", []):
+            if isinstance(img, dict):
+                images.append(img.get("image_url", ""))
+            elif isinstance(img, str):
+                images.append(img)
+
+        # Extract video URL from video_url_list
+        video_list = post.get("video_url_list", [])
+        video = ""
+        if video_list:
+            if isinstance(video_list[0], dict):
+                video = video_list[0].get("video_url", "")
+            elif isinstance(video_list[0], str):
+                video = video_list[0]
+
+        # Convert timestamp to datetime string
+        publish_timestamp = post.get("publish_timestamp", 0)
+        publish_time = ""
+        if publish_timestamp:
+            try:
+                dt = datetime.fromtimestamp(publish_timestamp / 1000)
+                publish_time = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+            except:
+                publish_time = ""
+
+        # Build standard format
+        converted = {
+            "channel_content_id": post.get("channel_content_id"),
+            "link": post.get("content_link", ""),
+            "comment_count": post.get("comment_count", 0),
+            "images": images,
+            "like_count": post.get("like_count", 0),
+            "body_text": post.get("body_text", ""),
+            "title": post.get("title", ""),
+            "collect_count": post.get("collect_count", 0),
+            "channel_account_id": post.get("channel_account_id", ""),
+            "channel_account_name": post.get("channel_account_name", ""),
+            "content_type": post.get("content_type", "note"),
+            "video": video,
+            "publish_timestamp": publish_timestamp,
+            "publish_time": publish_time
+        }
+
+        return converted
+
+    def _initialize_directories(self, account_name: str):
+        """
+        Initialize output directories using account name
+
+        Args:
+            account_name: Account name from first post
+        """
+        if self.posts_dir is not None:
+            return  # Already initialized
+
+        self.account_name = account_name
+
+        # Use provided output_dir or default to current dir + account_name
+        if self.output_dir is None:
+            self.output_dir = os.path.join(os.getcwd(), account_name)
+
+        self.posts_dir = os.path.join(self.output_dir, "作者历史帖子")
+
+        # Ensure output directory exists
+        os.makedirs(self.posts_dir, exist_ok=True)
+
+    def save_post(self, post: Dict, is_first_post: bool = False) -> bool:
+        """
+        Save single post to JSON file
+
+        Args:
+            post: Post data
+            is_first_post: Whether this is the first post (will be copied to parent directory)
+
+        Returns:
+            Whether save was successful
+        """
+        # Initialize directories on first post using account name
+        if self.posts_dir is None:
+            account_name = post.get("channel_account_name")
+            if not account_name:
+                print(f"Warning: Post data missing channel_account_name field, using account_id instead")
+                account_name = self.account_id
+            self._initialize_directories(account_name)
+
+        # Get post ID as filename
+        post_id = post.get("channel_content_id")
+        if not post_id:
+            print(f"Warning: Post data missing channel_content_id field, skipping")
+            return False
+
+        file_path = os.path.join(self.posts_dir, f"{post_id}.json")
+
+        try:
+            # Convert to standard format before saving
+            converted_post = self._convert_post_format(post)
+
+            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(converted_post, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            print(f"✓ Saved post: {post_id}.json")
+
+            # If this is the first post, copy it to parent directory as "待解构帖子.json"
+            if is_first_post and not self.first_post_saved:
+                target_path = os.path.join(self.output_dir, "待解构帖子.json")
+                with open(target_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                    json.dump(converted_post, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+                print(f"✓ Copied first post to: 待解构帖子.json")
+                self.first_post_saved = True
+
+            return True
+        except Exception as e:
+            print(f"✗ Failed to save post {post_id}: {e}")
+            return False
+
+    def fetch_all_posts(self, max_pages: Optional[int] = None, delay: float = 1.0) -> int:
+        """
+        Fetch all historical posts (with pagination support)
+
+        Args:
+            max_pages: Maximum pages to fetch, None means fetch all
+            delay: Delay between requests in seconds
+
+        Returns:
+            Number of successfully saved posts
+        """
+        cursor = None
+        page = 0
+        total_saved = 0
+
+        print(f"Starting to fetch historical posts for blogger: {self.account_id}")
+        print("-" * 60)
+
+        while True:
+            page += 1
+            print(f"\nPage {page}:")
+
+            # Fetch data
+            response_data = self.fetch_posts(cursor)
+
+            if not response_data:
+                print("Failed to fetch data, stopping")
+                break
+
+            # Extract posts list (adjust based on actual API response structure)
+            posts = self._extract_posts(response_data)
+
+            if not posts:
+                print("No more posts, finished")
+                break
+
+            # Save posts
+            print(f"Got {len(posts)} posts on this page")
+            for idx, post in enumerate(posts):
+                # Mark the first post overall (page 1, first post)
+                is_first = (page == 1 and idx == 0)
+                if self.save_post(post, is_first_post=is_first):
+                    total_saved += 1
+                    # Print output directory info after first post is saved
+                    if is_first:
+                        print(f"Output directory: {self.posts_dir}")
+
+            # Check if there's a next page
+            cursor = self._get_next_cursor(response_data)
+            if not cursor:
+                print("\nAll posts fetched")
+                break
+
+            # Check if max pages limit reached
+            if max_pages and page >= max_pages:
+                print(f"\nReached max pages limit ({max_pages} pages)")
+                break
+
+            # Delay to avoid too frequent requests
+            if delay > 0:
+                time.sleep(delay)
+
+        print("-" * 60)
+        print(f"✓ Done! Saved {total_saved} posts to: {self.posts_dir}")
+        return total_saved
+
+    def _extract_posts(self, response_data: Dict) -> List[Dict]:
+        """
+        Extract posts list from API response
+
+        Args:
+            response_data: API response data
+
+        Returns:
+            List of posts
+        """
+        try:
+            # Check if API call was successful
+            if not response_data.get('success'):
+                print(f"API call failed: {response_data}")
+                return []
+
+            # Parse the result field (it's a JSON string)
+            result_str = response_data.get('result', '{}')
+            result = json.loads(result_str)
+
+            # Check response code
+            if result.get('code') != 0:
+                print(f"API returned error code: {result.get('code')}, message: {result.get('msg')}")
+                return []
+
+            # Extract posts from result.data.data
+            data = result.get('data', {})
+            posts = data.get('data', [])
+
+            return posts if isinstance(posts, list) else []
+
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"Failed to parse result JSON: {e}")
+            return []
+        except Exception as e:
+            print(f"Error extracting posts: {e}")
+            return []
+
+    def _get_next_cursor(self, response_data: Dict) -> Optional[str]:
+        """
+        Extract next page cursor from API response
+
+        Args:
+            response_data: API response data
+
+        Returns:
+            Next page cursor, or None if no more pages
+        """
+        try:
+            # Check if API call was successful
+            if not response_data.get('success'):
+                return None
+
+            # Parse the result field (it's a JSON string)
+            result_str = response_data.get('result', '{}')
+            result = json.loads(result_str)
+
+            # Extract cursor from result.data.next_cursor and check has_more
+            data = result.get('data', {})
+            has_more = data.get('has_more', False)
+            next_cursor = data.get('next_cursor')
+
+            # Only return cursor if there are more pages
+            if has_more and next_cursor:
+                return str(next_cursor)
+
+            return None
+
+        except Exception as e:
+            print(f"Error extracting next cursor: {e}")
+            return None
+
+
+def main():
+    """Main function"""
+    import argparse
+
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='Fetch Xiaohongshu blogger historical posts')
+    parser.add_argument('account_id', help='Xiaohongshu blogger ID')
+    parser.add_argument('-o', '--output', help='Output directory path (default: current dir + account_id)')
+    parser.add_argument('-m', '--max-pages', type=int, help='Maximum pages to fetch (default: fetch all)')
+    parser.add_argument('-d', '--delay', type=float, default=1.0, help='Request delay in seconds (default: 1.0)')
+
+    args = parser.parse_args()
+
+    # Create fetcher and execute
+    fetcher = XHSBloggerFetcher(args.account_id, args.output)
+    fetcher.fetch_all_posts(max_pages=args.max_pages, delay=args.delay)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

data/run_batch.py

@@ -0,0 +1,504 @@
+"""
+批量测试脚本：处理作者历史帖子目录下的所有帖子（并发版本，带历史帖子）
+
+功能：
+1. 加载最新的20个帖子（按照publish_timestamp从新到旧排序）
+2. 为每个帖子加载历史帖子（比当前帖子早的最近15篇）
+3. 并发处理所有帖子
+"""
+
+import json
+import sys
+import os
+import argparse
+from pathlib import Path
+from datetime import datetime
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+import threading
+
+# 添加项目根目录到路径
+project_root = Path(__file__).parent.parent
+sys.path.insert(0, str(project_root))
+
+# 手动加载.env文件
+def load_env_file(env_path):
+    """手动加载.env文件"""
+    if not env_path.exists():
+        return False
+
+    with open(env_path, 'r') as f:
+        for line in f:
+            line = line.strip()
+            # 跳过注释和空行
+            if not line or line.startswith('#'):
+                continue
+            # 解析KEY=VALUE
+            if '=' in line:
+                key, value = line.split('=', 1)
+                os.environ[key.strip()] = value.strip()
+
+    return True
+
+env_path = project_root / ".env"
+if load_env_file(env_path):
+    print(f"✅ 已加载环境变量从: {env_path}")
+    # 验证API密钥
+    api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "")
+    if api_key:
+        print(f"   GEMINI_API_KEY: {api_key[:10]}...")
+else:
+    print(f"⚠️  未找到.env文件: {env_path}")
+
+from src.workflows.what_deconstruction_workflow import WhatDeconstructionWorkflow
+from src.utils.logger import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+# 线程安全的输出锁
+print_lock = threading.Lock()
+
+# 线程安全的计数器
+class ThreadSafeCounter:
+    def __init__(self):
+        self._lock = threading.Lock()
+        self._success = 0
+        self._fail = 0
+
+    def increment_success(self):
+        with self._lock:
+            self._success += 1
+
+    def increment_fail(self):
+        with self._lock:
+            self._fail += 1
+
+    @property
+    def success(self):
+        with self._lock:
+            return self._success
+
+    @property
+    def fail(self):
+        with self._lock:
+            return self._fail
+
+def safe_print(*args, **kwargs):
+    """线程安全的打印函数"""
+    with print_lock:
+        print(*args, **kwargs)
+
+
+def load_historical_posts(history_dir, target_timestamp=None, target_post_id=None, max_count=15):
+    """
+    加载历史帖子（根据publish_timestamp从新到旧排序）
+
+    选择比目标帖子早发布，并且是最近发布的帖子，排除目标帖子本身
+
+    Args:
+        history_dir: 历史帖子目录
+        target_timestamp: 目标帖子的发布时间戳（可选）
+        target_post_id: 目标帖子的ID（用于过滤重复，可选）
+        max_count: 最多加载的帖子数量
+
+    Returns:
+        list: 历史帖子列表（从新到旧排序）
+    """
+    history_path = Path(history_dir)
+
+    if not history_path.exists():
+        safe_print(f"⚠️  历史帖子目录不存在: {history_path}")
+        return []
+
+    # 获取所有JSON文件
+    json_files = list(history_path.glob("*.json"))
+
+    if not json_files:
+        safe_print(f"⚠️  未找到历史帖子文件")
+        return []
+
+    # 读取所有帖子并提取publish_timestamp
+    posts_with_timestamp = []
+    for file_path in json_files:
+        try:
+            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                post_data = json.load(f)
+
+            # 获取发布时间戳，如果不存在则使用0
+            timestamp = post_data.get("publish_timestamp", 0)
+            post_id = post_data.get("channel_content_id", "")
+
+            posts_with_timestamp.append({
+                "file_path": file_path,
+                "post_data": post_data,
+                "timestamp": timestamp,
+                "post_id": post_id
+            })
+        except Exception as e:
+            safe_print(f"   ⚠️  读取文件失败 {file_path.name}: {e}")
+            continue
+
+    if not posts_with_timestamp:
+        safe_print(f"⚠️  没有成功读取到任何帖子")
+        return []
+
+    # 过滤掉目标帖子本身
+    if target_post_id is not None:
+        posts_with_timestamp = [
+            post for post in posts_with_timestamp
+            if post["post_id"] != target_post_id
+        ]
+
+    # 如果提供了目标时间戳，只保留比目标帖子早的帖子
+    if target_timestamp is not None:
+        posts_with_timestamp = [
+            post for post in posts_with_timestamp
+            if post["timestamp"] < target_timestamp
+        ]
+
+        if not posts_with_timestamp:
+            return []
+
+    # 按照publish_timestamp排序（从新到旧）
+    posts_with_timestamp.sort(key=lambda x: x["timestamp"], reverse=True)
+
+    # 选择最近的N篇（从新到旧）
+    selected_posts = posts_with_timestamp[:max_count] if len(posts_with_timestamp) > max_count else posts_with_timestamp
+
+    historical_posts = []
+    for post_info in selected_posts:
+        post_data = post_info["post_data"]
+
+        # 转换为需要的格式
+        historical_post = {
+            "text": {
+                "title": post_data.get("title", ""),
+                "body": post_data.get("body_text", ""),
+                "hashtags": ""
+            },
+            "images": post_data.get("images", [])
+        }
+
+        historical_posts.append(historical_post)
+
+    return historical_posts
+
+
+def load_post_files(directory, max_count=20):
+    """
+    加载作者历史帖子目录下的所有JSON文件，按照publish_timestamp从新到旧排序，取最新的max_count个
+
+    Args:
+        directory: 帖子目录
+        max_count: 最多加载的帖子数量（默认20）
+
+    Returns:
+        list: 帖子文件路径列表（按时间从新到旧排序）
+    """
+    post_dir = Path(directory)
+
+    if not post_dir.exists():
+        raise FileNotFoundError(f"目录不存在: {post_dir}")
+
+    # 获取所有JSON文件
+    json_files = list(post_dir.glob("*.json"))
+
+    if not json_files:
+        raise FileNotFoundError(f"目录中没有找到JSON文件: {post_dir}")
+
+    # 读取所有帖子并提取publish_timestamp
+    posts_with_timestamp = []
+    for file_path in json_files:
+        try:
+            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                post_data = json.load(f)
+
+            # 获取发布时间戳，如果不存在则使用0
+            timestamp = post_data.get("publish_timestamp", 0)
+
+            posts_with_timestamp.append({
+                "file_path": file_path,
+                "timestamp": timestamp,
+                "post_data": post_data
+            })
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️  读取文件失败 {file_path.name}: {e}")
+            continue
+
+    if not posts_with_timestamp:
+        raise FileNotFoundError(f"没有成功读取到任何帖子")
+
+    # 按照publish_timestamp排序（从新到旧）
+    posts_with_timestamp.sort(key=lambda x: x["timestamp"], reverse=True)
+
+    # 取最新的max_count个
+    selected_posts = posts_with_timestamp[:max_count]
+
+    print(f"📊 按时间排序并选择最新 {len(selected_posts)} 个帖子:")
+    for idx, post_info in enumerate(selected_posts, 1):
+        post_data = post_info["post_data"]
+        publish_time = post_data.get("publish_time", "未知时间")
+        title = post_data.get("title", "无标题")
+        print(f"   {idx}. {post_info['file_path'].name}")
+        print(f"      标题: {title}")
+        print(f"      发布时间: {publish_time}")
+
+    return [post_info["file_path"] for post_info in selected_posts]
+
+
+def convert_to_workflow_input(raw_data, historical_posts=None):
+    """
+    将原始数据转换为工作流输入格式
+
+    Args:
+        raw_data: 原始帖子数据
+        historical_posts: 历史帖子列表（可选）
+    """
+    # 转换为工作流需要的格式
+    images = raw_data.get("images", [])
+
+    input_data = {
+        "multimedia_content": {
+            "images": images,
+            "video": raw_data.get("video", {}),
+            "text": {
+                "title": raw_data.get("title", ""),
+                "body": raw_data.get("body_text", ""),
+                "hashtags": ""
+            }
+        },
+        "comments": raw_data.get("comments", []),  # 包含评论数据
+        "creator_info": {
+            "nickname": raw_data.get("channel_account_name", ""),
+            "account_id": raw_data.get("channel_account_id", "")
+        }
+    }
+
+    # 如果有历史帖子，添加到输入数据中
+    if historical_posts:
+        input_data["historical_posts"] = historical_posts
+
+    return input_data
+
+
+def process_single_post(post_file, posts_dir, output_dir, counter, total_count, current_index):
+    """处理单个帖子文件（线程安全版本，带历史帖子）"""
+    post_name = post_file.stem  # 获取文件名（不含扩展名）
+    thread_id = threading.current_thread().name
+
+    safe_print(f"\n{'='*80}")
+    safe_print(f"[线程:{thread_id}] 处理帖子: {post_name}")
+    safe_print(f"进度: [{current_index}/{total_count}]")
+    safe_print(f"{'='*80}")
+
+    # 1. 加载帖子数据
+    safe_print(f"\n[线程:{thread_id}][1] 加载帖子数据...")
+    try:
+        with open(post_file, "r", encoding="utf-8") as f:
+            raw_data = json.load(f)
+
+        target_timestamp = raw_data.get('publish_timestamp')
+        target_post_id = raw_data.get('channel_content_id')
+
+        safe_print(f"✅ [{thread_id}] 成功加载帖子数据")
+        safe_print(f"   - 标题: {raw_data.get('title', 'N/A')}")
+        safe_print(f"   - 帖子ID: {target_post_id}")
+        safe_print(f"   - 发布时间: {raw_data.get('publish_time', '未知时间')}")
+        safe_print(f"   - 图片数: {len(raw_data.get('images', []))}")
+        safe_print(f"   - 点赞数: {raw_data.get('like_count', 0)}")
+        safe_print(f"   - 评论数: {raw_data.get('comment_count', 0)}")
+    except Exception as e:
+        safe_print(f"❌ [{thread_id}] 加载帖子数据失败: {e}")
+        counter.increment_fail()
+        return False
+
+    # 2. 加载历史帖子
+    safe_print(f"\n[线程:{thread_id}][2] 加载历史帖子...")
+    historical_posts = load_historical_posts(
+        posts_dir,
+        target_timestamp=target_timestamp,
+        target_post_id=target_post_id,
+        max_count=15
+    )
+
+    if historical_posts:
+        safe_print(f"✅ [{thread_id}] 成功加载 {len(historical_posts)} 篇历史帖子")
+    else:
+        safe_print(f"⚠️  [{thread_id}] 未加载到历史帖子，将使用常规分析模式")
+
+    # 3. 转换数据格式
+    safe_print(f"\n[线程:{thread_id}][3] 转换数据格式...")
+    try:
+        input_data = convert_to_workflow_input(raw_data, historical_posts)
+        safe_print(f"✅ [{thread_id}] 数据格式转换成功")
+        safe_print(f"   - 历史帖子数: {len(input_data.get('historical_posts', []))}")
+    except Exception as e:
+        safe_print(f"❌ [{thread_id}] 数据格式转换失败: {e}")
+        counter.increment_fail()
+        return False
+
+    # 4. 初始化工作流（每个线程创建独立实例，确保线程安全）
+    safe_print(f"\n[线程:{thread_id}][4] 初始化工作流...")
+    try:
+        workflow = WhatDeconstructionWorkflow(
+            model_provider="google_genai",
+            max_depth=10
+        )
+        safe_print(f"✅ [{thread_id}] 工作流初始化成功")
+    except Exception as e:
+        safe_print(f"❌ [{thread_id}] 工作流初始化失败: {e}")
+        counter.increment_fail()
+        return False
+
+    # 5. 执行工作流
+    safe_print(f"\n[线程:{thread_id}][5] 执行工作流...")
+    safe_print(f"   注意：这可能需要几分钟时间...")
+    try:
+        result = workflow.invoke(input_data)
+        safe_print(f"✅ [{thread_id}] 工作流执行成功")
+    except Exception as e:
+        safe_print(f"❌ [{thread_id}] 工作流执行失败: {e}")
+        import traceback
+        safe_print(traceback.format_exc())
+        counter.increment_fail()
+        return False
+
+    # 6. 保存结果
+    safe_print(f"\n[线程:{thread_id}][6] 保存结果...")
+    try:
+        # 使用帖子文件名作为前缀
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        output_filename = f"{post_name}_with_history_{timestamp}.json"
+        output_path = output_dir / output_filename
+
+        with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+        safe_print(f"✅ [{thread_id}] 结果已保存到: {output_path}")
+    except Exception as e:
+        safe_print(f"❌ [{thread_id}] 保存结果失败: {e}")
+        counter.increment_fail()
+        return False
+
+    # 7. 显示结果摘要
+    safe_print(f"\n{'='*80}")
+    safe_print(f"结果摘要 - {post_name} [线程:{thread_id}]")
+    safe_print(f"{'='*80}")
+
+    if result:
+        three_points = result.get("三点解构", {})
+        inspiration_data = three_points.get("灵感点", {})
+        keypoints_data = three_points.get("关键点", {})
+        comments = result.get("评论分析", {}).get("解构维度", [])
+
+        safe_print(f"\n三点解构:")
+        safe_print(f"   - 灵感点数量: {inspiration_data.get('total_count', 0)}")
+        safe_print(f"   - 灵感点分析模式: {inspiration_data.get('analysis_mode', '未知')}")
+        safe_print(f"   - 目的点数量: 1")
+        safe_print(f"   - 关键点数量: {keypoints_data.get('total_count', 0)}")
+
+        safe_print(f"\n评论分析:")
+        safe_print(f"   - 解构维度数: {len(comments)}")
+
+        topic_understanding = result.get("选题理解", {})
+        if topic_understanding:
+            topic_theme = topic_understanding.get("topic_theme", "")
+            safe_print(f"\n选题理解:")
+            safe_print(f"   - 选题主题: {topic_theme}")
+
+    counter.increment_success()
+    return True
+
+
+def main():
+    """主函数（并发版本，带历史帖子）"""
+    # 解析命令行参数
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='批量处理帖子的What解构工作流')
+    parser.add_argument('directory', type=str, help='帖子目录名（如"阿里多多酱"或"G88818"）')
+    args = parser.parse_args()
+
+    directory = args.directory
+
+    print("=" * 80)
+    print(f"开始批量处理作者历史帖子（并发模式，带历史帖子）- 目录: {directory}")
+    print("=" * 80)
+
+    # 配置
+    posts_dir = Path(__file__).parent / directory / "作者历史帖子"
+    output_dir = Path(__file__).parent / directory / "output"
+    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    # 并发配置：设置最大线程数（建议根据CPU核心数和API限制调整）
+    MAX_WORKERS = 4  # 可以根据需要调整，建议不超过5
+
+    # 处理帖子数量限制
+    MAX_POSTS = 20  # 只处理最新的20个帖子
+
+    # 1. 加载所有帖子文件（按时间从新到旧排序，取最新20个）
+    print(f"\n[1] 扫描帖子文件...")
+    try:
+        post_files = load_post_files(posts_dir, max_count=MAX_POSTS)
+        print(f"✅ 选择 {len(post_files)} 个最新帖子进行处理")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 扫描帖子文件失败: {e}")
+        return
+
+    # 2. 初始化线程安全计数器
+    print(f"\n[2] 初始化并发处理...")
+    print(f"   - 最大并发线程数: {MAX_WORKERS}")
+    counter = ThreadSafeCounter()
+
+    # 3. 使用线程池并发处理所有帖子
+    print(f"\n[3] 开始并发处理...")
+    print(f"   注意：多个线程会同时处理不同的帖子，每个帖子都会加载对应的历史帖子")
+    print("=" * 80)
+
+    start_time = datetime.now()
+
+    # 使用ThreadPoolExecutor进行并发处理
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS, thread_name_prefix="Worker") as executor:
+        # 提交所有任务
+        future_to_post = {
+            executor.submit(
+                process_single_post,
+                post_file,
+                posts_dir,  # 传入帖子目录，用于加载历史帖子
+                output_dir,
+                counter,
+                len(post_files),
+                i
+            ): (post_file, i)
+            for i, post_file in enumerate(post_files, 1)
+        }
+
+        # 等待所有任务完成
+        for future in as_completed(future_to_post):
+            post_file, index = future_to_post[future]
+            try:
+                result = future.result()
+                if not result:
+                    safe_print(f"⚠️  处理帖子失败: {post_file.name}")
+            except Exception as e:
+                safe_print(f"❌ 处理帖子时发生异常: {post_file.name}")
+                safe_print(f"   错误: {e}")
+                import traceback
+                safe_print(traceback.format_exc())
+                counter.increment_fail()
+
+    end_time = datetime.now()
+    duration = (end_time - start_time).total_seconds()
+
+    # 4. 总结
+    print("\n" + "=" * 80)
+    print("批量处理完成")
+    print("=" * 80)
+    print(f"\n总计: {len(post_files)} 个帖子")
+    print(f"成功: {counter.success} 个")
+    print(f"失败: {counter.fail} 个")
+    print(f"耗时: {duration:.2f} 秒")
+    print(f"平均每个帖子: {duration/len(post_files):.2f} 秒")
+    print(f"\n结果保存目录: {output_dir}")
+    print("=" * 80)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

data/run_single.py

@@ -0,0 +1,383 @@
+"""
+测试脚本：运行 待解构帖子.json（带历史帖子）
+
+功能：
+1. 加载最近3篇历史帖子（从早到晚排序）
+2. 加载待解构帖子
+3. 运行 WhatDeconstructionWorkflow
+"""
+
+import json
+import sys
+import os
+import argparse
+from pathlib import Path
+from datetime import datetime
+
+# 添加项目根目录到路径
+project_root = Path(__file__).parent.parent
+sys.path.insert(0, str(project_root))
+
+# 手动加载.env文件
+def load_env_file(env_path):
+    """手动加载.env文件"""
+    if not env_path.exists():
+        return False
+
+    with open(env_path, 'r') as f:
+        for line in f:
+            line = line.strip()
+            # 跳过注释和空行
+            if not line or line.startswith('#'):
+                continue
+            # 解析KEY=VALUE
+            if '=' in line:
+                key, value = line.split('=', 1)
+                os.environ[key.strip()] = value.strip()
+
+    return True
+
+env_path = project_root / ".env"
+if load_env_file(env_path):
+    print(f"✅ 已加载环境变量从: {env_path}")
+    # 验证API密钥
+    api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "")
+    if api_key:
+        print(f"   GEMINI_API_KEY: {api_key[:10]}...")
+else:
+    print(f"⚠️  未找到.env文件: {env_path}")
+
+from src.workflows.what_deconstruction_workflow import WhatDeconstructionWorkflow
+from src.utils.logger import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+
+def load_historical_posts(history_dir, target_timestamp=None, target_post_id=None, max_count=10):
+    """
+    加载历史帖子（根据publish_timestamp从新到旧排序）
+
+    选择比目标帖子早发布，并且是最近发布的帖子，排除目标帖子本身
+
+    Args:
+        history_dir: 历史帖子目录
+        target_timestamp: 目标帖子的发布时间戳（可选）
+        target_post_id: 目标帖子的ID（用于过滤重复，可选）
+        max_count: 最多加载的帖子数量
+
+    Returns:
+        list: 历史帖子列表（从新到旧排序）
+    """
+    history_path = Path(history_dir)
+
+    if not history_path.exists():
+        print(f"⚠️  历史帖子目录不存在: {history_path}")
+        return []
+
+    # 获取所有JSON文件
+    json_files = list(history_path.glob("*.json"))
+
+    if not json_files:
+        print(f"⚠️  未找到历史帖子文件")
+        return []
+
+    print(f"\n📁 找到 {len(json_files)} 个历史帖子文件")
+
+    # 读取所有帖子并提取publish_timestamp
+    posts_with_timestamp = []
+    for file_path in json_files:
+        try:
+            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                post_data = json.load(f)
+
+            # 获取发布时间戳，如果不存在则使用0
+            timestamp = post_data.get("publish_timestamp", 0)
+            post_id = post_data.get("channel_content_id", "")
+
+            posts_with_timestamp.append({
+                "file_path": file_path,
+                "post_data": post_data,
+                "timestamp": timestamp,
+                "post_id": post_id
+            })
+        except Exception as e:
+            print(f"   ⚠️  读取文件失败 {file_path.name}: {e}")
+            continue
+
+    if not posts_with_timestamp:
+        print(f"⚠️  没有成功读取到任何帖子")
+        return []
+
+    # 过滤掉目标帖子本身
+    if target_post_id is not None:
+        original_count = len(posts_with_timestamp)
+        posts_with_timestamp = [
+            post for post in posts_with_timestamp
+            if post["post_id"] != target_post_id
+        ]
+        filtered_count = original_count - len(posts_with_timestamp)
+        if filtered_count > 0:
+            print(f"🔍 过滤掉 {filtered_count} 个重复帖子（目标帖子本身）")
+
+    # 如果提供了目标时间戳，只保留比目标帖子早的帖子
+    if target_timestamp is not None:
+        posts_with_timestamp = [
+            post for post in posts_with_timestamp
+            if post["timestamp"] < target_timestamp
+        ]
+        print(f"📊 筛选出 {len(posts_with_timestamp)} 个比目标帖子早的历史帖子")
+
+        if not posts_with_timestamp:
+            print(f"⚠️  没有找到比目标帖子早的历史帖子")
+            return []
+
+    # 按照publish_timestamp排序（从新到旧）
+    posts_with_timestamp.sort(key=lambda x: x["timestamp"], reverse=True)
+
+    # 选择最近的N篇（从新到旧）
+    selected_posts = posts_with_timestamp[:max_count] if len(posts_with_timestamp) > max_count else posts_with_timestamp
+
+    print(f"📋 选择最近 {len(selected_posts)} 篇历史帖子（按发布时间从新到旧）:")
+
+    historical_posts = []
+    for idx, post_info in enumerate(selected_posts, 1):
+        post_data = post_info["post_data"]
+        file_path = post_info["file_path"]
+        timestamp = post_info["timestamp"]
+
+        # 转换为需要的格式
+        historical_post = {
+            "text": {
+                "title": post_data.get("title", ""),
+                "body": post_data.get("body_text", ""),
+                "hashtags": ""
+            },
+            "images": post_data.get("images", [])
+        }
+
+        historical_posts.append(historical_post)
+
+        # 格式化时间显示
+        publish_time = post_data.get("publish_time", "未知时间")
+        print(f"   {idx}. {file_path.name}")
+        print(f"      标题: {post_data.get('title', '无标题')}")
+        print(f"      发布时间: {publish_time}")
+        print(f"      图片数: {len(post_data.get('images', []))}")
+
+    return historical_posts
+
+
+def load_test_data(directory):
+    """
+    加载测试数据
+
+    Args:
+        directory: 帖子目录名（如"阿里多多酱"或"G88818"）
+    """
+    test_data_path = Path(__file__).parent / directory / "待解构帖子.json"
+
+    with open(test_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+        data = json.load(f)
+
+    return data
+
+
+def convert_to_workflow_input(raw_data, historical_posts=None):
+    """
+    将原始数据转换为工作流输入格式
+
+    Args:
+        raw_data: 原始帖子数据
+        historical_posts: 历史帖子列表（可选）
+    """
+    images = raw_data.get("images", [])
+
+    input_data = {
+        "multimedia_content": {
+            "images": images,
+            "video": raw_data.get("video", {}),
+            "text": {
+                "title": raw_data.get("title", ""),
+                "body": raw_data.get("body_text", ""),
+                "hashtags": ""
+            }
+        },
+        "comments": raw_data.get("comments", []),
+        "creator_info": {
+            "nickname": raw_data.get("channel_account_name", ""),
+            "account_id": raw_data.get("channel_account_id", "")
+        }
+    }
+
+    # 如果有历史帖子，添加到输入数据中
+    if historical_posts:
+        input_data["historical_posts"] = historical_posts
+
+    return input_data
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    # 解析命令行参数
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='运行单个帖子的What解构工作流')
+    parser.add_argument('directory', type=str, help='帖子目录名（如"阿里多多酱"或"G88818"）')
+    args = parser.parse_args()
+
+    directory = args.directory
+
+    print("=" * 80)
+    print(f"开始测试 What 解构工作流（带历史帖子）- 目录: {directory}")
+    print("=" * 80)
+
+    # 1. 加载测试数据（目标帖子）
+    print("\n[1] 加载测试数据（目标帖子）...")
+    try:
+        raw_data = load_test_data(directory)
+        target_timestamp = raw_data.get('publish_timestamp')
+        target_post_id = raw_data.get('channel_content_id')
+        target_publish_time = raw_data.get('publish_time', '未知时间')
+
+        print(f"✅ 成功加载测试数据")
+        print(f"   - 标题: {raw_data.get('title')}")
+        print(f"   - 帖子ID: {target_post_id}")
+        print(f"   - 发布时间: {target_publish_time}")
+        print(f"   - 图片数: {len(raw_data.get('images', []))}")
+        print(f"   - 点赞数: {raw_data.get('like_count')}")
+        print(f"   - 评论数: {raw_data.get('comment_count')}")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 加载测试数据失败: {e}")
+        return
+
+    # 2. 加载历史帖子（比目标帖子早的帖子，排除目标帖子本身）
+    print("\n[2] 加载历史帖子...")
+    history_dir = Path(__file__).parent / directory / "作者历史帖子"
+    historical_posts = load_historical_posts(
+        history_dir,
+        target_timestamp=target_timestamp,
+        target_post_id=target_post_id,
+        max_count=15
+    )
+
+    if historical_posts:
+        print(f"✅ 成功加载 {len(historical_posts)} 篇历史帖子")
+    else:
+        print(f"⚠️  未加载到历史帖子，将使用常规分析模式")
+
+    # 3. 转换数据格式
+    print("\n[3] 转换数据格式...")
+    try:
+        input_data = convert_to_workflow_input(raw_data, historical_posts)
+        print(f"✅ 数据格式转换成功")
+        print(f"   - 话题标签: {input_data['multimedia_content']['text']['hashtags']}")
+        print(f"   - 历史帖子数: {len(input_data.get('historical_posts', []))}")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 数据格式转换失败: {e}")
+        return
+
+    # 4. 初始化工作流
+    print("\n[4] 初始化工作流...")
+    try:
+        workflow = WhatDeconstructionWorkflow(
+            model_provider="google_genai",
+            max_depth=10
+        )
+        print(f"✅ 工作流初始化成功")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 工作流初始化失败: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+        return
+
+    # 5. 执行工作流
+    print("\n[5] 执行工作流...")
+    print("   注意：这可能需要几分钟时间...")
+    try:
+        result = workflow.invoke(input_data)
+        print(f"✅ 工作流执行成功")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 工作流执行失败: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+        return
+
+    # 6. 保存结果
+    print("\n[6] 保存结果...")
+    try:
+        # 生成带时间戳的文件名
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        output_filename = f"result_{timestamp}.json"
+        output_path = Path(__file__).parent / directory / "output" / output_filename
+        output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+        with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+        print(f"✅ 结果已保存到: {output_path}")
+        print(f"   文件名: {output_filename}")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 保存结果失败: {e}")
+        return
+
+    # 7. 生成HTML可视化
+    # print("\n[7] 生成HTML可视化...")
+    # try:
+    #     visualize_script = Path(__file__).parent / "visualize_result.py"
+    #     if visualize_script.exists():
+    #         import subprocess
+    #         result_viz = subprocess.run(
+    #             [sys.executable, str(visualize_script), str(output_path)],
+    #             capture_output=True,
+    #             text=True
+    #         )
+    #         if result_viz.returncode == 0:
+    #             print(f"✅ HTML可视化生成成功")
+    #             # 查找生成的HTML文件
+    #             html_file = output_path.parent / f"{output_path.stem}_visualization.html"
+    #             if html_file.exists():
+    #                 print(f"   可视化文件: {html_file}")
+    #         else:
+    #             print(f"⚠️  HTML可视化生成失败: {result_viz.stderr}")
+    #     else:
+    #         print(f"⚠️  未找到可视化脚本: {visualize_script}")
+    # except Exception as e:
+    #     print(f"⚠️  生成HTML可视化失败: {e}")
+
+    # 8. 显示结果摘要
+    print("\n" + "=" * 80)
+    print("结果摘要")
+    print("=" * 80)
+
+    if result:
+        three_points = result.get("三点解构", {})
+        inspiration_data = three_points.get("灵感点", {})
+        keypoints_data = three_points.get("关键点", {})
+        comments = result.get("评论分析", {}).get("解构维度", [])
+
+        print(f"\n三点解构:")
+        print(f"   - 灵感点数量: {inspiration_data.get('total_count', 0)}")
+        print(f"   - 灵感点分析模式: {inspiration_data.get('analysis_mode', '未知')}")
+        print(f"   - 目的点数量: 1")
+        print(f"   - 关键点数量: {keypoints_data.get('total_count', 0)}")
+
+        # 显示灵感点详情
+        if inspiration_data.get('points'):
+            print(f"\n灵感点列表:")
+            for idx, point in enumerate(inspiration_data['points'], 1):
+                print(f"   {idx}. {point.get('灵感点', '')}")
+
+        print(f"\n评论分析:")
+        print(f"   - 解构维度数: {len(comments)}")
+
+        topic_understanding = result.get("选题理解", {})
+        if topic_understanding:
+            topic_theme = topic_understanding.get("topic_theme", "")
+            print(f"\n选题理解:")
+            print(f"   - 选题主题: {topic_theme}")
+
+    print("\n" + "=" * 80)
+    print("测试完成！")
+    print("=" * 80)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

data/run_test.py

@@ -0,0 +1,97 @@
+"""
+统一测试脚本：根据参数选择运行单个帖子或批量处理
+
+功能：
+1. 支持 single 模式：处理单个待解构帖子
+2. 支持 batch 模式：批量处理作者历史帖子
+3. 自动加载对应目录的数据
+"""
+
+import sys
+import subprocess
+from pathlib import Path
+import argparse
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    # 解析命令行参数
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description='运行What解构工作流测试脚本',
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog="""
+使用示例:
+  # 单个帖子模式
+  python examples/run_test.py single 阿里多多酱
+  python examples/run_test.py single G88818
+
+  # 批量处理模式
+  python examples/run_test.py batch 阿里多多酱
+  python examples/run_test.py batch G88818
+        """
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        'mode',
+        type=str,
+        choices=['single', 'batch'],
+        help='运行模式：single（单个帖子）或 batch（批量处理）'
+    )
+
+    parser.add_argument(
+        'directory',
+        type=str,
+        help='帖子目录名（如"阿里多多酱"或"G88818"）'
+    )
+
+    args = parser.parse_args()
+
+    # 获取脚本目录
+    script_dir = Path(__file__).parent
+
+    # 根据模式选择对应的脚本
+    if args.mode == 'single':
+        script_path = script_dir / "run_single.py"
+        mode_name = "单个帖子处理"
+    else:  # batch
+        script_path = script_dir / "run_batch.py"
+        mode_name = "批量处理"
+
+    # 检查脚本是否存在
+    if not script_path.exists():
+        print(f"❌ 错误：脚本不存在 {script_path}")
+        return 1
+
+    # 检查目录是否存在
+    data_dir = script_dir / args.directory
+    if not data_dir.exists():
+        print(f"❌ 错误：目录不存在 {data_dir}")
+        print(f"   请确保以下目录存在：")
+        print(f"   - {data_dir}")
+        return 1
+
+    # 显示运行信息
+    print("=" * 80)
+    print(f"运行模式: {mode_name}")
+    print(f"目录: {args.directory}")
+    print(f"脚本: {script_path.name}")
+    print("=" * 80)
+    print()
+
+    # 构建命令
+    cmd = [sys.executable, str(script_path), args.directory]
+
+    # 执行命令
+    try:
+        result = subprocess.run(cmd, check=False)
+        return result.returncode
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("\n\n⚠️  用户中断执行")
+        return 130
+    except Exception as e:
+        print(f"\n❌ 执行失败: {e}")
+        return 1
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/“抽象人”身份标签与“必备”强调/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,498 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-191518_d2",
+    "log_url": "https://smith.langchain.com/o/3ebe0715-9709-4594-a0aa-40a77a4e10bd/projects/p/611fa0d6-5510-4f60-b693-87e2ccc2ea5f?timeModel=%7B%22duration%22%3A%227d%22%7D&searchModel=%7B%22filter%22%3A%22and%28eq%28is_root%2C+true%29%2C+eq%28name%2C+%5C%2220251111-191518_d2%5C%22%29%29%22%2C%22searchFilter%22%3A%22eq%28is_root%2C+true%29%22%7D",
+    "model": "google/gemini-2.5-pro"
+  },
+  "灵感": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+  "匹配结果列表": [
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "A": "抽象网络亚种",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.6,
+        "score说明": "B的核心概念“抽象人”与A中的“抽象亚种”高度匹配，其中“抽象”为相同词语，“人”与“亚种”在网络文化语境下概念相近。但B增加了“身份标签”、“必备”、“强调”等多个限定和描述性概念，这些是A中没有的增量信息，因此整体匹配度为中等偏上。",
+        "相同部分": {
+          "抽象人": "与A中的'抽象亚种'高度相关。其中'抽象'一词完全相同，'人'在网络文化语境下与'亚种'（指代特定人群）概念相近。"
+        },
+        "增量部分": {
+          "身份标签": "A中无此概念，B明确了“抽象人”作为一种标签的属性。",
+          "必备": "A中无此修饰词。",
+          "强调": "A中无此概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "A": "商业合作的要求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.3,
+        "score说明": "B中的“必备”与A中的“要求”在概念上是近义词，构成了唯一的匹配点。但是B的核心概念“抽象人”、“身份标签”与A的核心概念“商业合作”完全不匹配，因此整体字面匹配度低。",
+        "相同部分": {
+          "必备": "与A中的'要求'是近义词"
+        },
+        "增量部分": {
+          "“抽象人”身份标签": "A中无此概念",
+          "强调": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "A": "捕捉到的流行梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.15,
+        "score说明": "A是“流行梗”的抽象分类，B是具体例子“抽象人”及其分析。两者无任何字面词语重叠，仅存在抽象的包含关系（“抽象人”是一种“流行梗”），因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "“抽象人”": "A中无此具体概念，A仅提及“流行梗”这一抽象分类",
+          "身份标签": "A中无此概念",
+          "“必备”": "A中无此概念",
+          "强调": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "匹配要素": "捕捉到的流行梗"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "A": "个人感受与思考",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B>是关于“抽象人”、“身份标签”、“必备”等具体概念的描述，而<A>是“个人感受与思考”这一抽象、元级别的分类。两者在字面词语上完全没有重叠，仅存在<B>可能是<A>的一个具体内容的抽象关系，因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "“抽象人”身份标签": "A中无此概念",
+          "“必备”强调": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "匹配要素": "个人感受与思考"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B和A之间没有字面词语的重叠。B描述的是一种具体的内容创作手法（通过身份标签和强调‘必备’），而A是对商业合作的宏观要求（将品牌信息融入内容）。B可以看作是实现A的一种具体方式，但两者在字面上完全不匹配，因此得分很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "“抽象人”身份标签": "A中没有此概念，这是一种具体的用户画像和内容切入点方法。",
+          "“必备”强调": "A中没有此概念，这是一种具体的营销说服技巧。"
+        }
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+        "灵感": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
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+        "B": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
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+        "score说明": "<B>和<A>在字面词语上完全没有重叠。<B>中的“身份标签”与<A>中的“自我认知”在概念上有微弱关联，但核心词“抽象人”、“必备”和“反差”完全不匹配，因此字面匹配度极低。",
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+        "增量部分": {
+          "“抽象人”身份标签": "A中无此具体概念",
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+        "B": "“抽象人”身份标签与“必备”强调",
+        "A": "现成的内容和概念",
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+        "score说明": "B和A在字面上几乎没有任何重叠。B提出了“抽象人”、“身份标签”等具体概念，而A是关于“现成的内容和概念”的宽泛描述。B可以被理解为A的一种具体实例，但这种关系是抽象的，而非字面上的匹配，因此得分很低。",
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+        "score说明": "B是A（品牌商业诉求）的一种非常具体的表现手法，两者在抽象营销概念上有联系，但在字面文本上完全没有相同或近义的词语。根据规则，当A是抽象描述而B是具体内容，且无字面重叠时，应给予低分。",
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+        "score说明": "<B>中的“抽象人”、“身份标签”、“必备”等概念与<A>中的“宠物”、“亲情”、“羁绊”在字面和语义上完全没有重叠，属于完全无关的主题。",
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/两只猫咪同时穿宝宝衫/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

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+        "score说明": "B中的核心实体'猫咪'与A中的核心实体'宠物'存在直接的种属关系（猫是宠物的一种），构成了唯一的概念匹配点。然而，A中的核心概念'亲情羁绊'在B中没有字面对应，B中的具体行为'穿宝宝衫'也为增量信息。由于A是B的抽象概括，两者字面重叠度很低，因此分数较低。",
+        "相同部分": {
+          "猫咪": "是A中'宠物'的具体实例，概念上直接相关"
+        },
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+        "score说明": "A是B的一个抽象、概括性的描述。B中的'猫咪'与A中的'宠物'存在概念上的从属关系，但并非同义词或字面相同。B中的其他核心信息，如“两只”、“穿宝宝衫”，在A中完全没有字面体现。根据“抽象描述vs具体内容匹配度低”的原则，给予低分。",
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+        "增量部分": {
+          "两只猫咪": "A中仅有'宠物'的宽泛概念，没有具体对象和数量",
+          "同时穿宝宝衫": "这是对A中'迷惑行为'的一个具体场景描述，A中无此字面内容"
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+        "score说明": "B是一个非常具体的场景描述（两只猫穿衣服），而A是一个高度抽象的情感关系概念（宠物亲情）。两者在字面上的直接匹配度极低，仅B中的“猫咪”可以被A中的“宠物”概念所包含。根据规则，具体内容对抽象概念且字面重叠度极低的情况，应给予低分。",
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+        "score说明": "<B>是具体场景描述（猫咪、宝宝衫），而<A>是抽象概念（亲密关系、关怀）。两者之间不存在任何字面上的词语重叠或同义词，<B>可以被理解为<A>的一个非常具体的、需要联想的例子，但字面上几乎无匹配，因此分数很低。",
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+        "增量部分": {
+          "两只猫咪": "A中无此概念，是具体的事物",
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+        "匹配要素": "眼见的具体事物"
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+        "score说明": "B是一个具体的场景描述（猫咪穿衣服），A是一个抽象的分类概念（流行梗）。两者之间没有任何字面词语的重叠，仅存在概念上的包含关系（B可能是A的一个实例），因此字面匹配度极低。",
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+        "score说明": "A是关于“将品牌/产品信息融入内容”的抽象指令，而B是“两只猫咪同时穿宝宝衫”的具体内容场景。两者之间不存在任何字面上的词语重叠。B可以被看作是A的一个具体实例（其中“宝宝衫”是“产品”，“猫咪穿衣的场景”是“内容”），但这种关系是抽象的包含关系，而非字面匹配，因此分数极低。",
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+        "score说明": "B是具体的场景描述（猫咪、宝宝衫），A是高度抽象的概念（自我认知、反差）。两者之间没有任何字面词语的重叠或同义关系。B可以被解读为A的一种具象化表达，但这种关系并非字面匹配，因此分数极低。",
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+        "score说明": "A（现成的内容和概念）是B（两只猫咪同时穿宝宝衫）的抽象/元级别描述。B是A的一个具体实例。两者在字面词语上没有任何重叠，仅存在抽象的包含关系，因此字面匹配度极低。",
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+        }
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+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
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+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的视觉场景（猫穿衣服），而<A>是抽象的心理活动（感受与思考）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，因此字面匹配度为0。",
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+        "灵感": "两只猫咪同时穿宝宝衫",
+        "匹配要素": "节后综合症候"
+      }
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+        "灵感": "两只猫咪同时穿宝宝衫",
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+        "score说明": "B描述的是“猫咪穿衣服”的具体场景，A是关于“职场情绪疲惫”的抽象概念。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于不相关的内容。",
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+        "score说明": "B和A共享了核心修饰词“个人”。但是，B的核心概念“标志性语言梗的沿用”与A的核心概念“感受与思考”在字面上完全不同。根据规则，当A是抽象类别而B是具体内容时，即便有包含关系，字面匹配分也应较低。",
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+        "score": 0.35,
+        "score说明": "核心词“梗”完全匹配。但B中的修饰词“个人”、“标志性”和动作“沿用”与A中的“流行”和“捕捉到”在字面上完全不同，构成了大量增量信息，因此整体字面匹配度较低。",
+        "相同部分": {
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+        "score说明": "B是A的一个具体实例。B中的“语言梗”可以被视为A中“现成的内容和概念”的一种，B中的“沿用”也隐含了A中“现成”的属性。然而，两者在字面上没有任何相同的词语，属于抽象概念与具体实例的关系，因此字面匹配度低。",
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+          "语言梗": "A中仅有宽泛的“内容和概念”，没有此具体实例",
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+        }
+      },
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+        "score说明": "<B>中的“语言梗”与<A>中的“网络谐音趣味”在概念上相关，因为“谐音”是“梗”的一种形式，但两者在字面上几乎没有重叠词语。B强调的是“个人”、“标志性”和“沿用”这些具体属性和行为，而A描述的是一个宽泛的趣味类型，因此字面匹配度很低。",
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+        },
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+        "score": 0.15,
+        "score说明": "评分主要基于B中的“个人”与A中的“自我”存在同义关系。但除此之外，B的核心概念“标志性语言梗的沿用”（一个具体行为）与A的核心概念“认知反差”（一个抽象心理状态）在字面上完全不同，因此整体匹配度很低。",
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+        },
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+        "score说明": "<B>中的“语言梗”可以被抽象地理解为一种“符号”，但这是一个非常宽泛的上下位概念关系，而非字面或近义匹配。此外，<B>中的核心限定词“个人标志性”、“沿用”与<A>中的核心词“婴儿”完全没有字面关联，因此匹配度极低。",
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+        "增量部分": {
+          "个人标志性语言梗": "A中没有这个具体概念，A仅提及了宽泛且不相关的“婴儿符号”。",
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+    {
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+        "A": "猫咪社群文化",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B和A之间没有字面重叠的词语。B中的'梗'可以被认为是A中'社群文化'的一个具体组成部分，但这属于抽象的包含关系，而非字面匹配，因此分数极低。",
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+        "增量部分": {
+          "个人": "A中无此概念，A描述的是'社群'。",
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+          "沿用": "A中无此行为描述。"
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+      },
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+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B描述的是一个具体的现象“个人标志性语言梗的沿用”，而A是一个抽象的分类“抽象网络亚种”。两者在字面上完全没有重叠的词语。其关联性完全依赖于对“抽象”作为一种网络“梗”文化的背景知识理解，而非字面语义匹配。根据规则，当A是抽象/元级别的描述，而B是具体内容且字面上无词语重叠时，应给低分。",
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+          "个人标志性语言梗": "A中没有“个人”、“标志性”、“语言梗”等具体概念，A是一个更宏观的分类。",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "个人标志性语言梗的沿用",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "个人标志性语言梗的沿用",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B的核心概念'个人标志性语言梗'与A的核心概念'品牌/产品信息'在字面上完全不同，没有任何词语重叠。唯一的微弱关联是“语言梗”可以被视为一种“内容”，但这属于抽象的包含关系，而非字面匹配，因此分数很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "个人标志性语言梗": "A中完全没有提及'个人'、'标志性'或'语言梗'这些与创作者个人风格相关的概念，A的核心是商业性的'品牌/产品信息'。",
+          "沿用": "A中没有'沿用'这一持续性动作的概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "个人标志性语言梗的沿用",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "个人标志性语言梗的沿用",
+        "A": "想出来的道理和感受",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B>和<A>在字面词语上完全没有重叠。<B>描述的是具体的“语言梗”及其“沿用”这一行为，而<A>描述的是抽象的“道理”和“感受”。两者属于完全不同的概念范畴，仅存在微弱的抽象包含关系（梗可能源于某种道理或感受），无字面匹配。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "个人标志性语言梗": "A中无此具体概念，A是抽象的'道理和感受'。",
+          "沿用": "A中未提及任何与'沿用'或持续使用相关的行为概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "个人标志性语言梗的沿用",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "个人标志性语言梗的沿用",
+        "A": "亲密关系关怀",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是关于“语言梗”这一具体行为的描述，A是关于“亲密关系关怀”的抽象概念。B和A在字面上没有任何相同的词语或近义词，概念范畴差异很大。两者仅存在微弱的、需要深度推理才能建立的抽象联系（使用语言梗可能是关怀的一种方式），因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "个人标志性语言梗": "A中无此概念，A讨论的是“亲密关系关怀”的抽象范畴",
+          "沿用": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "个人标志性语言梗的沿用",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "个人标志性语言梗的沿用",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B (\"个人标志性语言梗的沿用\") 与 A (\"职场疲惫共鸣\") 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一种语言习惯，而A描述的是一种职场感受，两者属于完全不同的领域，因此无字面匹配度。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "个人标志性语言梗": "A中无此概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+        "score说明": "<B>的核心概念是“个人”、“语言梗”、“沿用”，而<A>的核心概念是“宠物”、“亲情”、“羁绊”。两者在字面上的词语完全没有重叠，描述的是两个完全不相关的领域。",
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+          "沿用": "A中没有“沿用”的概念，其描述的是'行为'本身。"
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+        "score说明": "<B>中的“个人”、“标志性”、“语言梗”、“沿用”与<A>中的“节后”、“综合症候”在字面词语和核心概念上完全没有重叠，是两个完全无关的主题。",
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+        "score说明": "B和A唯一的字面重叠是通用词“情绪”。而限定语完全不同，B的场景是“亲密关系”，A是“职场”；B的核心概念是“演变链”（过程），A是“疲惫”（状态）。因此，整体字面匹配度很低。",
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+        "score说明": "<B> 和 <A> 在字面上完全没有重叠的词语。<B>是一个具体概念（关于关系和情绪），而<A>是一个高度抽象的分类。两者之间仅存在微弱的、抽象的概念联系（“链”可以被看作一种“网络”），但没有字面语义匹配，因此分数极低。",
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+        "增量部分": {
+          "亲手养育": "A中无此概念",
+          "深情认同": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "猫咪社群文化",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B和A在字面上几乎没有重叠。B的核心是个人养育宠物的情感体验，而A的核心是猫咪相关的社群文化。唯一的微弱关联是B的“宠物”与A的“猫咪”存在概念上的种属关系，但核心的行为和情感词语完全不同，因此匹配度很低。",
+        "相同部分": {
+          "宠物": "与A中的'猫咪'存在概念上的种属关系（猫咪是宠物的一种），构成了唯一的微弱关联"
+        },
+        "增量部分": {
+          "亲手养育": "A中未涉及具体的个人养育行为，A关注的是群体现象",
+          "深情认同": "A中未提及个人层面的情感和身份认同，A关注的是社群文化"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "猫咪社群文化"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "想出来的道理和感受",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B中的“深情认同”可以被看作是A中“感受”的一种具体体现，这是唯一的概念关联。但B的核心概念“亲手养育”、“宠物”在A中完全没有字面或概念上的对应，且A的来源“想出来”与B的体验过程也完全不同，因此字面匹配度很低。",
+        "相同部分": {
+          "深情认同": "是A中'感受'的一种具体类型"
+        },
+        "增量部分": {
+          "亲手养育": "A中无此具体的行为概念",
+          "宠物": "A中无此具体的对象概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "亲密关系关怀",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B是一个具体的情感体验场景，而A是一个高度抽象的概念。两者在字面上没有相同的词语，仅在“深情”和“关怀”以及“养育宠物”和“亲密关系”之间存在抽象的关联，而无字面匹配。根据规则，当A为抽象描述，B为具体内容且字面无重叠时，应给予低分。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中没有此具体行为和对象。",
+          "深情认同": "A中的“关怀”是一个更宽泛的概念，“深情认同”是更具体且复杂的心理感受，A中没有“认同”这一概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "可看见的场景和物品",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B中的“宠物”可被视为A中的“物品”，其“养育”过程可被看作一种“场景”。但B的核心在于“深情认同”这一抽象情感，与A限定的“可看见”在字面上完全不匹配，因此整体匹配度很低。",
+        "相同部分": {
+          "宠物": "可归类于A中的'物品'",
+          "养育": "其过程可被视为一种A中的'场景'"
+        },
+        "增量部分": {
+          "亲手": "A中没有对应的修饰词",
+          "深情认同": "是抽象情感概念，与A中'可看见'的物理属性不匹配"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "可看见的场景和物品"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "眼见的具体事物",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.15,
+        "score说明": "A 和 B 之间无任何字面词语重叠。A \"眼见的具体事物\" 是一个抽象的元概念，而 B \"亲手养育宠物带来的深情认同\" 描述了一个具体的场景和由此产生的抽象情感。B 中的“宠物”可以被看作是 A 中“具体事物”的一个实例，但这属于抽象的包含关系，而非字面匹配。此外，B 中的“深情认同”与 A 的“具体”概念相悖。因此，字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中没有描述具体的行为和对象，仅有“具体事物”这一抽象类别。",
+          "深情认同": "A中没有涉及任何主观情感或抽象认同的概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "眼见的具体事物"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "个人感受与思考",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B>是<A>的一个具体实例，但两者在字面上没有任何重叠词语。<A>是“个人感受与思考”的抽象类别，而<B>是关于“养育宠物”的具体感受，属于纯粹的抽象包含关系而非字面匹配，因此分数很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念，A是抽象的感受，B明确了感受的来源",
+          "深情认同": "A中无此概念，B明确了具体的感受内容，而A只是宽泛的“感受”"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "个人感受与思考"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "婴儿符号",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "A 和 B 之间没有直接的字面词语重叠。A '婴儿符号' 是一个抽象概念，而 B '亲手养育宠物带来的深情认同' 是一个具体的行为和情感描述。B可以被看作是 A 的一种具体情境下的解释或延伸，但两者在字面上完全不匹配，仅存在抽象的关联性，因此评分很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念",
+          "深情认同": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "自我认知反差",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是关于“养育宠物”和“深情认同”的具体场景，A是“自我认知反差”的抽象心理概念。两者在字面上几乎没有重叠，B可以被理解为导致A的一种可能原因或具体表现，但这属于推理关系，而非字面匹配。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此具体行为概念。",
+          "深情认同": "A中无此情感概念。虽然B的'认同'与A的'认知'有微弱关联，但在字面和具体含义上完全不同。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "自我认知反差"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "职场疲惫共鸣",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 个人感受与思考"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B的核心概念是“养育宠物”、“深情”、“认同”，而A的核心概念是“职场”、“疲惫”、“共鸣”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，讨论的是完全不同的生活领域和情感体验。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念，A讨论的是职场环境。",
+          "深情认同": "A中无此概念，A讨论的是疲惫共鸣，情感方向和内容完全不同。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "职场疲惫共鸣"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "捕捉到的流行梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的主题是“养育宠物”带来的个人情感体验，而<A>的主题是“流行梗”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的内容。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念",
+          "深情认同": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "捕捉到的流行梗"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "网络谐音趣味",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的核心概念“养育宠物”、“深情认同”与<A>的核心概念“网络”、“谐音”、“趣味”在字面上完全没有重叠，两者讨论的是完全无关的主题。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念",
+          "深情认同": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "网络谐音趣味"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "节后综合症候",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的主题是“养育宠物”和“情感认同”，<A>的主题是“节后综合症候”，两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不相关的主题。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念",
+          "深情认同": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "节后综合症候"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "抽象网络亚种",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是“养育宠物”带来的具体情感，而<A>是“抽象网络亚种”这一概念，两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的内容。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念",
+          "深情认同": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "商业合作的要求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（亲手养育宠物带来的深情认同）和A（商业合作的要求）在字面和概念上完全不相关。B描述的是个人情感体验，而A是商业领域的规范。两者之间没有任何词语或概念上的重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念，A讨论的是商业合作",
+          "深情认同": "A中无此概念，A讨论的是商业要求，而非情感认同"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B 是一个关于“养育宠物”和“情感认同”的具体生活化主题，而 A 是关于“品牌/产品信息融入内容”的抽象商业行为指令。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的两个领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念，A讨论的是商业信息植入，而非养育行为。",
+          "深情认同": "A中无此概念，A讨论的是信息融合，而非情感体验。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "职场情绪疲惫",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的核心概念是“养育宠物”、“深情认同”，而<A>的核心概念是“职场”、“情绪疲惫”。两者在字面词语、核心概念和所描述的场景上完全没有重叠，属于完全无关的内容。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念，A讨论的是职场环境。",
+          "深情认同": "A中无此概念，A讨论的是情绪疲惫的状态。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "职场情绪疲惫"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "现成的内容和概念",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的、个人亲身经历后产生的情感体验（亲手养育），而<A>描述的是一个抽象的、无需加工的既有事物（现成的内容和概念）。两者在字面上没有任何重叠，且核心概念“亲手”与“现成”在语义上是完全对立的，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此具体行为描述",
+          "深情认同": "A中无此具体情感概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "品牌商业诉求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一种具体的情感体验（养育宠物），而<A>是一个抽象的商业概念（品牌诉求）。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全不同的语义范畴。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念",
+          "深情认同": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "匹配要素": "品牌商业诉求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "亲手养育宠物带来的深情认同",
+        "A": "网络谐音梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（亲手养育宠物带来的深情认同）和 A（网络谐音梗）在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一种与宠物相关的真实情感体验，而A是一种网络语言现象，两者属于完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "亲手养育宠物": "A中无此概念",
+          "深情认同": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "亲手养育宠物带来的深情认同",
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+        "score说明": "B中的“假期”与A中的“节后”围绕同一个核心概念“节假日”，构成了唯一的字面关联。但B描述的是假期前的期待状态（期待、聚焦），而A描述的是假期后的负面状态（综合症候），两者在核心描述上完全不同，因此字面匹配度低。",
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+          "假期": "与A中的'节后'共享核心概念'节'（假日），存在部分字面和主题关联"
+        },
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+        "score说明": "B中的“期待”可以被A中更宽泛的“感受”所包含，但这是一个概念上的弱关联，而非字面匹配。B中的核心概念“假期”和“高度聚焦”在A中完全没有对应，同时A中的核心概念“想出来的道理”在B中也没有体现。因此，字面匹配度非常低。",
+        "相同部分": {
+          "期待": "是A中'感受'的一种具体类型，存在概念上的弱关联"
+        },
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+        "score说明": "A（个人感受与思考）是B（假期期待的高度聚焦）的一个高度抽象和概括的描述。B是A的一个具体实例，但两者在字面上没有任何相同的关键词或近义词。根据规则，这种抽象包含关系且无字面重叠的情况，字面匹配分很低。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B和A在字面词语上完全没有重叠。B的“假期期待”和A的“职场疲惫”在概念上存在因果或对比关系，但这不是字面匹配。根据字面匹配原则，因无任何词语重叠，分数很低。",
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+        "score说明": "B中的核心词“假期”、“期待”、“聚焦”与A中的“现成”、“内容”、“概念”在字面上完全不匹配，没有任何词语重叠或同义关系。分数仅表示两者在抽象层面可能存在关系（B可以被看作一种概念），但字面匹配度极低。",
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+        "匹配要素": "宠物迷惑行为"
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+        "score说明": "B（假期期待的高度聚焦）和A（商业合作的要求）在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B的主题是个人对假期的期望，A的主题是商业领域的合作条件，两者属于完全不同的领域，因此字面匹配度为0。",
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+        "灵感": "假期期待的高度聚焦",
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+        "score说明": "<B>的主题是“假期”、“期待”和“聚焦”，<A>的主题是“宠物”和“亲情关系”，两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不相关的内容。",
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+        "score说明": "B的核心词汇是“假期”、“期待”、“聚焦”，而A的核心词汇是“自我认知”、“反差”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不同的语义领域，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "假期期待": "A中无此概念，A讨论的是普遍的心理认知，而非特定事件的期待",
+          "高度聚焦": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "假期期待的高度聚焦",
+        "匹配要素": "自我认知反差"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "假期期待的高度聚焦",
+        "A": "亲密关系关怀",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B中的核心概念“假期”、“期待”、“聚焦”与A中的核心概念“亲密关系”、“关怀”在字面上完全不同，没有任何词语和概念的重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "假期期待": "A中无此概念",
+          "高度聚焦": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "假期期待的高度聚焦",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "假期期待的高度聚焦",
+        "A": "可看见的场景和物品",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B描述的是一种抽象的心理期待和精神状态（期待、聚焦），而A描述的是具体的、可见的物理实体（场景、物品）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的语义范畴。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "假期期待": "A中无此抽象情感概念",
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "假期期待的高度聚焦",
+        "匹配要素": "可看见的场景和物品"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "假期期待的高度聚焦",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于用户在'假期'这一特定场景下的心理'期待'和'聚焦'。A是关于'品牌'的'商业诉求'。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的范畴，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "假期期待": "A中无此概念",
+          "高度聚焦": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "假期期待的高度聚焦",
+        "匹配要素": "品牌商业诉求"
+      }
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+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（假期期待的高度聚焦）和A（网络谐音梗）在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一种心理状态，A描述的是一种网络文化现象，两者分属不同领域，没有任何字面匹配关系。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "假期": "A中无此概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "假期期待的高度聚焦",
+        "匹配要素": "网络谐音梗"
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/具体私人邀约形式/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

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+  "灵感": "具体私人邀约形式",
+  "匹配结果列表": [
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+      "匹配结果": {
+        "score": 0.3,
+        "score说明": "评分基于<B>和<A>共享了共同的修饰词'具体'。然而，<B>的核心概念'私人邀约形式'与<A>的核心概念'眼见的事物'在字面上完全不同，因此匹配度低。",
+        "相同部分": {
+          "具体": "与A中的'具体'完全相同"
+        },
+        "增量部分": {
+          "私人邀约形式": "A中无此概念，A的核心概念是'眼见的事物'"
+        }
+      },
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+      }
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+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "具体私人邀约形式",
+        "A": "个人感受与思考",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "分数很低。因为<B>的核心概念'邀约形式'和<A>的核心概念'感受与思考'在字面上完全不同。<B>描述的是一种具体行为的格式，而<A>描述的是内在的心理活动。唯一的关联是<B>的'私人'和<A>的'个人'是近义词，但这个词在各自语境中只是修饰词，核心主题不匹配。",
+        "相同部分": {
+          "私人": "与A中的'个人'是近义词"
+        },
+        "增量部分": {
+          "具体": "A中无此概念，强调的是具体性",
+          "邀约": "A中无此概念，是B的核心主题",
+          "形式": "A中无此概念，是B的核心主题"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "具体私人邀约形式",
+        "匹配要素": "个人感受与思考"
+      }
+    },
+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B('具体私人邀约形式')是A('亲密关系关怀')这一抽象概念下的一个具体例子。两者之间不存在任何字面上的词语重叠或直接的同义关系，其关联需要通过推理才能建立，因此字面匹配度非常低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "具体私人邀约形式": "A是一个抽象概念，B是达成该概念的一种具体方式，B中的所有词语（具体、私人、邀约、形式）在A中均未出现，属于完全的增量信息。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "具体私人邀约形式",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "具体私人邀约形式",
+        "A": "现成的内容和概念",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B'具体私人邀约形式'是一个具体的实例，而A'现成的内容和概念'是一个抽象的、元级别的分类。两者在字面上没有任何词语重叠，仅存在概念上的包含关系（B是A的一种），因此字面匹配得分极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "具体": "A中无此概念，A是泛指的'内容和概念'，而B强调了'具体'的属性。",
+          "私人邀约": "A中'内容'是抽象类别，'私人邀约'是A中未提及的具体内容实例。",
+          "形式": "A中无此概念，B增加了关于事物呈现方式的描述。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "具体私人邀约形式",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
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+        "A": "职场疲惫共鸣",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（具体私人邀约形式）和 A（职场疲惫共鸣）在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一种具体的活动形式，而A描述的是一种职场中的情绪感受，两者属于完全不同的范畴，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "具体私人邀约形式": "A中无此概念，A讨论的是职场情绪，而B讨论的是一种具体的活动方式。"
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+      },
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+    },
+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B> 和 <A> 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。<B>描述的是一种社交行为，而<A>描述的是一种情感关系，两者属于完全不同的领域。",
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+        "增量部分": {
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+        }
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+    {
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+      "匹配结果": {
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "具体私人邀约形式",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
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+    {
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+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
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+        "增量部分": {
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+      "业务信息": {
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+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
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+      },
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+        "score说明": "B中的核心概念“私人邀约”、“形式”与A中的核心概念“猫咪”、“社群”、“文化”在字面上完全没有相同或相似的词语，两者讨论的是完全不同的话题，因此字面匹配度为0。",
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+      },
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+        }
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+    {
+      "输入信息": {
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+          "具体私人邀约形式": "A中完全没有关于“私人”、“邀约”或“形式”的概念，讨论的是完全不相关的主题。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+      }
+    },
+    {
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+      },
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+        "score说明": "<B>中的“具体私人邀约形式”和<A>中的“抽象网络亚种”在字面上没有任何重叠的词语或概念。<B>描述的是一种具体的社交行为，而<A>描述的是一种抽象的文化分类，两者完全不相关。因此字面匹配度为0。",
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+        "增量部分": {
+          "具体私人邀约形式": "A中完全没有此概念，B描述的是一种社交行为的类型，而A是一种网络文化的分类。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "具体私人邀约形式",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（具体私人邀约形式）和 A（商业合作的要求）在字面上完全没有重叠的词语或概念。B的核心是“私人”、“邀约”和“形式”，而A的核心是“商业”、“合作”和“要求”，两者讨论的是完全不同的主题，甚至“私人”和“商业”在概念上是相对的。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "具体": "A中无此概念",
+          "私人邀约": "A中无此概念，且“私人”与A中的“商业”属性相反",
+          "形式": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "具体私人邀约形式",
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+      }
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+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "具体私人邀约形式",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
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+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B'具体私人邀约形式'和A'将品牌/产品信息融入内容'在字面上没有任何相同的词语或概念。B描述的是一种合作方式或形式，而A描述的是合作的内容要求。两者属于商业合作范畴下的不同方面，字面语义完全不匹配。",
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+        "增量部分": {
+          "具体私人邀约形式": "A中完全没有提及'邀约'或其'形式'等相关概念。"
+        }
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+        "灵感": "具体私人邀约形式",
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+        "score说明": "<B> '具体私人邀约形式' 和 <A> '想出来的道理和感受' 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一种具体的社交行为，而A描述的是抽象的内心想法和情感，两者完全无关。",
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+        "增量部分": {
+          "具体私人邀约形式": "A中无此概念，A讨论的是抽象的道理和感受，而非具体的社交形式。"
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+        "灵感": "具体私人邀约形式",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
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+        "score说明": "<B>的'私人邀约'和<A>的'职场情绪'在字面和概念上完全不相关，一个涉及社交活动，另一个涉及工作心理状态，没有任何词语重叠。",
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+        "增量部分": {
+          "具体私人邀约形式": "A中无此概念，A讨论的是职场和情绪，与私人邀约无关。"
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+        "score说明": "<B>中的核心概念“具体”、“私人”、“邀约”、“形式”与<A>中的核心概念“宠物”、“亲情”、“关系”在字面和语义上完全不相关，没有任何重叠。",
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+        "score说明": "B（具体私人邀约形式）和 A（自我认知反差）在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B 描述的是一种具体的社交活动，而 A 描述的是一种抽象的心理感受，两者属于完全不同的领域，因此字面匹配度为0。",
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+          "具体私人邀约形式": "A中完全没有社交、邀请、形式相关的词语或概念。"
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+        "score说明": "<B>中的“私人邀约形式”是一个社会行为或沟通方式的概念，而<A>中的“可看见的场景和物品”是关于物理世界中的具体实体。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于不同范畴，因此没有字面匹配关系。",
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+        "score说明": "<B>描述的是一种具体的执行方式“私人邀约形式”，而<A>描述的是一个抽象的商业目标“品牌商业诉求”。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全不同的语义范畴，因此字面匹配度为0。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "<B> '具体私人邀约形式' 和 <A> '网络谐音梗' 在字面上没有任何相同的词语或概念，它们描述的是两个完全不相关的领域，因此字面匹配度为0。",
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/内容植入品牌推广/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

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+        "score说明": "<B>中的核心概念“内容”、“植入”和“品牌”与<A>中的“内容”、“融入”和“品牌”高度匹配，其中“植入”和“融入”是近义词。<B>中的“推广”是<A>所描述行为的核心目的。两者在字面和概念上几乎等同。",
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+        }
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+        "score说明": "<B>中的“品牌”与<A>中的“品牌”完全相同。但<B>的核心“内容植入”和“推广”是具体的执行方式，而<A>的核心“商业诉求”是更宏观、抽象的目标，两者在核心概念上字面匹配度低，因此得分不高。",
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+        "score说明": "分数基于B和A都包含了核心词'内容'。但B中的核心动作'植入'和具体目的'品牌推广'与A中描述内容状态的'现成的'和宽泛的'概念'在字面上完全不同，因此整体匹配度较低。",
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+        "score说明": "B是“内容植入品牌推广”，A是“网络谐音梗”。两者在字面上没有任何相同的词语或概念，描述的是两个完全不相关的领域（市场营销策略 vs 网络语言现象），因此字面匹配度为0。",
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+        "score说明": "B和A都包含了核心词“宠物”，但B讨论的具体主题“冬季保暖的关怀”与A的“迷惑行为”在字面上完全不同，因此匹配度低。",
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+        "score说明": "评分主要基于<B>和<A>共享了核心词'宠物'。但<B>是关于在'冬季'为宠物'保暖'的'关怀'这一具体行为，而<A>是'亲情关系'这一抽象概念。除了'宠物'外，其他核心词语字面上完全不匹配，因此得分较低。",
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+        "score说明": "<B>和<A>仅共享了核心词“关怀”，但“关怀”的对象和具体内容完全不同（“冬季”、“宠物”、“保暖” vs “亲密关系”），属于两个不相关的领域，因此字面匹配度很低。",
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+      },
+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "B是关于“冬季宠物保暖”的具体主题，而A是“个人感受与思考”这一抽象、元级别的描述。两者在字面上没有任何词语或概念的重叠，因此匹配度极低。",
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+        "score说明": "<B>是“冬季对宠物保暖的关怀”这一具体场景，而<A>是“眼见的具体事物”这一抽象、元级别的描述。两者之间没有任何字面上的相同或相似词语，其关系是抽象的包含关系（B可以是A的一个实例），而非字面匹配，因此分数极低。",
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+        "增量部分": {
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+          "宠物": "A中无此概念",
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+        "score说明": "B中的核心概念“品牌/产品”与A完全匹配，“植入”与A中的“融入”是同义词。两者描述了同一件商业合作行为。主要差异在于B是一个名词性短语，强调“需求”，而A是一个动词性短语，描述具体行为。",
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+        "score说明": "<B>的核心概念“品牌需求”与<A>的“品牌诉求”高度匹配。其中“品牌”一词完全相同，“需求”与“诉求”为近义词。但<B>中“产品/植入”是对<A>中“商业诉求”这一笼统概念的具体化说明，属于增量信息，因此分数不是满分。",
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+          "品牌": "与A中的'品牌'完全相同",
+          "需求": "与A中的'诉求'是近义词，在此上下文中语义基本一致"
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+          "植入": "提供了具体的需求类型，而A中使用了更宽泛的词'商业'，因此'植入'是B的增量信息"
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+        "score说明": "B中的“需求”与A中的“要求”是同义词，构成了匹配基础。但B的核心概念“品牌/产品植入”与A的“商业合作”在字面上完全不同，B是A的一种具体类型，属于抽象包含关系而非字面匹配，因此整体分数较低。",
+        "相同部分": {
+          "需求": "与A中的'要求'同义"
+        },
+        "增量部分": {
+          "品牌/产品植入": "A中无此具体概念，A使用的是更宽泛的词'商业合作'"
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+        "score说明": "<B>中的'产品'是<A>中'物品'的一种具体类型，构成了主要的语义关联。但<B>中的核心概念'品牌'、'植入'和'需求'在<A>中没有字面对应，是显著的增量信息，因此整体字面匹配度较低。",
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+          "产品": "是<A>中'物品'的一种具体类型，构成语义关联"
+        },
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+          "品牌": "A中只提到了泛指的'物品'，未涉及'品牌'这一商业属性",
+          "植入": "描述的是一种商业行为，而A只描述了静态的'场景和物品'",
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+        "score说明": "B是一个抽象的营销概念“植入需求”，而A是一个物理实体的广泛类别“具体事物”。两者在字面上完全没有重叠。B中的“产品”可以被视为A的一种实例，但B的核心概念“需求”与A完全不匹配，因此字面匹配度极低。",
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+        "score说明": "<B>的“品牌/产品植入需求”是一个具体的商业营销任务，而<A>的“捕捉到的流行梗”是一种文化现象或创意素材。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不相关的领域，因此字面匹配度为0。",
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+        }
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "品牌/产品植入需求",
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+      }
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+        "score说明": "B的核心概念“品牌/产品植入需求”与A的核心概念“职场情绪疲惫”在字面上没有任何重叠词语或相似概念。两者分属市场营销和心理状态两个完全不同的领域，因此字面匹配度为0。",
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+          "品牌/产品植入需求": "A中完全没有品牌、产品、植入、需求等市场营销相关的概念。"
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+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "品牌/产品植入需求",
+        "A": "亲密关系关怀",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B和A在字面上完全不相关。B是关于商业营销领域的“品牌/产品植入需求”，而A是关于人际情感领域的“亲密关系关怀”，两者之间没有任何共同的词语或概念。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "品牌/产品植入需求": "A中完全没有商业、营销或产品相关的概念，A关注的是人际情感。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "品牌/产品植入需求",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
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+        "B": "品牌/产品植入需求",
+        "A": "现成的内容和概念",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一种商业行为（品牌/产品植入需求），而<A>描述的是一种创意素材（现成的内容和概念）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的范畴，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "品牌/产品植入": "A中完全没有品牌、产品或植入相关的概念。",
+          "需求": "A中没有'需求'这一概念，而是描述'内容和概念'本身。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "品牌/产品植入需求",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
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+    },
+    {
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+        "B": "品牌/产品植入需求",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
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+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B ('品牌/产品植入需求') 和 A ('网络谐音梗') 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一种商业营销需求，而A描述的是一种网络内容形式，两者属于完全不同的范畴，不存在字面上的匹配关系。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "品牌": "A中无此概念",
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+      },
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+        "score说明": "B中的核心概念“品牌”、“产品”、“信息”与A中的“品牌/产品信息”字面高度匹配。B中的增量词“深度”和“营销”是对信息的进一步限定，A中没有这些限定词，因此不是完全匹配。",
+        "相同部分": {
+          "品牌": "与A中的'品牌'完全相同",
+          "产品": "与A中的'产品'完全相同",
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+        },
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+      },
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+        "score": 0.35,
+        "score说明": "B和A共享了核心主体“品牌”，但这是唯一的字面重叠。B中描述的是具体的内容“产品深度营销信息”，而A描述的是一个更抽象的目标“商业诉求”，两者在核心概念上差异较大，因此字面匹配度低。",
+        "相同部分": {
+          "品牌": "与A中的'品牌'完全相同"
+        },
+        "增量部分": {
+          "产品": "A中无此概念",
+          "深度营销信息": "A中'商业诉求'是目标或需求，而B是为实现该目标的一种具体内容，二者字面不匹配"
+        }
+      },
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+      },
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+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B是关于“品牌产品深度营销信息”的具体描述，而A是“内容和概念”的抽象、元级别描述。两者在字面上没有任何相同的词语，其关系是抽象的“实例-类别”关系，而非字面匹配。根据规则，此类匹配得分很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "品牌产品深度营销信息": "A中没有这些具体的限定词和概念，仅有'内容'和'概念'这两个抽象的类别词。"
+        }
+      },
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+        "score说明": "B是关于“营销信息”的抽象概念，而A是关于“眼见的具体事物”的物理感知概念。两者在字面词语上完全没有重叠，分属完全不同的领域（商业信息 vs. 物理实体）。仅存在微弱的间接联系（例如营销信息可以通过广告牌这种“具体事物”来呈现），因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "品牌产品深度营销信息": "A是物理可感事物的描述，完全不包含“品牌”、“产品”、“营销”、“信息”等商业和信息领域的概念。"
+        }
+      },
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+        "score说明": "B和A在字面上没有直接重叠的词语。从概念上看，B中的“品牌产品深度营销”可以被视为A中“商业合作”的一种具体形式，但这种关系是抽象的、包含性的，而非字面上的匹配，因此得分很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "品牌": "A中无此概念",
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+      },
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+        "score说明": "<B>的核心概念“品牌”、“深度营销信息”与<A>的“可看见的场景和物品”在字面上完全没有重叠。<B>描述的是一种抽象的商业信息，而<A>描述的是物理上可感知的实体。两者分属不同范畴，仅在逻辑上存在微弱关联（营销信息可通过物品和场景来承载），但字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B的核心概念是“品牌”、“产品”、“营销”、“信息”，而A的核心概念是“个人”、“感受”、“思考”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，分属商业营销和个人主观体验两个完全不同的领域。",
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+        "增量部分": {
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+      },
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+        "score说明": "B的核心概念“品牌”、“产品”、“营销”与A的核心概念“职场”、“疲惫”、“共鸣”在字面和语义上完全不同，分属商业活动和个人情感两个领域，没有任何词语或概念上的重叠。",
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+      },
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+      },
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+        "score说明": "<B>和<A>在字面上没有任何相同的词语或概念。<B>的核心是“品牌”、“产品”、“营销”，而<A>的核心是“宠物”、“行为”。两者属于完全不相关的领域，因此字面匹配度为0。",
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+        "灵感": "品牌产品深度营销信息",
+        "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+      }
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+        "B": "品牌产品深度营销信息",
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+      },
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+        "score说明": "<B>中的核心概念“品牌”、“产品”、“营销”、“信息”与<A>中的核心概念“婴儿”、“符号”在字面上完全没有任何重叠，属于两个完全不同的领域。",
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+      },
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+        "score说明": "B中的核心概念“品牌”、“产品”、“营销”、“信息”与A中的核心概念“猫咪”、“社群”、“文化”在字面上完全没有重叠，属于两个完全不相关的领域。",
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+      "业务信息": {
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+        "score说明": "B ('品牌产品深度营销信息') 和 A ('网络谐音趣味') 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B 是关于商业营销的专业术语，而 A 是关于网络文化和语言趣味的描述，两者属于截然不同的领域。",
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+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一种营销信息的类型（品牌产品、深度营销），而<A>描述的是一种社会现象或流行梗（节后综合症）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的两个领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "品牌产品": "A中无此概念",
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+        "score说明": "B中的'品牌产品深度营销信息'与A中的'抽象网络亚种'在字面上没有任何重叠的词语或概念。两者分属完全不同的领域，一个是具体的商业营销概念，另一个是抽象的网络文化术语，字面匹配度为0。",
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+          "品牌产品深度营销信息": "A中完全没有品牌、产品、营销或信息相关的字眼，描述的是一个完全不同的抽象概念。"
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+        "score说明": "<B>和<A>在字面词语和核心概念上完全没有重叠。<B>描述的是具体的商业营销内容（品牌、产品、营销、信息），而<A>描述的是抽象的思维和情感产物（道理、感受），两者之间不存在任何字面上的匹配关系。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B的核心概念'品牌'、'产品'、'营销'与A的核心概念'职场'、'情绪'、'疲惫'在字面上完全没有重叠，属于两个完全不相关的领域。",
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+        "score说明": "B和A在字面上没有任何相同的词语或概念。B的核心是“品牌”、“产品”、“营销”、“信息”，属于商业范畴；A的核心是“亲密关系”、“关怀”，属于人际情感范畴。两者讨论的领域完全不同，因此字面匹配度为0。",
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+        "score说明": "<B>中的“品牌”、“产品”、“营销”、“信息”等核心词语和概念，与<A>中的“网络”、“谐音梗”在字面和语义上完全没有重叠。两者分属商业营销和网络文化两个完全不同的领域。",
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/品牌产品深度营销信息/all_summary_完整流程_gemini-2.5-pro.json

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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/女性生理期关怀需求/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

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+  "灵感": "女性生理期关怀需求",
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+        "score说明": "评分基于 <B> 和 <A> 共享了核心词“关怀”。然而，<B> 的核心限定语“女性生理期”和“需求”与 <A> 的核心限定语“亲密关系”在字面上完全不匹配，因此整体字面匹配度较低。",
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+      },
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+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B的核心概念“女性生理期”、“关怀需求”与A的核心概念“职场疲惫”、“共鸣”在字面上完全不同，没有任何词语重叠或同义关系。两者仅在宏观上都可归类于个人感受或状态，但字面匹配度极低，因此给予低分。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B是一个具体的需求场景，而A是一个非常抽象的概括，指思维的产出物（道理和感受）。两者在字面上完全没有相同或相似的词语，属于具体内容与抽象描述的关系，无字面匹配度，仅存在A可以描述B的抽象关系，因此评分极低。",
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+        "score说明": "B (女性生理期关怀需求) 和 A (职场情绪疲惫) 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。两者可能存在微弱的因果或场景关联（生理期可能导致情绪疲惫），但不存在任何字面上的匹配关系，因此分数极低。",
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+        "score说明": "B是具体的用户需求场景，A是抽象的商业概念。两者在字面上没有任何重叠的词语或近义词，仅存在抽象的包含关系（用户的“需求”可能是品牌“诉求”的来源），因此字面匹配度极低。",
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+        "score说明": "<B>是关于“女性生理期”的具体关怀需求，而<A>是“个人感受与思考”的抽象描述。两者在字面词语上没有任何重叠，属于完全不同的概念范畴，因此字面匹配度为0。",
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+        "score说明": "<B> '女性生理期关怀需求' 和 <A> '宠物迷惑行为' 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B 关注的是人类女性的健康需求，而 A 关注的是动物行为，两者属于完全不相关的领域。",
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+          "女性生理期": "A中无此概念，A讨论的是宠物。",
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+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "婴儿符号",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>中的“女性生理期关怀需求”与<A>中的“婴儿符号”在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期关怀需求": "A中无此完整概念，也没有任何相关的字面词语如'女性'、'生理期'、'关怀'或'需求'。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "捕捉到的流行梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>中的'女性生理期关怀需求'与<A>中的'捕捉到的流行梗'在字面词语和核心概念上完全没有重叠，两者描述的是完全不相关的事物。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期关怀需求": "A中完全没有关于女性、生理期、关怀或需求的概念，这是一个完全增量的信息。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "捕捉到的流行梗"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "猫咪社群文化",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>中的核心概念“女性”、“生理期”、“关怀”、“需求”与<A>中的核心概念“猫咪”、“社群”、“文化”在字面和语义上完全不相关，没有任何重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期关怀需求": "A中完全没有提及'女性'、'生理期'、'关怀'或'需求'等任何相关词语或概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "猫咪社群文化"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "网络谐音趣味",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的核心概念“女性”、“生理期”、“关怀”、“需求”与<A>的核心概念“网络”、“谐音”、“趣味”在字面和语义上完全无关，没有任何词语重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期": "A中无此概念",
+          "关怀需求": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "网络谐音趣味"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "节后综合症候",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B(女性生理期关怀需求)与A(节后综合症候)在字面词语和核心概念上完全不同，没有任何重叠。B关注的是女性特定的生理周期和相关的关怀需求，而A描述的是假期后的一种心理或生理状态，两者是完全不相关的话题。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期": "A中无此概念",
+          "关怀需求": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "节后综合症候"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "抽象网络亚种",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（女性生理期关怀需求）与 A（抽象网络亚种）在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一个具体的生理健康和心理关怀的需求，而A是一个关于网络文化现象的分类术语，两者分属完全不相关的领域，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期关怀需求": "A中完全没有对应或相关的字面概念，A讨论的是网络文化，而B是关于生理健康。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "商业合作的要求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是特定的用户需求场景（女性生理期关怀），A是抽象的商业流程概念（商业合作要求）。两者在字面词语上没有任何重叠或同义关系，属于完全不同的语义范畴，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期关怀需求": "A中完全没有关于用户、生理周期、关怀或具体需求场景的任何词语或概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的用户需求场景（女性生理期关怀），而<A>描述的是一个抽象的商业内容创作方法（品牌信息融入）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠和关联，属于两个完全不同的范畴，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期关怀需求": "A中完全没有提及用户需求、生理期或关怀等任何相关概念，因此B整体都是增量信息。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "宠物亲情关系",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B的核心概念“女性生理期”、“关怀需求”与A的核心概念“宠物”、“亲情关系”在字面上完全不同，没有任何词语或概念上的重叠，属于两个完全无关的主题。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期": "A中无此概念",
+          "关怀需求": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "宠物亲情关系"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "自我认知反差",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>是关于“女性生理期”和“关怀需求”的具体生理和社会性话题，而<A>是关于“自我认知反差”的抽象心理学概念。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期关怀需求": "A中无任何与生理周期、关怀或具体需求相关的词语或概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "自我认知反差"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "可看见的场景和物品",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B描述的是一个抽象的、内在的需求（“关怀需求”），而A描述的是具体的、外在可见的实体（“场景和物品”）。两者在字面词语和概念上完全没有重叠，属于两个完全不同的范畴，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期": "A中无此概念",
+          "关怀需求": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "可看见的场景和物品"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "女性生理期关怀需求",
+        "A": "网络谐音梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B> '女性生理期关怀需求' 和 <A> '网络谐音梗' 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B 涉及健康和关怀领域，而 A 涉及语言和网络文化领域，两者完全不相关。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "女性生理期关怀需求": "A中完全没有关于健康、生理周期、关怀或需求相关的任何概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "女性生理期关怀需求",
+        "匹配要素": "网络谐音梗"
+      }
+    }
+  ]
+}

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/女性生理期关怀需求/all_step3_top1_生成灵感_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,76 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-175430_0a",
+    "log_url": "https://smith.langchain.com/o/3ebe0715-9709-4594-a0aa-40a77a4e10bd/projects/p/611fa0d6-5510-4f60-b693-87e2ccc2ea5f?timeModel=%7B%22duration%22%3A%227d%22%7D&searchModel=%7B%22filter%22%3A%22and%28eq%28is_root%2C+true%29%2C+eq%28name%2C+%5C%2220251111-175430_0a%5C%22%29%29%22%2C%22searchFilter%22%3A%22eq%28is_root%2C+true%29%22%7D",
+    "model": "google/gemini-2.5-pro",
+    "步骤": "Step3: 基于匹配节点生成灵感点",
+    "step1_匹配索引": 1
+  },
+  "锚点信息": {
+    "人设要素": "亲密关系关怀",
+    "要素上下文": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+  },
+  "step1_结果": {
+    "输入信息": {
+      "B": "女性生理期关怀需求",
+      "A": "亲密关系关怀",
+      "B_Context": "",
+      "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+    },
+    "匹配结果": {
+      "score": 0.3,
+      "score说明": "评分基于 <B> 和 <A> 共享了核心词“关怀”。然而，<B> 的核心限定语“女性生理期”和“需求”与 <A> 的核心限定语“亲密关系”在字面上完全不匹配，因此整体字面匹配度较低。",
+      "相同部分": {
+        "关怀": "与A中的'关怀'完全相同"
+      },
+      "增量部分": {
+        "女性生理期": "A中无此具体概念",
+        "需求": "A中无此概念"
+      }
+    },
+    "业务信息": {
+      "灵感": "女性生理期关怀需求",
+      "匹配要素": "亲密关系关怀"
+    }
+  },
+  "生成结果": {
+    "要素分析": {
+      "核心特征": "该要素的核心在于表达在亲密关系中，对伴侣发自内心的关切、支持和珍视，它通常体现在对关系细节的感悟、情感的深度思考和维护关系的哲思上。",
+      "适用场景": "适用于分享个人关于爱情、伴侣关系的感悟和思考，例如通过日记、社交媒体帖子或深度对话，来表达那些因某个具体事件而触发的、关于如何去爱和被爱的道理与感受。"
+    },
+    "灵感点列表": [
+      {
+        "灵感点": "在伴侣生病时，反思真正的陪伴与关怀意味着什么。",
+        "说明": "这种情况会触发对“关怀”本质的深度思考，从“解决问题”转向“情感支持”，从而产生关于爱与责任的深刻感受。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "整理旧照片时，看到两人一路走来的变化，感慨于共同成长的重要性。",
+        "说明": "时间的跨度提供了一个反思的视角，让人思考亲密关系中，相互扶持和见证彼此成长是如何体现深层关怀的。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "一次激烈争吵后，冷静下来思考道歉的意义，不是为了分对错，而是为了修复关系。",
+        "说明": "冲突是关系的试金石，冲突后的反思能够催生出关于“珍惜”和“维护”关系的道理，这是一种成熟的关怀心态。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "观察到伴侣在追求自己梦想时闪闪发光的样子，由衷地感到喜悦和支持。",
+        "说明": "这体现了一种超越占有的爱，即关怀对方作为独立个体的完整性，并从对方的幸福中获得满足感，是一种高级的情感共鸣。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "当伴侣被外界误解时，自己坚定地站在他/她身边，思考信任与守护的重量。",
+        "说明": "外部压力会强化内部的连结，这个场景能引发关于忠诚、信赖以及“我们共同体”的感受，是对关系保护本能的体现。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "因为对方不经意的一句话或一个小动作，感到被深刻理解和珍视。",
+        "说明": "微小的细节往往能揭示深厚的情感。这种“被看见”的瞬间，会引发对亲密关系中默契与细致关怀的感动与思考。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "意识到自己愿意为了对方，去学习一个完全不熟悉的领域或技能。",
+        "说明": "这种自我驱动的改变，是关怀的具体行动表现，能引发关于“爱是付出也是自我拓展”的感受和道理。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "在长途旅行中，面对未知和意外，两人如何通过协作和包容来共同应对。",
+        "说明": "共同面对挑战的过程，会凸显出依赖与合作的重要性，从而产生关于“伴侣是战友”的深刻体验和感悟。"
+      }
+    ]
+  }
+}

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/女性生理期关怀需求/all_summary_完整流程_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-175101_54",
+    "log_url": "https://smith.langchain.com/o/3ebe0715-9709-4594-a0aa-40a77a4e10bd/projects/p/611fa0d6-5510-4f60-b693-87e2ccc2ea5f?timeModel=%7B%22duration%22%3A%227d%22%7D&searchModel=%7B%22filter%22%3A%22and%28eq%28is_root%2C+true%29%2C+eq%28name%2C+%5C%2220251111-175101_54%5C%22%29%29%22%2C%22searchFilter%22%3A%22eq%28is_root%2C+true%29%22%7D",
+    "流程": "Step1 + Step2 完整分析",
+    "step1_model": "google/gemini-2.5-pro",
+    "step2_model": "google/gemini-2.5-pro"
+  },
+  "灵感": "女性生理期关怀需求",
+  "文件路径": {
+    "step1": "data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/女性生理期关怀需求/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json",
+    "step2": "data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/女性生理期关怀需求/all_step2_top1_增量词匹配_gemini-2.5-pro.json"
+  },
+  "关键指标": {
+    "step1_top1_score": 0.3,
+    "step1_top1_匹配要素": "亲密关系关怀",
+    "step2_增量词数量": 2,
+    "step2_score": 0.85
+  }
+}

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/婴儿主题卡通床单/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,490 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-191231_10",
+    "log_url": "https://smith.langchain.com/o/3ebe0715-9709-4594-a0aa-40a77a4e10bd/projects/p/611fa0d6-5510-4f60-b693-87e2ccc2ea5f?timeModel=%7B%22duration%22%3A%227d%22%7D&searchModel=%7B%22filter%22%3A%22and%28eq%28is_root%2C+true%29%2C+eq%28name%2C+%5C%2220251111-191231_10%5C%22%29%29%22%2C%22searchFilter%22%3A%22eq%28is_root%2C+true%29%22%7D",
+    "model": "google/gemini-2.5-pro"
+  },
+  "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+  "匹配结果列表": [
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "婴儿符号",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.35,
+        "score说明": "B和A仅在核心词“婴儿”上完全匹配。但B中的“主题”、“卡通”、“床单”等描述具体物品的词语在A中完全没有对应，且A中的“符号”是一个抽象概念，与B的具体物品“床单”字面差异巨大。因此，整体匹配度较低。",
+        "相同部分": {
+          "婴儿": "与A中的'婴儿'完全相同"
+        },
+        "增量部分": {
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念，它是一个具体物品，而A中对应的是抽象概念'符号'"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "眼见的具体事物",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "A是“眼见的具体事物”，这是一个抽象的、元级别的描述。B是“婴儿主题卡通床单”，是一个非常具体的事物。B是A的一个实例，但在字面上没有任何词语重叠，仅存在概念上的包含关系（“床单”是一种“具体事物”），因此字面匹配度很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题卡通床单": "A是一个抽象分类，B是该分类下的一个具体实例，B中的所有词语都是A中没有的增量信息。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "眼见的具体事物"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "<B>是关于一个具体产品“婴儿主题卡通床单”的描述，可以被看作是<A>中提到的“产品信息”的一个具体实例。然而，<A>是一个抽象的、元级别的指令，与<B>在字面上没有任何重叠的词语，因此字面匹配度非常低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题卡通床单": "A中无此具体的产品概念，A是一个抽象的指令。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "可看见的场景和物品",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B是A的一个具体实例，但A是高度抽象的分类，两者之间没有字面词语上的重叠。B中的“床单”可以归类于A中的“物品”，但这属于概念包含关系，而非字面匹配。根据规则，抽象描述与具体内容之间的匹配度得分较低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题卡通床单": "A是“可见的场景和物品”这种抽象分类，B是具体描述一个物品，因此整个B都是相对于A的增量信息。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "可看见的场景和物品"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "亲密关系关怀",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是具体的物品“婴儿主题卡通床单”，而A是抽象的情感概念“亲密关系关怀”。两者在字面上没有任何相同的词语或近义词。它们之间的关联是抽象和推理层面的（为婴儿买床单可以体现关怀），而非字面语义的匹配，因此分数极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题卡通床单": "A中完全没有这个具体物品的概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "现成的内容和概念",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是具体的物品描述（婴儿主题卡通床单），而A是抽象的元级别描述（现成的内容和概念）。两者在字面上没有任何重叠的词语，仅存在抽象的包含关系（B可以被归类为A的一种实例），因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题": "A中无此具体概念",
+          "卡通": "A中无此具体概念",
+          "床单": "A中无此具体概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "品牌商业诉求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是具体的产品描述（婴儿床单），而A是抽象的商业概念（品牌诉求）。两者之间在字面上没有任何词语或概念的重叠，仅存在抽象的从属关系（产品可以是诉求的载体），因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "品牌商业诉求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "个人感受与思考",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是一个具体的物品描述（婴儿主题卡通床单），A是一个抽象的元描述（个人感受与思考）。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "个人感受与思考"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "职场疲惫共鸣",
+        "B_Context": "",
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+      },
+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "B是关于具体物品“婴儿主题卡通床单”的描述，A是关于抽象情感“职场疲惫共鸣”的描述。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的语义领域，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "职场疲惫共鸣"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "宠物亲情羁绊",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 个人感受与思考"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是一个具体物品“婴儿主题卡通床单”，A是一个抽象的情感概念“宠物亲情羁绊”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的两个领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念，A的核心是'宠物'",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "宠物亲情羁绊"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "宠物迷惑行为",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B> '婴儿主题卡通床单' 和 <A> '宠物迷惑行为' 在字面词语和核心概念上完全不同。<B> 描述的是一种具体物品（床单），而 <A> 描述的是一种动物行为，两者分属完全不相关的领域，没有任何字面匹配。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念，A的核心是'宠物'",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念，A描述的是'行为'而非物品"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "捕捉到的流行梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>是具体的产品描述（婴儿主题卡通床单），而<A>是一个抽象的概念（流行梗）。两者在字面词语上没有任何重叠或近义关系，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "捕捉到的流行梗"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "猫咪社群文化",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B> '婴儿主题卡通床单' 与 <A> '猫咪社群文化' 在字面上没有任何共同的词语或概念，两者描述的是完全不相关的领域。",
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+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "猫咪社群文化"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "网络谐音趣味",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
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+        "score说明": "<B>描述的是一个具体物品（婴儿、卡通、床单），而<A>描述的是一种语言趣味现象（网络、谐音）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的领域。",
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+        "增量部分": {
+          "婴儿主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "网络谐音趣味"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "节后综合症候",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>是关于具体物品“婴儿主题卡通床单”的描述，而<A>是关于一种状态“节后综合症候”的描述。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，完全不相关。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "节后综合症候"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "抽象网络亚种",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B> 是一个具体物品的描述，而 <A> 是一个极其抽象的概念。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，因此字面完全不匹配。",
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+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "商业合作的要求",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是具体的产品描述（婴儿主题卡通床单），A是抽象的商业概念（商业合作的要求）。两者在字面词语和核心概念上完全没有任何重叠，属于完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题卡通床单": "A中完全没有关于具体产品（如婴儿、卡通、床单）的概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "想出来的道理和感受",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是一个非常具体的物品“婴儿主题卡通床单”，而A是极为抽象的概念“道理和感受”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的范畴。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "主题": "A中无此概念",
+          "卡通": "A中无此概念",
+          "床单": "A中无此概念，是一个具体物品，而A是抽象概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "职场情绪疲惫",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于具体物品“婴儿床单”，而A是关于一种抽象的心理状态“职场情绪疲惫”。两者在字面词语和核心概念上完全没有任何重叠，属于完全不相关。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题卡通床单": "A中完全没有物品、婴儿、卡通或床单等任何相关概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "职场情绪疲惫"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "宠物亲情关系",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>是关于一个具体物品“婴儿床单”，而<A>是关于一个抽象概念“宠物亲情关系”。两者在主题、对象和属性上均无任何字面词语或核心概念的重叠，因此完全不匹配。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念，A的主体是'宠物'。",
+          "主题": "A中无此概念。",
+          "卡通": "A中无此概念。",
+          "床单": "A中无此概念，A讨论的是'关系'而非具体物品。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "宠物亲情关系"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
+        "A": "自我认知反差",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是一个非常具体的物品描述（婴儿主题卡通床单），而A是一个抽象的心理学概念（自我认知反差）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题卡通床单": "A中完全没有这个具体物品的概念，A是一个抽象概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿主题卡通床单",
+        "匹配要素": "自我认知反差"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿主题卡通床单",
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+        "score说明": "B是关于'婴儿床单'这一具体物品的描述，而A是关于'网络谐音梗'这一抽象的网络文化概念。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿主题卡通床单": "A中完全没有关于婴儿、主题、卡通或床单等任何具体物品的概念。"
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+        "score说明": "A是'眼见的具体事物'这样一个抽象/元级别的描述，而B是'婴儿安抚小猪玩偶'这样一个非常具体的事物。两者之间没有任何字面词语的重叠，仅存在概念上的包含关系（B是A的一个实例），按照规则应给予低分。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B是一个非常具体的物品，而A是一个极其抽象和宽泛的类别描述（“物品”）。两者之间没有直接的字面词语重叠。唯一的联系是B的概念属于A的范畴，但根据字面匹配原则，这只能获得很低的分数。",
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+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
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+        }
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+        "score说明": "<B>是具体的物品，而<A>是抽象的概念。<B>中的“安抚”与<A>中的“关怀”存在一定的语义关联，但并非同义词。除此之外，<B>中的核心实体“婴儿”、“小猪”、“玩偶”在<A>中均无任何字面提及，因此整体字面匹配度极低。",
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+          "安抚": "与A中的'关怀'概念相关，是“关怀”的一种具体方式"
+        },
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+        "score说明": "A 和 B 之间没有直接的字面词语重叠。两者唯一的关联是抽象概念上的，即“玩偶”对于“婴儿”的情感“安抚”作用，可以类比于“宠物”带来的“亲情羁绊”。但这种关系属于高阶推断，而非字面匹配，因此分数很低。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "A是关于“品牌/产品信息”的抽象指令，B是一个非常具体的产品“婴儿安抚小猪玩偶”。两者之间没有任何字面词语的重叠。唯一的微弱关联是B可以被看作是A中“产品”的一个具体实例，但这属于抽象的包含关系，而非字面匹配，因此得分极低。",
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+        "score说明": "B (婴儿安抚小猪玩偶) 和 A (宠物亲情关系) 在字面上完全没有重叠的词语。A是一个抽象的关系概念，而B是一个具体的物品描述。两者之间仅存在微弱的、需要深度推理的抽象概念关联（玩偶和宠物都可以作为情感寄托，安抚和亲情都涉及情感），因此字面匹配度极低。",
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+          "婴儿安抚小猪玩偶": "A中完全没有'婴儿'、'安抚'、'小猪'、'玩偶'这类具体的产品描述词语。"
+        }
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+        "增量部分": {
+          "婴儿安抚小猪玩偶": "A中没有'婴儿'、'安抚'、'小猪'、'玩偶'等任何相关词语或概念，B是相对于A的全新信息。"
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+        "score说明": "<B>的核心词“婴儿”、“安抚”、“小猪”、“玩偶”与<A>的核心词“猫咪”、“社群”、“文化”在字面上完全不匹配，指代的是两个完全不相关的领域和概念。",
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+          "玩偶": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿安抚小猪玩偶",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿安抚小猪玩偶",
+        "A": "商业合作的要求",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>是关于一个具体的产品（玩偶），而<A>是关于一个抽象的商业流程（合作要求），两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿安抚小猪玩偶": "A中完全没有关于具体产品（玩偶）的任何描述，是一个完全增量的概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿安抚小猪玩偶",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
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+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿安抚小猪玩偶",
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+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "<B>是一个具体的物品（玩偶），而<A>是抽象的概念（道理、感受）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的范畴。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿安抚小猪玩偶": "A中完全没有关于具体物品的描述，A描述的是抽象概念。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿安抚小猪玩偶",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "B（婴儿安抚小猪玩偶）和A（职场情绪疲惫）在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一个具体物品及其功能，A描述的是一种心理状态和场景，两者属于完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿": "A中无此概念",
+          "安抚": "A中无此概念",
+          "小猪玩偶": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿安抚小猪玩偶",
+        "匹配要素": "职场情绪疲惫"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "婴儿安抚小猪玩偶",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的物品（玩偶），而<A>描述的是一个抽象的心理学概念。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，完全不相关。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "婴儿安抚小猪玩偶": "A中完全没有这些关于具体物品的概念"
+        }
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+        "匹配要素": "自我认知反差"
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+      },
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+        "score说明": "<B>是具体的产品描述（玩偶），而<A>是抽象的商业概念（诉求）。两者在字面词语上没有任何重叠或相似之处，属于完全不同的概念范畴。",
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+        "增量部分": {
+          "婴儿安抚小猪玩偶": "A中无此具体产品或相关概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "婴儿安抚小猪玩偶",
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+      },
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+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的物品“婴儿安抚小猪玩偶”，而<A>描述的是一个抽象的语言文化概念“网络谐音梗”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的两个领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/宠物主人的群体排他宣言/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,491 @@
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+        "score说明": "B中的“群体”与A中的“社群”是近义词，构成了核心的匹配点。然而，B的主体“宠物主人”和核心内容“排他宣言”与A中的“猫咪”和宽泛的“文化”在字面上差异较大，B提供了大量A所不具备的具体信息。",
+        "相同部分": {
+          "群体": "与A中的'社群'是近义词"
+        },
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+          "排他宣言": "A中的'文化'是一个非常宽泛的概念，B中的'排他宣言'是A中未提及的具体行为或现象"
+        }
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+        "score说明": "B和A共享了核心主题词“宠物”，但描述该主题的核心概念完全不同。B中的“群体排他宣言”是一个社会性的行为描述，而A中的“亲情关系”是一个情感性的状态描述，两者在字面上的重叠度很低。",
+        "相同部分": {
+          "宠物主人": "包含了与A中'宠物'相同的核心词"
+        },
+        "增量部分": {
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+          "排他宣言": "A中没有与'排他'（exclusion）或'宣言'（declaration）相关的社会性、公开性行为的字面描述，A的核心是'亲情关系'这一内部情感状态。"
+        }
+      },
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+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B和A仅在核心词'宠物'上存在字面重叠。B的核心概念'群体排他宣言'（一种社会行为和态度）与A的核心概念'亲情羁绊'（一种情感联结）在字面上完全不匹配，描述的是两个维度完全不同的事情，因此整体字面匹配度很低。",
+        "相同部分": {
+          "宠物主人": "该词中的'宠物'与A中的'宠物'完全相同"
+        },
+        "增量部分": {
+          "群体": "A中无此概念，A描述的是个体情感",
+          "排他": "A中无此概念",
+          "宣言": "A中无此概念，A描述的是'羁绊'，是一种状态而非行动"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+    },
+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.15,
+        "score说明": "<B> 和 <A> 仅在核心词“宠物”上存在概念关联，但 <B> 的主体是“宠物主人”的“宣言”，而 <A> 的主体是“宠物”的“迷惑行为”，两者在字面上的核心词语和描述性词语完全不同，因此匹配度很低。",
+        "相同部分": {
+          "宠物主人": "其中的'宠物'与A中的'宠物'字面重叠"
+        },
+        "增量部分": {
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "A是高度抽象和元级别的描述（个人感受与思考），B是一个具体的主题。两者在字面上没有任何相同的词语或近义词。仅存在微弱的概念从属关系（如“宠物主人”是一种“个人”），根据规则，字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "宠物主人": "A中无此概念",
+          "群体排他": "A中无此概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "宠物主人的群体排他宣言",
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+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "宠物主人的群体排他宣言",
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+      },
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+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B>描述的是一个社会性、概念性的短语，而<A>指的是物理上、视觉上可感知的具体事物。两者在字面词语上没有任何重叠。唯一的微弱联系在于“宣言”可以以文字形式存在，从而成为一个“可见的事物”，但这种联系非常抽象，不构成字面匹配。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B是A可能的一个具体实例，但两者在字面上没有任何词语或直接概念的重叠。B描述的是一种具体的社会现象，而A是一个非常宽泛的元概念（流行梗），因此字面匹配度极低。",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "宠物主人的群体排他宣言",
+        "匹配要素": "捕捉到的流行梗"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "宠物主人的群体排他宣言",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B>是对一个具体社会现象的描述，而<A>是一个高度抽象归类的标签。两者在字面上完全没有重叠的词语，仅存在<A>（亚种/亚文化）可以对<B>（特定群体宣言）进行抽象归类的关系，因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "宠物主人": "A中无此概念和词语",
+          "群体排他宣言": "A中无此概念和词语"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "宠物主人的群体排他宣言",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
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+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "A 是一个关于内容创作的抽象指令，而 B 是一个非常具体的内容创意或标题。两者在字面词语上完全没有重叠，例如 B 中的“宠物主人”、“排他宣言”与 A 中的“品牌”、“产品信息”、“融入内容”之间不存在任何字面上的相同或同义关系。根据规则，当 A 是抽象描述、B 是具体内容且无字面重叠时，应给予低分。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "宠物主人": "A中无此概念",
+          "群体排他宣言": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "宠物主人的群体排他宣言",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "宠物主人的群体排他宣言",
+        "A": "想出来的道理和感受",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是一个具体的事物描述（宣言），而A是一个高度抽象的概念（道理和感受）。两者在字面上完全没有重叠的词语。它们的关系是抽象与具体的关系（宣言可以被看作是一种道理或感受的表达），而非字面匹配关系，因此分数很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "宠物主人": "A中无此概念，B明确了主体",
+          "群体": "A中无此概念，B明确了集体属性",
+          "排他": "A中无此概念，B明确了宣言的性质",
+          "宣言": "A中无此概念，B明确了具体的表达形式，而A只是抽象的“道理和感受”"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "宠物主人的群体排他宣言",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
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+        "A": "亲密关系关怀",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是关于“宠物主人”、“群体排他”、“宣言”的具体社会现象描述，A是关于“亲密关系”、“关怀”的抽象情感概念。两者在字面词语上完全没有重叠，仅在最抽象的层面（宠物主人的关系可能被视为一种亲密关系）有微弱关联，因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "宠物主人": "A中无此概念",
+          "群体": "A中无此概念",
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+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "宠物主人的群体排他宣言",
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+      }
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+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "宠物主人的群体排他宣言",
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+      },
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+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是具体的内容，而A是“现成的内容和概念”这一抽象、元级别的描述。两者之间在字面上没有任何重叠的词语或概念，仅存在抽象的包含关系（B可以是A的一个实例），因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "宠物主人的群体排他宣言",
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+    {
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+      },
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+        "score说明": "<B>是具体的内容或现象描述（宠物主人的宣言），而<A>是抽象的商业目标（品牌商业诉求）。两者在字面词语上完全没有重叠，仅在非常抽象的层面上可能存在“B可以是A的一种表现形式”的联系，因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+        "灵感": "宠物主人的群体排他宣言",
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+      }
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+    {
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+        "score说明": "B和A在字面上完全没有相同或相似的词语。B的核心概念是“宠物主人”、“群体排他”、“宣言”，而A的核心概念是“职场”、“疲惫”、“共鸣”，两者属于完全不同的语义领域。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "<B>中的核心概念“宠物主人”、“群体排他”、“宣言”与<A>中的核心概念“婴儿”、“符号”在字面上完全没有重叠，两者讨论的是完全不同领域的事物，不存在任何字面语义匹配。",
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+        "增量部分": {
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+      "业务信息": {
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+        "匹配要素": "婴儿符号"
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+        "score说明": "<B>中的核心概念“宠物主人”、“群体排他”、“宣言”与<A>中的核心概念“网络”、“谐音”、“趣味”在字面上完全不相关，没有任何词语重叠或语义关联。",
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+        "score说明": "B的核心概念是“宠物主人”、“群体”、“排他宣言”，而A的核心概念是“节后”、“综合症候”。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，讨论的是完全不相关的话题。",
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+        "增量部分": {
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+        "增量部分": {
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/宠物主人的群体排他宣言/all_summary_完整流程_gemini-2.5-pro.json

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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/宠物打破主人设定的规则/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,498 @@
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+        "score说明": "<B>和<A>仅在核心词“宠物”上完全匹配。但<B>的核心概念“打破规则”和<A>的核心概念“亲情羁绊”在字面上完全不同，属于同一主题下的不同方面，因此字面匹配度低。",
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+          "宠物": "与A中的'宠物'完全相同"
+        },
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+        }
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+        "B": "宠物打破主人设定的规则",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.3,
+        "score说明": "B和A共享了核心主体词'宠物'。但B描述的是一个具体的行为'打破规则'，而A描述的是一个抽象的情感关系'亲情关系'，两者除了主体之外，核心语义完全不同，因此字面匹配度低。",
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+        },
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+      },
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+        "score说明": "B和A的字面重合度很低。唯一的关联是B中的'宠物'与A中的'猫咪'存在上位词与下位词的关系（猫咪是宠物的一种）。A的核心概念'社群文化'与B的核心动作'打破主人设定的规则'在字面上完全不匹配，因此分数很低。",
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+          "宠物": "与A中的'猫咪'是上位词与下位词的关系，存在概念关联"
+        },
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+        }
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+        "score说明": "A是高度抽象的概念“亲密关系关怀”，B是一个非常具体的场景“宠物打破主人设定的规则”。两者之间没有任何字面词语的重叠。唯一的联系是抽象上的：宠物和主人的关系可以被看作是一种“亲密关系”，但这种包含关系在字面匹配上得分极低。",
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+      }
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+          "幽默": "与A中的“谐音趣味”在概念上关联，A是B所属范畴下的一种具体表现。",
+          "喜爱": "与A中的“趣味”在概念上相关，描述了对有趣事物的积极情感。"
+        },
+        "增量部分": {
+          "夸张式": "A中没有描述喜爱程度的词语，是B的增量信息。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "网络谐音趣味"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "个人感受与思考",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "A '个人感受与思考' 是对 B 的一个抽象、元级别的描述。B 中的 '喜爱' 在概念上可以归属于 A 中的 '个人感受'，但两者没有字面词语的重叠。B 中的核心概念 '幽默'、'夸张式' 在 A 中完全缺失，因此整体字面匹配度很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "幽默": "A中无此概念",
+          "夸张式": "A中无此概念",
+          "喜爱": "A中没有这个具体的感受，仅有 '个人感受' 这一抽象类别"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "个人感受与思考"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "捕捉到的流行梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B和A之间没有直接的字面词语重叠。唯一的关联在于B中的“幽默”与A中的“流行梗”在概念上相关联（梗通常是幽默的一种形式），但这种关系是抽象的而非字面上的。B的核心概念“夸张式喜爱”在A中完全没有对应，导致匹配度很低。",
+        "相同部分": {
+          "幽默": "与A中的“流行梗”存在概念关联，梗是幽默的一种具体表现形式"
+        },
+        "增量部分": {
+          "夸张式喜爱": "描述了一种强烈的情感或态度，这在A中完全没有提及"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "捕捉到的流行梗"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "网络谐音梗",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.15,
+        "score说明": "B描述的是一种态度（喜爱）和一种风格（夸张），而A是一个具体的内容类别（网络谐音梗）。两者在字面上没有任何重叠。唯一的关系是“谐音梗”可以被归类为“幽默”的一种，但这种抽象的包含关系不属于字面匹配。因此，分数极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "幽默": "A中没有直接出现'幽默'这个词，而是其下一个具体子类'谐音梗'。",
+          "夸张式喜爱": "A中完全没有提及与“喜爱”或“夸张”相关的态度或情感描述。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "网络谐音梗"
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+    {
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+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "抽象网络亚种",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B描述的是一种具体的情感和行为方式，而A是一个抽象的网络文化分类。两者在字面上没有任何重叠的词语或直接相关的概念。B可能是A的一个具体实例，但这是一种抽象的包含关系，而非字面匹配，因此分数极低。",
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+        "增量部分": {
+          "幽默": "A中无此概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "想出来的道理和感受",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B中的核心概念“幽默”、“夸张式”、“喜爱”在A中均无直接的字面匹配。唯一的联系是“喜爱”可以被归类为一种“感受”，但这是抽象的包含关系，而非字面上的重叠，因此匹配分数极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "幽默": "A中无此概念",
+          "夸张式": "A中无此概念",
+          "喜爱": "A中仅有上位概念“感受”，并未提及“喜爱”这一具体情感"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "自我认知反差",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
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+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B>和<A>之间没有任何字面上的相同词语或同义词。<A>是一个高度抽象的心理学概念“自我认知反差”，而<B>是一个具体的情感偏好“对幽默的夸张式喜爱”。两者在字面层次上几乎完全不匹配，仅在非常抽象的层面可能有微弱的推断联系，因此字面匹配度极低。",
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+        "增量部分": {
+          "幽默": "A中无此概念",
+          "夸张式喜爱": "A中无此概念，是一个具体的情感表达"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "自我认知反差"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "现成的内容和概念",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是A的一个非常具体、细分的例子（一种概念），但两者在字面上没有任何重合的词语或近义词。A是“内容和概念”的抽象描述，而B是“幽默”、“夸张式喜爱”的具体内容，因此字面匹配度极低。",
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+        "增量部分": {
+          "幽默": "A中无此具体概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "品牌商业诉求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B和A在字面和概念上完全不同。B描述了一种具体的情感和风格偏好（对幽默的夸张喜爱），而A是一个抽象的商业概念（品牌诉求）。两者之间没有任何词语重叠，仅存在微弱的抽象包含关系（B可能是A的一种具体表现），因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "幽默": "A中无此概念",
+          "夸张式喜爱": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "品牌商业诉求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "职场疲惫共鸣",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 个人感受与思考"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B的核心概念“幽默”、“夸张”、“喜爱”与A的核心概念“职场”、“疲惫”、“共鸣”在字面和语义上完全不匹配，没有任何重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "职场疲惫共鸣"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
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+      },
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+        "score说明": "<B>的主题是“幽默”和“喜爱”，<A>的主题是“宠物”和“亲情羁绊”，两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全无关的内容。",
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+        "增量部分": {
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+      },
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+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "宠物亲情羁绊"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "眼见的具体事物",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "B是关于一种抽象的情感和概念（幽默、喜爱），而A是关于可以通过视觉感知的物理实体（具体事物）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的范畴。",
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+        "增量部分": {
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "眼见的具体事物"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "宠物迷惑行为",
+        "B_Context": "",
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+      },
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+        "score说明": "<B>描述的是一种情感反应（对幽默的夸张式喜爱），而<A>描述的是一个现象（宠物迷惑行为）。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，因此字面匹配度为0。",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
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+        "score说明": "B的核心概念“幽默”、“夸张”、“喜爱”与A的核心概念“婴儿”、“符号”在字面上完全不相关，没有任何词语或语义上的重叠。",
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+          "夸张式喜爱": "A中无此概念"
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+      },
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+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
+      }
+    },
+    {
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+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
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+        "score说明": "B（对幽默的夸张式喜爱）与A（猫咪社群文化）在字面词语上完全没有重叠。B描述的是一种情感或行为模式，而A描述的是一个文化领域，两者概念完全不同。",
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+          "对幽默的夸张式喜爱": "A中完全没有此概念，B描述的是一种情感表达方式，而A描述的是一个社群主题。"
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+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "猫咪社群文化"
+      }
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+    {
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+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "节后综合症候",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
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+        "score说明": "<B>中的核心概念“幽默”、“夸张式”、“喜爱”与<A>中的“节后综合症候”在字面和语义上完全没有重叠或相似之处，两者描述的是完全不相关的事物。",
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+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "节后综合症候"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
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+      },
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+          "夸张式喜爱": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
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+      },
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+        "score说明": "<B>描述的是一种内容风格或情感偏好（幽默、夸张），而<A>描述的是一个商业行为（品牌/产品信息融入）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不同的领域，因此字面匹配度为0。",
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+          "对幽默的夸张式喜爱": "A中完全没有关于内容风格、情绪或喜爱等概念，A描述的是商业植入行为。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "A": "职场情绪疲惫",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
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+        "score说明": "B的核心概念“幽默”、“喜爱”与A的核心概念“职场”、“情绪疲惫”在字面上完全不同，没有任何词语重叠或近义关系。两者描述的是完全不相关的主题。",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "职场情绪疲惫"
+      }
+    },
+    {
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+        "B": "对幽默的夸张式喜爱",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
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+        "score说明": "B的核心概念是“幽默”和“喜爱”，而A的核心概念是“宠物”和“亲情关系”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，描述的是两个完全无关的领域。",
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+      },
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+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
+        "匹配要素": "宠物亲情关系"
+      }
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+    {
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+        "增量部分": {
+          "幽默": "A中无此概念",
+          "夸张式": "A中无此概念",
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+      },
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+        "灵感": "对幽默的夸张式喜爱",
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+        "score说明": "<B>描述的是一种抽象的情感和风格（喜爱、幽默），而<A>描述的是具体的、可见的物理实体（场景、物品）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的范畴。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B和A共享了核心词'宠物'，但B中的'平台'、'热门'、'话题标签'等描述平台功能的词语，与A中的'亲情关系'这一情感概念，在字面上完全不匹配。因此，匹配度较低。",
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+          "宠物": "与A中的'宠物'完全相同"
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+        "score说明": "评分基于B和A共享了核心词“宠物”。但B中的其他关键词如“平台”、“热门”、“话题”、“标签”在A中没有对应，而A的核心概念“亲情羁绊”也未在B中出现，因此字面重叠度较低。",
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+          "宠物": "与A中的'宠物'完全相同"
+        },
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+        "score说明": "B和A的核心匹配点在于“热门”与“流行”的同义关系。然而，A是“流行梗”的抽象概念，而B是“平台热门宠物话题标签”这一具体实例，两者字面重叠度很低。B增加了“平台”、“宠物”、“话题标签”等多个具体限定信息，因此整体匹配分较低。",
+        "相同部分": {
+          "热门": "与A中的'流行'同义"
+        },
+        "增量部分": {
+          "平台": "A中无此概念，是来源上的增量信息",
+          "宠物": "A是泛指的流行梗，B限定在'宠物'领域，是内容上的核心增量信息",
+          "话题标签": "A中的'梗'是抽象概念，B将其具体化为'话题标签'这一形式，是形式上的增量信息"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+        "score说明": "B和A之间没有任何字面上的词语重叠。B中的“宠物”和“标签”（作为可见的文字）可以被看作是A“眼见的具体事物”的实例，但这是一种抽象的包含关系，而非字面匹配。根据“优先考虑具体词语的匹配”和“A是抽象描述”的原则，字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "平台": "A中无此概念",
+          "热门": "A中无此概念，是一个抽象属性",
+          "宠物": "A中没有提到这个具体事物，只有上位概念“事物”",
+          "话题": "A中无此概念",
+          "标签": "A中没有提到这个具体事物，只有上位概念“事物”"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+      },
+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "B是A的一个非常具体化的实例。A是“内容和概念”这种抽象、元级别的描述，B是“平台热门宠物话题标签”这一具体内容。两者之间存在概念上的包含关系，但没有任何字面词语的重叠，因此根据字面匹配原则，得分很低。",
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+          "平台热门宠物话题标签": "A中完全没有这些具体的限定词和核心词，A仅提供了“内容”和“概念”的抽象框架。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "平台热门宠物话题标签",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
+      }
+    },
+    {
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+        "B": "平台热门宠物话题标签",
+        "A": "抽象网络亚种",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B> 和 <A> 之间没有直接的字面词语重叠。<A> 是一个高度抽象、元级别的概念，而 <B> 是一个具体的业务场景描述。两者在字面上完全不匹配，仅在概念上，“平台”可以被视为“网络”的一部分，但这种包含关系不属于字面匹配，因此得分极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "平台": "A中无此概念",
+          "热门": "A中无此概念",
+          "宠物": "A中无此概念",
+          "话题": "A中无此概念",
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+        }
+      },
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+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B和A在字面层面完全没有重叠的词语。B描述的是一种具体的内容元素（平台热门宠物话题标签），而A描述的是一个通用的商业行为（将品牌信息融入内容）。两者仅在“话题标签”可被视为一种“内容”这个抽象概念上有微弱的关联，但无任何字面匹配，因此分数极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "平台": "A中无此概念",
+          "热门宠物话题": "A中无此概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "平台热门宠物话题标签",
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+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "平台热门宠物话题标签",
+        "A": "亲密关系关怀",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B的核心词“宠物”、“话题标签”和A的核心词“亲密关系”、“关怀”在字面上完全没有重叠。两者仅在抽象概念上存在微弱的包含关系（养宠物可以被视为亲密关系关怀的一种），但根据字面匹配的原则，没有任何词语/概念的直接对应，因此得分极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "平台热门": "A中无此概念，是B对范围和热度的限定",
+          "宠物": "A中无此概念，A是更抽象的“亲密关系”",
+          "话题标签": "A中无此概念，是B对内容形式的描述"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "平台热门宠物话题标签",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "平台热门宠物话题标签",
+        "A": "可看见的场景和物品",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B(平台热门宠物话题标签)和A(可看见的场景和物品)在字面上完全没有重叠。B描述的是一种数字信息的分类（标签），而A描述的是物理世界中具体可见的事物。两者之间仅存在微弱的间接概念联系（“宠物”标签所指代的“宠物”本身是可见的物品），但“标签”本身不是，因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "平台热门宠物话题标签": "A中没有描述平台、热门、话题或标签这些元数据或抽象概念，A关注的是物理实体。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "平台热门宠物话题标签",
+        "匹配要素": "可看见的场景和物品"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "平台热门宠物话题标签",
+        "A": "品牌商业诉求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "A 和 B 在字面上没有任何重合的词语。A 是一个非常抽象的商业概念（品牌商业诉求），而 B 是一个非常具体的内容形式（平台热门宠物话题标签）。两者之间不存在字面上的匹配，仅存在需要推理才能建立的抽象关系，因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "平台热门宠物话题标签": "A中完全没有这些描述具体内容形式的词语，如'平台'、'热门'、'宠物'、'话题'、'标签'等。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "平台热门宠物话题标签",
+        "匹配要素": "品牌商业诉求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "平台热门宠物话题标签",
+        "A": "个人感受与思考",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>是关于“平台”、“热门”、“宠物”、“话题”、“标签”等具体事物，<A>是关于“个人感受”、“思考”等抽象的主观活动。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "平台": "A中无此概念",
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+          "宠物": "A中无此概念",
+          "话题": "A中无此概念",
+          "标签": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "平台热门宠物话题标签",
+        "匹配要素": "个人感受与思考"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "平台热门宠物话题标签",
+        "A": "职场疲惫共鸣",
+        "B_Context": "",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>中的“平台”、“热门”、“宠物”、“话题”、“标签”与<A>中的“职场”、“疲惫”、“共鸣”在字面和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "平台": "A中无此概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+      }
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+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是“平台热门宠物话题标签”，A是“婴儿符号”。两者在字面上的核心词语（宠物、标签 vs 婴儿、符号）完全不同，描述的是两个毫不相关的领域，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "平台热门宠物话题标签",
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+      }
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/强烈渴望即时满足的消费行为/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B中的'情绪'与A中的'感受'是近义词，构成了唯一的匹配点。但B的核心概念'打工人'和情绪类型'emo'在A中完全没有字面信息，A是一个非常抽象和宽泛的描述，因此字面匹配度很低。",
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+        "score说明": "<B>和<A>在字面上没有任何重叠的词语。<B>描述的是一种具体的人物状态（打工人）和情绪（emo），而<A>是一个更宽泛的综合症候名称。两者可能存在现实中的因果或表现关系，但字面上完全不匹配，因此得分很低。",
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+        "score说明": "B是一个具体的网络流行情绪（打工人emo），而A是一个对网络文化的抽象分类（抽象网络亚种）。两者在字面上没有任何重叠的词语或概念。A是对B可能所属领域的一种元级别描述，而非字面内容的直接匹配，因此字面匹配度极低。",
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
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+    {
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+        "B": "打工人emo情绪",
+        "A": "自我认知反差",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
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+        "score说明": "<B>中的 '打工人' 和 'emo情绪' 是具体的社会身份和情绪描述，而<A>中的 '自我认知' 和 '反差' 是一个抽象的心理学概念。两者在字面上没有任何重叠的词语，仅存在可能的抽象因果关系（emo情绪可能源于自我认知反差），因此字面匹配度极低。",
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+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "自我认知反差"
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+        "score说明": "B的核心概念'打工人'和'emo情绪'与A的核心概念'亲密关系'和'关怀'在字面上完全没有重叠或同义关系。两者讨论的具体场景（职场vs人际）和内容（负面情绪vs正面行为）完全不同，仅在宏观的情感领域有微弱关联，因此字面匹配度极低。",
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+        "增量部分": {
+          "打工人": "A中无此概念",
+          "emo情绪": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
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+        "A": "现成的内容和概念",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
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+        "score说明": "B是一个具体的网络流行概念，而A是一个高度抽象和元级别的描述（“现成的内容和概念”）。两者之间没有任何字面上的词语重叠。B可以被归类为A所描述的一种“概念”，但这种关系是抽象的包含关系，而非字面匹配，因此得分很低。",
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+        "增量部分": {
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+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
+      }
+    },
+    {
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+        "A": "网络谐音梗",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
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+        "score说明": "B 和 A 在字面词语上完全没有重叠。B描述的是一种网络流行情绪和身份认同（打工人、emo），而A描述的是一种具体的网络内容创作形式（谐音梗）。两者仅在“网络文化”这一抽象概念上有关联，无直接字面匹配，因此得分很低。",
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+          "打工人": "A中无此概念",
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "打工人emo情绪",
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+      }
+    },
+    {
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+        "score说明": "B（打工人emo情绪）和 A（宠物亲情羁绊）在字面词语和核心概念上完全不同。B描述的是一种与工作相关的负面个人情绪状态，而A描述的是人与宠物之间的正面情感关系。两者没有任何词语重叠或近义关系。",
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+          "打工人": "A中无此概念，A的主体是'宠物'",
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+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "宠物亲情羁绊"
+      }
+    },
+    {
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+      },
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+        "score说明": "<B>是抽象的心理情绪，而<A>是具体可见的物体，两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的范畴。",
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+          "打工人emo情绪": "A中无此概念，A描述的是具体可见事物，而B描述的是一种抽象的心理状态。"
+        }
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "眼见的具体事物"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "打工人emo情绪",
+        "A": "宠物迷惑行为",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
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+        "score说明": "B的核心概念“打工人”、“emo情绪”与A的核心概念“宠物”、“迷惑行为”在字面上完全没有重叠，描述的是完全不同的主体和状态/行为。",
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
+      }
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+        "score说明": "<B>中的核心词“打工人”、“emo情绪”和<A>中的核心词“猫咪”、“社群文化”在字面和概念上完全不相关，没有任何重叠。",
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+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "猫咪社群文化"
+      }
+    },
+    {
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+        "score说明": "B（打工人emo情绪）和 A（网络谐音趣味）在字面词语和核心概念上完全不同。B描述的是一种与工作相关的网络流行情绪，而A描述的是一种基于语言谐音的网络现象，两者之间没有任何字面或语义上的重叠。",
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+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
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+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
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+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
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+    {
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
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+        "score说明": "<B>中的核心概念“打工人”、“emo情绪”与<A>中的核心概念“宠物”、“亲情关系”在字面上完全不相关，没有任何词语重叠。",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "打工人emo情绪",
+        "匹配要素": "宠物亲情关系"
+      }
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+    {
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+        }
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "打工人emo情绪",
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+    {
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+        "B": "打工人emo情绪",
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
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+        "score说明": "<B>的核心概念“打工人”、“emo”、“情绪”与<A>的核心概念“品牌”、“商业”、“诉求”在字面上完全不同，没有任何词语重叠或近义关系。",
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/打工人emo情绪/all_step3_top1_生成灵感_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,76 @@
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+  "step1_结果": {
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+    "匹配结果": {
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+      "score说明": "B和A的核心概念高度重合。B中的'打工人'与A中的'职场'都指向工作场景主题，而'emo情绪'与A中的'情绪疲惫'都描述了在工作场景下的负面情绪状态，二者在字面语义上非常接近。",
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+      "增量部分": {}
+    },
+    "业务信息": {
+      "灵感": "打工人emo情绪",
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+    }
+  },
+  "生成结果": {
+    "人设理解": {
+      "整体风格": "以拟人化的猫咪角色为核心载体，通过可爱、幽默的视觉呈现，来表达和消解当代年轻人的生活与职场焦虑。",
+      "内容调性": "内容调性以共鸣和治愈为主，带有自嘲和吐槽的幽默感。善于将抽象的负面情绪（如疲惫）转化为具体的猫咪行为或表情，在轻松的氛围中提供情感慰藉。"
+    },
+    "要素分析": {
+      "核心特征": "该要素是人设中关于职场内容的情感原点，它不指向具体事件，而是捕捉内心因工作产生的普遍性、持续性的压力、倦怠和自我怀疑的抽象感受。",
+      "适用场景": "适用于创作所有能引发职场人情感共鸣的内容，特别是表现“精神内耗”、“情绪耗竭”或“身份错位”等状态的场景，是角色扮演和故事演绎的心理基础。"
+    },
+    "灵感点列表": [
+      {
+        "灵感点": "大脑已经下班了，但身体还必须在工位上假装忙碌。",
+        "说明": "这捕捉了职场中常见的“无效出勤”状态，是“倦怠感”的典型表现。人设中的拟人化猫咪可以用放空、呆滞的眼神搭配敲键盘的动作，形成强烈反差萌和共鸣感。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "周日晚上，一想到明天是周一，快乐就瞬间消失了。",
+        "说明": "这个灵感点触及了职场人普遍的“节后综合症候”，是周期性压力和焦虑的直接体现。非常适合用猫咪角色从放松玩耍到突然僵住的戏剧化表情变化来呈现。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "开完一个漫长又没结论的会，感觉灵魂被掏空了。",
+        "说明": "这精准地描绘了会议后的精神耗竭状态，是“职场情绪疲惫”的具体场景化。可以用猫咪瘫软、失去色彩的夸张艺术手法来视觉化这种抽象的疲惫感。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "工作压力大到只想变回一只什么都不用想的小猫咪。",
+        "说明": "这个灵感点直接表达了因“身份困扰”而产生的逃避心态，完美契合人设的核心——用猫咪承载人类愿望。它强化了猫咪作为“理想自我”的设定，能引发强烈的情感代入。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "下班后听到工作群消息提示音时的生理性反感。",
+        "说明": "这抓住了工作压力侵入个人生活的痛点，是一种现代职场的普遍焦虑。可以通过描绘一只猫咪在休息时被提示音惊吓到的应激反应，来幽默地吐槽这种状态。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "每天都在“这点工资值不值得我受这份气”之间反复横跳。",
+        "说明": "这触及了职场倦怠感的核心——付出与回报失衡的内心挣扎。人设可以通过猫咪角色在两个选择（比如猫抓板和键盘）之间犹豫不决的拟人化行为来演绎这种矛盾心理。"
+      },
+      {
+        "灵感点": "用尽全力在同事和老板面前扮演一个情绪稳定、充满热情的成年人。",
+        "说明": "这描绘了职场中的“情绪劳动”压力，即表演式工作的疲惫。适合通过猫咪戴着微笑面具的“萌猫表情剧”形式来表现，揭示面具下真实的疲惫感，引发共鸣。"
+      }
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+  }
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+        "score说明": "B和A在字面上完全没有重叠。B描述的是一个具体的社会现象（打工人身心疲惫），而A是一个抽象的元概念（流行梗）。二者的关联是概念上的（‘打工人’本身是一个流行梗，其疲惫现状是该梗的核心内容），而非字面上的。根据规则，这种抽象包含关系且无字面重叠的情况应给予低分。",
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+        "score说明": "B和A之间没有直接的字面词语重叠。B中的核心概念“身心疲惫”可以被理解为A“综合症候”的一种具体症状，存在概念上的联系，但非字面匹配。B中的主体“打工人”和范围“普遍”等均为A中没有的增量信息。因此，字面匹配度很低。",
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+        "score说明": "B是关于“打工人身心疲惫”的具体话题，而A是“个人感受与思考”的抽象分类。B可以被看作是A的一个具体实例，但两者在字面上没有任何词语重叠。疲惫是一种“感受”，对现状的分析属于一种“思考”，但这是概念上的包含关系，而非字面匹配，因此分数很低。",
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+        "score说明": "A是关于“道理和感受”的抽象描述，B是关于“打工人身心疲惫”的具体现象。两者在字面上几乎没有重叠，仅有“疲惫”在概念上可以归属于“感受”的一种，但这种抽象关系不属于字面匹配，因此分数很低。",
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+        "score说明": "B是一个具体社会现象的描述，而A是一个抽象的、元级别的分类（现成的内容和概念）。两者在字面上没有任何重叠的词语或近义词，完全不构成字面匹配。B可以被看作是A的一个实例，但这种包含关系并非字面匹配，因此评分极低。",
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data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/日常生活负面情绪的普遍表达/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

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+        "score说明": "<B>中的核心概念“情绪”与<A>中的“感受”存在概念关联，是唯一的匹配点。但<B>中的限定词“日常生活”、“负面”以及核心行为“普遍表达”在<A>中均无字面匹配。<A>是对个人内心活动的抽象概括，而<B>是一个非常具体的主题，因此字面匹配度低。",
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+        "score说明": "<B>是一个具体的主题，而<A>是一个高度抽象的描述。两者唯一的字面语义关联在于<B>中的'情绪'与<A>中的'感受'。然而，<B>的大部分核心信息，如'日常生活'、'负面'、'普遍表达'，在<A>中均无对应，因此字面匹配度很低。",
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+          "情绪": "与A中的'感受'是近义词或种属关系"
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+        "score说明": "分数较低，因为<B>和<A>在字面上没有任何相同的词语。<A>中的'职场疲惫'可以被看作是<B>中'日常生活负面情绪'的一个具体实例，但这种上下位概念关系不属于字面匹配。两者仅存在微弱的概念联系。",
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+        "增量部分": {
+          "日常生活": "A中无此概念，A限定于更具体的'职场'场景。",
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+        }
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+        "score说明": "B和A在字面上完全没有重叠的词语或概念。两者之间的关系是抽象的，A“流行梗”可能是B“日常生活负面情绪的普遍表达”的一种具体载体，但从字面语义上看几乎没有匹配度。",
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+        "score说明": "B和A在字面词语上完全没有重叠。B的核心概念是“日常生活”、“负面情绪”、“表达”，而A的核心概念是“抽象”、“网络”、“亚种”。两者间不存在任何字面上的匹配，仅在结合上下文后，可能存在一种抽象的归类关系（B可能是A的一种实例），因此字面匹配分极低。",
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+        "score说明": "<B>和<A>在字面词语上完全没有重叠。<B>的核心概念“日常生活”、“负面情绪”、“普遍表达”与<A>的核心概念“亲密关系”、“关怀”在字面上完全不匹配。两者仅在高度抽象的人际互动和情感层面有微弱关联，字面匹配度极低。",
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+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "<A>是抽象和元级别的描述（内容和概念），而<B>是一个非常具体的内容实例（熬夜导致的敏感肌）。两者之间没有任何字面上的词语重叠，仅存在抽象的“类别-实例”关系，因此字面匹配分数很低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此具体行为概念",
+          "敏感肌": "A中无此具体皮肤状态概念",
+          "熬夜导致的敏感肌": "整个短语是A中未提及的一个具体内容实例"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "个人感受与思考",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B（熬夜导致的敏感肌）是一个具体的话题，而A（个人感受与思考）是一个非常抽象和元级别的分类。两者在字面上没有任何相同的词语或概念，完全不匹配。根据规则，当A是抽象描述而B是具体内容且无字面重叠时，给予低分。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "个人感受与思考"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "职场疲惫共鸣",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 个人感受与思考"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是关于“熬夜”和“敏感肌”的具体身体问题，A是关于“职场疲惫”的抽象感受。两者在字面上没有任何重叠的词语。唯一的弱关联是“熬夜”在概念上可以导致“疲惫”，但这不是字面匹配，且B的核心“敏感肌”与A完全无关，因此匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中没有此具体行为",
+          "敏感肌": "A中没有此具体的皮肤问题",
+          "导致的": "A中没有表述因果关系"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "职场疲惫共鸣"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "眼见的具体事物",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是一个具体的事物（敏感肌及其成因），而A是一个对事物类型的抽象描述（眼见的具体事物）。两者在字面上完全没有重叠的词语或概念，仅存在抽象的“实例-类别”关系，根据规则应给予低分。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念，描述了原因",
+          "敏感肌": "A中无此具体事物"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "眼见的具体事物"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "捕捉到的流行梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B是关于“熬夜”和“敏感肌”的具体话题，A是“流行梗”这一抽象分类。两者在字面上没有任何重叠的词语或概念。它们之间的关系是 B 可能是 A 的一个具体实例，但这属于抽象包含关系，而非字面匹配，因此得分极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "捕捉到的流行梗"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "节后综合症候",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "B('熬夜导致的敏感肌')和A('节后综合症候')在字面词语上完全没有重叠。B是具体的皮肤问题及其成因，A是描述特定时期后的一系列综合症状。两者仅在“负面身体状态”这一抽象概念上有微弱关联，字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "节后综合症候"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "可看见的场景和物品",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B>描述的是一种具体的健康状况（敏感肌）及其原因（熬夜），而<A>是一个非常抽象的概念分类（可见的场景和物品）。两者之间没有任何字面上的词语重叠或同义关系。仅在概念上，“敏感肌”可被勉强归类为一种“可见的物品”，但这种关联非常弱且非字面，因此匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此行为或原因概念",
+          "敏感肌": "A中无此具体的身体状况概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "可看见的场景和物品"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "宠物亲情羁绊",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 个人感受与思考"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B和A在字面语义上完全不相关。B的核心概念是“熬夜”和“敏感肌”，而A的核心概念是“宠物”和“亲情羁绊”，两者没有任何共同的词语或概念。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "宠物亲情羁绊"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "宠物迷惑行为",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的主题是“熬夜”和“敏感肌”，<A>的主题是“宠物”和“行为”，两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不相关的内容。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "婴儿符号",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>中的“熬夜”、“敏感肌”与<A>中的“婴儿”、“符号”在字面和概念上完全不相关，没有任何重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "猫咪社群文化",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B的核心概念是“熬夜”和“敏感肌”，A的核心概念是“猫咪”、“社群”、“文化”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不相关的主题。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "猫咪社群文化"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "网络谐音趣味",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>中的核心概念“熬夜”、“敏感肌”与<A>中的核心概念“网络”、“谐音”、“趣味”在字面和语义上完全没有重叠，属于两个完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "网络谐音趣味"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "抽象网络亚种",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于护肤和生活习惯的具体描述（熬夜、敏感肌），A是关于网络文化的抽象概念（抽象、网络亚种）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的内容。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "商业合作的要求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的主题是'熬夜'和'敏感肌'，属于健康护肤领域。<A>的主题是'商业合作'和'要求'，属于商业领域。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，完全不相关。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜导致的敏感肌": "A中无此概念，A是关于商业合作的要求，与护肤健康完全无关。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>是具体的护肤场景（熬夜、敏感肌），而<A>是抽象的内容创作指令（融入品牌信息）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不同的领域，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "想出来的道理和感受",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于具体的生理问题（熬夜、敏感肌），而A是关于抽象的精神层面概念（道理、感受）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "职场情绪疲惫",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于“熬夜”导致的“敏感肌”这一具体的生理问题，而A是关于“职场情绪疲惫”这一心理状态。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于两个完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "职场情绪疲惫"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "宠物亲情关系",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的主题是“熬夜”和“敏感肌”，属于健康和皮肤护理领域。<A>的主题是“宠物”和“亲情关系”，属于情感关系领域。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不相关的主题。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "宠物亲情关系"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "自我认知反差",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B中的核心概念“熬夜”、“敏感肌”与A中的核心概念“自我认知”、“反差”在字面和概念上完全不相关，没有任何词语重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "自我认知反差"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "亲密关系关怀",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的核心概念“熬夜”、“敏感肌”与<A>的核心概念“亲密关系”、“关怀”在字面和语义上完全无关，没有任何重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "品牌商业诉求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是具体的用户场景描述（熬夜、敏感肌），而A是一个抽象的商业概念（品牌、商业、诉求）。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全无关的两个领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "熬夜": "A中无此概念",
+          "敏感肌": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "熬夜导致的敏感肌",
+        "匹配要素": "品牌商业诉求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "熬夜导致的敏感肌",
+        "A": "网络谐音梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
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+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "<B>的主题是“熬夜”和“敏感肌”，属于健康护肤领域；<A>的主题是“网络谐音梗”，属于网络文化领域。两者在字面词语和核心概念上完全不相关，没有任何重叠。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "A是“可看见的场景和物品”这一抽象概念，而B是“爱回收多商家竞价界面”这样一个具体的实例。B中的“界面”属于“可看见的场景”的范畴，但两者在字面上没有任何词语重叠或同义关系，属于抽象包含关系，而非字面匹配。因此，根据规则，字面匹配度得分很低。",
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+        "score说明": "B是一个具体的产品界面案例，A是一个高度抽象的商业概念。两者之间不存在任何字面词语的重叠。唯一的关联在于B中的 '爱回收' 是一个 '品牌'，'竞价' 是一种 '商业' 活动，但这属于抽象的实例与概念的关系，而非字面匹配，因此得分很低。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "A是“眼见的具体事物”这种元级别、抽象的描述，而B是“爱回收多商家竞价界面”这样一个非常具体的产品界面。两者之间不存在任何字面上的词语重叠，仅存在抽象的“实例-类别”关系，因此字面匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B是一个非常具体的产品功能界面描述，A是一个高度抽象的网络文化分类。两者在字面上完全没有相同的词语或概念。唯一的微弱关联在于B的'界面'和A的'网络'都属于互联网领域，但这种联系是抽象的，而非字面匹配。根据规则，具体内容与抽象描述之间无字面重叠，应给予极低分。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "<B>是关于“爱回收”、“多商家竞价”、“界面”的一个非常具体的产品实例，而<A>是“商业合作的要求”这一高度抽象和概括性的概念。两者在字面上完全没有重叠的词语，仅存在微弱的抽象概念关联（“多商家竞价”可以被理解为一种“商业合作”），因此字面匹配度极低。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "<A>是抽象描述（品牌/产品信息、内容），而<B>是一个非常具体的实例（爱回收的竞价界面）。两者在字面词语上完全没有重叠。唯一的关联是“爱回收”可以被理解为一个“品牌”，但这属于抽象的包含关系，而非字面匹配，因此评分很低。",
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+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "<B> '爱回收多商家竞价界面' 和 <A> '婴儿符号' 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一个回收平台的商业功能界面，而A描述的是一个具体符号，两者属于完全不相关的领域。",
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+        "增量部分": {
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+        "灵感": "爱回收多商家竞价界面",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
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+      },
+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "<B>是关于一个具体的产品功能界面（爱回收、商家、竞价），而<A>是关于一个网络文化现象（流行梗）。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全不相关的领域。",
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+      },
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+        "score说明": "<B>是关于“猫咪”和“无奈感”的具体情景描述，而<A>是关于“流行梗”这一抽象的、元级别的分类。两者在字面词语上没有任何重叠，属于具体实例与抽象类别的关系，因此字面匹配度极低。",
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+        "score说明": "B是A（网络谐音趣味）的一个具体实例，但两者在字面上没有任何词语或概念的重叠。B中的“猫咪”、“闹”、“无奈感”与A中的“网络”、“谐音”、“趣味”完全不匹配。分数基于这种抽象的实例关系，而非字面匹配。",
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+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的情感和场景（猫咪、闹、无奈感），而<A>是一个高度抽象的网络文化分类术语（抽象、网络、亚种）。两者在字面词语上没有任何重叠，仅可能存在抽象的分类和实例关系（B可能是A的一个例子），因此字面匹配度极低。",
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+        "score说明": "B是具体的内容主题（猫咪、无奈感），而A是关于内容创作的元级别、抽象指令（融入品牌信息）。两者在字面上没有任何重叠的词语或概念。B可以被视为A中“内容”的一个非常具体的实例，但这种抽象的上下位关系不构成字面匹配，因此分数极低。",
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+        "score说明": "B是一个具体的情感场景描述（由猫咪引发的无奈感），而A是一个高度抽象的心理学概念（自我认知反差）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，不存在任何字面匹配。分数仅表示两者可能存在非常微弱的、需要深度推理的抽象关联，而非字面匹配本身。",
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+        "score说明": "B是关于“猫咪”和“假发”的具体视觉描述，而A是关于“宠物”和“亲情”的抽象情感概念。两者在字面上几乎没有重叠，仅在“猫咪”属于“宠物”范畴这一点上存在微弱的概念关联，因此字面匹配度非常低。",
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+        "score说明": "B是A的一个具体实例，但二者在字面上完全没有重叠。A（眼见的具体事物）是一个高度抽象的元描述，而B（猫咪佩戴夸张爆炸头假发）是一个非常具体的内容。根据规则，这种抽象包含关系且无字面重叠的情况应给予低分。",
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+        "增量部分": {
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+        "score说明": "B是一个具体的、可视化的场景描述（猫戴假发），而A是一个抽象的分类（流行梗）。两者在字面上完全没有相同的词语或近义词，仅存在“实例”与“类别”的抽象关系，不属于字面匹配，因此分数极低。",
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+        "score说明": "B中的“猫咪”与A中的“宠物”存在明确的种属关系，是唯一的字面语义关联。但B的核心概念“人生导师”与A的核心概念“亲情羁绊”在字面上和核心语义上完全不同，前者强调学习和启发，后者强调情感联系，因此整体字面匹配度低。",
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+        "score说明": "B中的'猫咪'与A中的'宠物'存在具体与泛指的弱关联。但B的核心概念'人生导师'与A的核心概念'亲情关系'在字面上完全不匹配，描述的是两种不同维度的关系。因此，字面匹配度很低。",
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+          "猫咪": "与A中的'宠物'是具体与泛指的关系，存在概念关联"
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+        "score说明": "B中的'猫咪'可以被归类为A中的'具体事物'，存在概念上的联系。然而，B的核心概念'成为人生导师'与A的'眼见的具体事物'在字面上完全没有重叠，A是一个非常宽泛和抽象的类别，而B是一个具体的事件描述，因此字面匹配度很低。",
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+        "score说明": "B是A的一个具体、具象化的表达，而A是一个抽象的概念总结。两者在字面词语上完全没有重叠，例如B的核心词“猫咪”、“人生导师”与A的核心词“自我认知”、“反差”完全不同。因此，字面匹配度极低，仅存在抽象的逻辑关联。",
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+        "score说明": "<B>描述了一个具体的、带有比喻色彩的事件，而<A>是一个非常宽泛和抽象的分类（可见的场景和物品）。两者在字面上没有任何词语重叠。仅“猫咪”可被抽象地归类于“物品”，但<B>的核心概念“成为人生导师”与<A>完全不匹配，因此字面匹配度极低。",
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪成为“人生导师”",
+        "匹配要素": "可看见的场景和物品"
+      }
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+        "score说明": "<B> '猫咪成为“人生导师”' 和 <A> '网络谐音趣味' 在字面词语和核心概念上完全没有重叠。<B> 描述的是一个关于动物拟人化的网络流行现象，而 <A> 指的是一种利用谐音产生的网络趣味。两者描述的对象和范畴完全不同，因此没有字面匹配度。",
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+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪成为“人生导师”",
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+        "灵感": "猫咪成为“人生导师”",
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+        "score说明": "<B>中的核心概念“猫咪”和“人生导师”与<A>中的核心概念“职场”、“情绪”、“疲惫”在字面上没有任何重叠或关联，两者讨论的是完全不同的话题。",
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+        "score说明": "<B>是一个具体的内容创意（猫咪、人生导师），而<A>是一个抽象的商业领域概念（品牌、商业、诉求）。两者在字面词语和概念上没有任何重叠，完全不相关。",
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+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
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+        "score说明": "<B>描述的是一个关于猫咪成为榜样的概念，而<A>指的是一种利用谐音制造笑点的网络语言现象。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，故评分为0。",
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+        },
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+        "score说明": "B中的“猫咪”与A中的“宠物”存在上位词与下位词的类别关系，是唯一的关联点。但B的核心概念“迷惑行为”与A的核心概念“亲情关系”在字面上完全不匹配，因此整体分数很低。",
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+        },
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+        "score说明": "A是“可看见的场景和物品”这一抽象、元级别的描述，而B是“猫咪自然产生的迷惑行为”这一具体内容。两者在字面上完全没有相同的词语或近义词，仅存在概念上的包含关系（猫和其行为属于可见的场景和物品），因此字面匹配度非常低。",
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+        "score说明": "B中的“猫咪”是A中“宠物”的一个具体实例，存在微弱的概念关联。但B的核心概念“迷惑行为”与A的核心概念“亲情羁绊”在字面和语义上完全不匹配，几乎没有重叠，因此得分极低。",
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+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
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+        "score说明": "B是关于“猫咪”的具体“迷惑行为”的描述，而A是一个高度抽象的心理学概念“自我认知反差”。两者在字面词语和直接概念上完全没有重叠。评分0.1是基于规则中“如果A是抽象/元级别的描述，而B是具体内容，字面上无词语重叠，应给低分”的指引，表示两者仅存在非常微弱的、需要高度推理的抽象联系，而非字面匹配。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此具体主体。",
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+        }
+      },
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+    {
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+        "增量部分": {
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+      },
+      "业务信息": {
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+        "score说明": "<B>描述的是关于“猫咪”的具体“行为”，而<A>描述的是主观的“感受与思考”。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全无关的两个主题。",
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+          "猫咪": "A中无此概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
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+        "score说明": "<B>的主题是“猫咪”、“迷惑行为”，<A>的主题是“职场”、“疲惫”，两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不相关的主题。",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
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+    {
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B的核心概念“猫咪”、“迷惑行为”与A的核心概念“婴儿”、“符号”在字面上完全没有重叠或相似之处，两者描述的是两个完全不相关的事物。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
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+      },
+      "业务信息": {
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+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的主题是“猫”和“迷惑行为”，<A>的主题是“节后综合症”，两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全不相关的内容。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "自然产生": "A中无此概念",
+          "迷惑行为": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "匹配要素": "节后综合症候"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "A": "商业合作的要求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>的主题是“猫咪的行为”，<A>的主题是“商业合作”，两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "自然产生": "A中无此概念",
+          "迷惑行为": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述了一个具体的内容主题（猫咪行为），而<A>描述了一个抽象的商业合作要求（融入品牌信息）。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念，A讨论的是品牌/产品信息。",
+          "自然产生": "A中无此概念。",
+          "迷惑行为": "A中无此概念，A讨论的是融入信息的动作。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "A": "想出来的道理和感受",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>中的核心概念“猫咪”、“迷惑行为”与<A>中的核心概念“道理”、“感受”在字面上完全没有重叠，属于两个完全不相关的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "自然产生的": "A中无此概念",
+          "迷惑行为": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "A": "职场情绪疲惫",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B中的核心概念“猫咪”、“迷惑行为”与A中的核心概念“职场”、“情绪疲惫”在字面和语义上完全不相关，没有任何词语或概念上的重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "自然产生": "A中无此概念",
+          "迷惑行为": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "匹配要素": "职场情绪疲惫"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "A": "亲密关系关怀",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于“猫咪”和“迷惑行为”的具体描述，而A是“亲密关系关怀”的抽象概念。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "自然产生": "A中无此概念",
+          "迷惑行为": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "A": "品牌商业诉求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于动物行为的具体描述，A是关于商业营销的抽象概念。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全不同的领域，因此无字面匹配关系。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "自然产生的": "A中无此概念",
+          "迷惑行为": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "匹配要素": "品牌商业诉求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "A": "网络谐音梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（猫咪自然产生的迷惑行为）和 A（网络谐音梗）在字面词语和核心概念上完全没有重叠。B描述的是一种动物行为现象，而A是一种网络语言文化现象，两者属于完全不同的领域，没有字面匹配关系。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "自然产生": "A中无此概念",
+          "迷惑行为": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+        "匹配要素": "网络谐音梗"
+      }
+    }
+  ]
+}

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/猫咪自然产生的迷惑行为/all_step3_top1_生成灵感_gemini-2.5-pro copy 2.json

@@ -0,0 +1,87 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-223908_0c",
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+    "model": "google/gemini-2.5-pro",
+    "步骤": "Step3: 基于匹配节点生成灵感点",
+    "step1_匹配索引": 1
+  },
+  "锚点信息": {
+    "人设要素": "宠物迷惑行为",
+    "要素定义": "宠物在自然状态下，无外界干预的、令人费解的奇特举动。",
+    "要素上下文": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+  },
+  "step1_结果": {
+    "输入信息": {
+      "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+      "A": "宠物迷惑行为",
+      "B_Context": "",
+      "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+    },
+    "匹配结果": {
+      "score": 0.8,
+      "score说明": "核心概念“迷惑行为”完全匹配，主体“猫咪”是“宠物”的具体实例，字面概念高度重叠。增量信息是修饰词“自然产生”。",
+      "相同部分": {
+        "迷惑行为": "与A中的'迷惑行为'完全相同",
+        "猫咪": "是A中'宠物'的一个具体实例，概念高度相关"
+      },
+      "增量部分": {
+        "自然产生": "A中无此修饰概念"
+      }
+    },
+    "业务信息": {
+      "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+      "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+    }
+  },
+  "灵感点列表": [
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]跨节点组合 → [节点]职场疲惫共鸣",
+      "灵感点": "猫咪突然静止不动，眼神呆滞，仿佛是开会开到CPU烧了的打工人。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]行为拟人化解读 → [节点]猫咪人类举止 + [节点]职场倦怠吐槽",
+      "灵感点": "猫咪疯狂踩奶，解读为：它在演练明天上班如何用键盘“输出”老板。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]情感投射 → [联想]深夜emo",
+      "灵感点": "猫咪半夜对着黑漆漆的窗户发呆，内心戏：我是谁？我为什么掉毛？猫生为何？"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]夸张与幻想 → [联想]与空气搏斗",
+      "灵感点": "猫咪毫无征兆地对空气出拳，其实是在与我们看不见的“周一精神打压怪”搏斗。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]时间线联想 → [节点]节后综合症候",
+      "灵感点": "假期结束后，猫咪无故瘫成一张“猫饼”在地板上，完美演绎了我的节后精神状态。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]跨节点组合 → [节点]婴儿符号 + [联想]无理取闹",
+      "灵感点": "猫咪对着一扇紧闭的门疯狂喵喵叫，仿佛一个得不到糖果就地打滚的“猫宝宝”。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]场景化延伸 → [联想]远程会议",
+      "灵感点": "猫咪突然开始满屋子跑酷，场景设定为：远程开会时，以为自己静音了，结果在骂老板。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]反向解读 → [联想]审视人类",
+      "灵感点": "猫用一种扭曲的姿势，长时间凝视着刷手机的人类，仿佛在研究某种罕见的低智能生物。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]跨节点组合 → [节点]网络谐音趣味",
+      "灵感点": "猫咪执着地往一个小纸箱里钻，配文：本喵“箱”通了，决定打包“上岸”。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]行为拟人化解读 → [联想]重复性劳动",
+      "灵感点": "猫咪反复把桌子上的东西推下去，是它对每天“卖萌”这份工作的无声抗议和解压。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]杜撰科学解释 → [节点]抽象网络亚种",
+      "灵感点": "揭秘猫咪为何爱舔塑料袋：其实它在吸收“赛博数据流”，补充虚拟能量。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]跨节点组合 → [节点]猫咪人类装扮 + [联想]工作检查",
+      "灵感点": "猫咪跳上电脑键盘挡住屏幕，给它P上一副小眼镜，变成正在检查你KPI的“猫主管”。"
+    }
+  ]
+}

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/猫咪自然产生的迷惑行为/all_step3_top1_生成灵感_gemini-2.5-pro copy.json

@@ -0,0 +1,175 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-220733_00",
+    "log_url": "https://smith.langchain.com/o/3ebe0715-9709-4594-a0aa-40a77a4e10bd/projects/p/611fa0d6-5510-4f60-b693-87e2ccc2ea5f?timeModel=%7B%22duration%22%3A%227d%22%7D&searchModel=%7B%22filter%22%3A%22and%28eq%28is_root%2C+true%29%2C+eq%28name%2C+%5C%2220251111-220733_00%5C%22%29%29%22%2C%22searchFilter%22%3A%22eq%28is_root%2C+true%29%22%7D",
+    "model": "google/gemini-2.5-pro",
+    "步骤": "Step3: 三层维度灵感生成",
+    "step1_匹配索引": 1
+  },
+  "锚点信息": {
+    "人设要素": "宠物迷惑行为",
+    "要素定义": "宠物在自然状态下，无外界干预的、令人费解的奇特举动。",
+    "要素上下文": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+  },
+  "step1_结果": {
+    "输入信息": {
+      "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+      "A": "宠物迷惑行为",
+      "B_Context": "",
+      "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+    },
+    "匹配结果": {
+      "score": 0.8,
+      "score说明": "核心概念“迷惑行为”完全匹配，主体“猫咪”是“宠物”的具体实例，字面概念高度重叠。增量信息是修饰词“自然产生”。",
+      "相同部分": {
+        "迷惑行为": "与A中的'迷惑行为'完全相同",
+        "猫咪": "是A中'宠物'的一个具体实例，概念高度相关"
+      },
+      "增量部分": {
+        "自然产生": "A中无此修饰概念"
+      }
+    },
+    "业务信息": {
+      "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+      "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+    }
+  },
+  "思维路径": [
+    {
+      "维度": "行为解构与拟人叙事",
+      "维度说明": "将宠物令人费解的行为作为起点，通过添加内心独白、角色对话或设置故事情节，对其动机和心理活动进行趣味化、拟人化的解读和再创作。核心在于为'迷惑'行为赋予一个合乎逻辑或充满想象力的'解释'，创造出角色感和故事性。",
+      "灵感点列表": [
+        {
+          "维度": "心理活动剧场",
+          "灵感点": [
+            "把猫咪盯着白墙发呆的行为，演绎成一个侦探正在破解一桩看不见的惊天大案的内心戏。",
+            "将猫咪故意推倒杯子的行为，包装成一位严谨的物理学家在反复实验“物品坠落可控性”的内心剧场。",
+            "把猫咪深夜突然的跑酷行为，想象成它内心正在进行一场为逃离“猫生KPI”而精心策划的路线演习。",
+            "展现猫咪在猫砂盆里疯狂刨坑的行为，内心独白却是“考古学家”在发掘失落的远古宝藏。"
+          ]
+        },
+        {
+          "维度": "秘密身份设定",
+          "灵感点": [
+            "表面上猫咪在对着白墙发呆，实际上它是在接收总部发来的秘密指令。",
+            "猫咪突然全屋狂奔，是在模拟它的特工身份暴露后紧急撤离的路线。",
+            "它对着窗外的鸟咔咔叫，其实是在用摩斯电码和它的情报员秘密接头。",
+            "它疯狂抓挠纸箱，是因为那是它的秘密基地入口，它在校对开门的指纹密码。"
+          ]
+        },
+        {
+          "维度": "情景对话植入",
+          "灵感点": [
+            "给猫咪对着白墙发呆的迷惑行为设计一段职场对话，把它拟人化为“正在和老板开视频会议”。",
+            "借助主人的吐槽和猫咪的“内心独白”，把猫咪在家疯狂跑酷的行为解释成“上班快迟到了的紧急通勤”。",
+            "通过两只猫的对话，将一只猫非要挤进小纸箱的迷惑行为，解释成“节后非要穿上S码旧衣服”的执念。"
+          ]
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "维度": "情境跨界与符号重组",
+      "维度说明": "将宠物的迷惑行为从原有生活场景中抽离，并将其置入一个完全不相关的人类社会场景中（如职场、课堂、电影、游戏）。利用这种强烈的'错位感'制造冲突和幽默。核心在于将动物本能行为与特定的人类文化符号进行嫁接和重组，产生全新的趣味。",
+      "灵感点列表": [
+        {
+          "维度": "职场角色与事件映射",
+          "灵感点": [
+            "抓拍猫咪突然卡住不动、眼神放空的样子，配上字幕“开会时大脑突然宕机，被老板点名提问的我”。",
+            "记录猫咪硬要挤进一个完全不合身的小纸箱里的过程，并打上标签“当老板试图给我安排根本不可能完成的工作量时”。",
+            "给猫咪深夜疯狂跑酷的视频配上紧张的BGM，模拟“下班前五分钟，产品经理突然又提了一个新需求”。",
+            "拍摄猫咪用爪子小心翼翼地、反复试探一件东西但又不敢碰的样子，配文“面对一个棘手的新项目，无从下手的我本人”。"
+          ]
+        },
+        {
+          "维度": "经典IP与热梗场景还原",
+          "灵感点": [
+            "抓拍猫咪对着空气发呆的迷惑行为，把它后期P成JOJO召唤替身使者的经典场面。",
+            "将猫咪试图躲在藏不住的纸箱里的场景，配上《潜龙谍影》中被敌人发现的经典音效和感叹号。",
+            "把一只猫给另一只猫舔毛的日常行为，配上《甄嬛传》的经典宫斗台词，演绎后宫争宠大戏。",
+            "看到猫咪伸懒腰时双腿叉开的奇怪姿势，P上功夫服装和特效，还原李小龙的经典格斗动作。"
+          ]
+        },
+        {
+          "维度": "社会规则下的行为错位",
+          "灵感点": [
+            "用猫咪推翻桌上物品的行为，来演绎打工人对不合理KPI的无声抗议。",
+            "将猫咪突然在房间里跑酷的迷惑行为，比作周五下班前五分钟的同事精神状态。",
+            "抓拍猫咪对着空墙壁发呆的瞬间，并配文“当我在会议上听老板画饼时的表情”。",
+            "将猫咪执着于钻进一个过小纸箱的行为，诠释为“一个非要按老规矩办事的固执同事”。"
+          ]
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "维度": "情绪投射与共鸣放大",
+      "维度说明": "不直接解释宠物的行为，而是将创作重心放在观察者（即创作者或观众）的内心感受上。通过捕捉和放大这些行为所引发的'好笑'、'治愈'、'无语'等情绪，并将其与人类共通的情感体验（如'像极了上班摸鱼的我'）相关联，旨在引发观众的身份认同和情感共鸣。",
+      "灵感点列表": [
+        {
+          "维度": "生活场景的代入式联想",
+          "灵感点": [
+            "把猫咪一动不动盯着白墙发呆的样子，比作周一早会时大脑宕机的我。",
+            "用猫咪在家里半夜突然跑酷的迷惑行为，来展现临近下班或放假前五分钟时我内心的狂野。",
+            "将猫咪用各种高难度姿势把自己塞进小空间里的样子，联想到打工人想尽办法在工位上摸鱼的场景。",
+            "拍摄猫咪闻到怪味后张着嘴愣住的表情，比作我看到令人震惊的工作安排时的反应。"
+          ]
+        },
+        {
+          "维度": "内心活动的脑补式独白",
+          "灵感点": [
+            "给猫咪突然卡机、眼神放空的行为，配上内心独白：“完了，我是不是忘了回复老板的微信？”",
+            "给半夜突然在家跑酷的猫咪，配上内心独白：“白天睡觉时被吵醒的仇，必须现在报！”",
+            "给猫咪反复试探、最终把杯子推下桌的行为，配上内心独白：“不行，今天必须得有点产出，就从打破这个杯子开始吧。”",
+            "拍摄猫咪长时间盯着白墙看的迷惑行为，配上内心独白：“如果宇宙是无限的，那这面墙的外面是什么？”"
+          ]
+        },
+        {
+          "维度": "社会关系的模式化投射",
+          "灵感点": [
+            "将猫咪长时间盯着墙壁发呆的样子，比作打工人开会时早已灵魂出窍的神情。",
+            "用猫咪当着你的面故意把东西推下桌子的行为，来演绎情侣冷战时的无声抗议。",
+            "把猫咪突然疯狂跑酷又秒速冷静下来的行为，描绘成当代年轻人间歇性情绪失控后的自我和解。",
+            "将两只猫互相闻屁股的社交方式，比喻成人类在职场初次见面时，尴尬地互相交换“商业名片”。"
+          ]
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "维度": "感官聚焦与美学风格化",
+      "维度说明": "剥离行为背后的叙事意义，专注于其视觉或听觉本身的特点。通过运用特写、慢动作、鬼畜剪辑、特殊配乐或ASMR等视听语言，将迷惑行为本身作为一种纯粹的'素材'进行艺术化处理，创造出独特的感官刺激和审美风格，让观众体验到一种形式上的新奇感。",
+      "灵感点列表": [
+        {
+          "维度": "节奏化混剪与卡点",
+          "灵感点": [
+            "将猫咪突然卡顿、抽搐的迷惑行为，配上电子故障音效，混剪成「赛博猫咪系统报错」的卡点视频。",
+            "聚焦猫咪凝视空气、瞳孔放大的诡异瞬间，用悬疑感BGM和特写镜头进行快节奏卡点混剪。",
+            "把猫咪飞机耳、炸毛跑酷等迷惑动作，用复古胶片质感和Lo-Fi音乐剪成一支风格化Vlog。",
+            "采集猫咪各种迷惑行为的特写镜头（如踩奶、吐舌），用复古爵士乐进行优雅又怪诞的卡点混剪。"
+          ]
+        },
+        {
+          "维度": "微观质感与ASMR放大",
+          "灵感点": [
+            "特写猫咪踩奶塑料袋的迷惑行为，放大爪子按压时塑料的褶皱质感和清脆的ASMR窸窣声。",
+            "用微距镜头捕捉猫咪对着白墙发呆，放大它瞳孔的微妙变化和胡须的轻微颤动。",
+            "从地板视角拍摄猫咪在光滑瓷砖上“埋猫砂”，放大爪子徒劳刮擦地面的质感和声音。",
+            "记录猫咪喝水后忘记收回舌头的瞬间，特写舌头上布满倒刺的微观细节和湿润的音效。"
+          ]
+        },
+        {
+          "维度": "氛围营造与情绪反差",
+          "灵感点": [
+            "用悬疑电影的运镜和配乐，特写一只猫严肃地盯着白墙，营造出它正在与“未知”沟通的神秘氛围。",
+            "在唯美的慢镜头和史诗级配乐下，将猫咪在阳光下追逐灰尘的场景，拍成一部关于“生命之光”的艺术短片。",
+            "模仿高端美食节目，用微距镜头和一本正经的旁白，品鉴猫咪执着于舔塑料袋的独特“风味”。",
+            "用ASMR质感的收音，放大猫咪钻进小纸箱时身体与纸板的摩擦声，营造出一种治愈又滑稽的氛围。"
+          ]
+        }
+      ]
+    }
+  ],
+  "统计": {
+    "外层维度数": 4,
+    "内层维度数": 12,
+    "灵感点总数": 47
+  }
+}

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/猫咪自然产生的迷惑行为/all_step3_top1_生成灵感_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,87 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-231729_06",
+    "log_url": "https://smith.langchain.com/o/3ebe0715-9709-4594-a0aa-40a77a4e10bd/projects/p/611fa0d6-5510-4f60-b693-87e2ccc2ea5f?timeModel=%7B%22duration%22%3A%227d%22%7D&searchModel=%7B%22filter%22%3A%22and%28eq%28is_root%2C+true%29%2C+eq%28name%2C+%5C%2220251111-231729_06%5C%22%29%29%22%2C%22searchFilter%22%3A%22eq%28is_root%2C+true%29%22%7D",
+    "model": "google/gemini-2.5-pro",
+    "步骤": "Step3: 基于匹配节点生成灵感点",
+    "step1_匹配索引": 1
+  },
+  "锚点信息": {
+    "人设要素": "宠物迷惑行为",
+    "要素定义": "宠物在自然状态下，无外界干预的、令人费解的奇特举动。",
+    "要素上下文": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+  },
+  "step1_结果": {
+    "输入信息": {
+      "B": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+      "A": "宠物迷惑行为",
+      "B_Context": "",
+      "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+    },
+    "匹配结果": {
+      "score": 0.8,
+      "score说明": "核心概念“迷惑行为”完全匹配，主体“猫咪”是“宠物”的具体实例，字面概念高度重叠。增量信息是修饰词“自然产生”。",
+      "相同部分": {
+        "迷惑行为": "与A中的'迷惑行为'完全相同",
+        "猫咪": "是A中'宠物'的一个具体实例，概念高度相关"
+      },
+      "增量部分": {
+        "自然产生": "A中无此修饰概念"
+      }
+    },
+    "业务信息": {
+      "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+      "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+    }
+  },
+  "灵感点列表": [
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]跨节点组合 → [节点]职场疲惫共鸣",
+      "灵感点": "猫咪毫无征兆地卡住不动，是在模仿我上班时大脑宕机的样子。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]行为拟人化 → [节点]猫咪人类举止",
+      "灵感点": "猫咪对着墙角碎碎念，是在练习明天开会要做的方案汇报。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]夸张变形 → [联想]精神状态",
+      "灵感点": "猫咪突然开始满屋子跑酷，配文：这是我周五下午的精神状态。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]赋予社会身份 → [节点]抽象网络亚种",
+      "灵感点": "猫咪瞳孔地震，是它作为“互联网一线观察员”看见了什么惊天大瓜。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]情感延伸 → [节点]节后综合症候",
+      "灵感点": "假期结束后，猫咪揣着手手趴在窗边发呆，完美演绎了节后不想上班的我。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]反向解读 → [联想]猫的视角",
+      "灵感点": "从猫的视角解释：它盯着空气猛出拳，是在和你看不到的“烦恼怪”战斗。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]场景具体化 → [联想]召唤仪式",
+      "灵感点": "猫咪把玩具排成一圈自己坐在中间，是在举行神秘的“小鱼干召唤仪式”。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]跨节点组合 → [节点]网络谐音趣味 + [节点]职场倦怠吐槽",
+      "灵感点": "猫咪趴在键盘上不让我打字，是在用行动帮我实现“按键（见）伤人”。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]强加商业目的 → [节点]激发产品购买意愿",
+      "灵感点": "猫咪对着XX牌猫粮包装袋疯狂作揖，好像在说“求求了，就吃这个”。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]时间线前溯 → [节点]职场情绪疲惫",
+      "灵感点": "先展现猫咪“上班”被老板骂的场景，再解释它回家后为什么对着空气“重拳出击”。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]亲情化解读 → [节点]宠物亲情羁绊",
+      "灵感点": "猫咪执着地把玩具叼到我枕边，其实是把我当成了“需要哄睡的笨蛋宝宝”。"
+    },
+    {
+      "路径": "[锚点]宠物迷惑行为 → [维度]跨节点组合 → [节点]宠物物件互动",
+      "灵感点": "猫咪试图钻进一个明显太小的快递箱，并因此怀疑“猫生”。"
+    }
+  ]
+}

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/猫咪自然产生的迷惑行为/all_summary_完整流程_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-191231_eb",
+    "log_url": "https://smith.langchain.com/o/3ebe0715-9709-4594-a0aa-40a77a4e10bd/projects/p/611fa0d6-5510-4f60-b693-87e2ccc2ea5f?timeModel=%7B%22duration%22%3A%227d%22%7D&searchModel=%7B%22filter%22%3A%22and%28eq%28is_root%2C+true%29%2C+eq%28name%2C+%5C%2220251111-191231_eb%5C%22%29%29%22%2C%22searchFilter%22%3A%22eq%28is_root%2C+true%29%22%7D",
+    "流程": "Step1 + Step2 完整分析",
+    "step1_model": "google/gemini-2.5-pro",
+    "step2_model": "google/gemini-2.5-pro"
+  },
+  "灵感": "猫咪自然产生的迷惑行为",
+  "文件路径": {
+    "step1": "data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/猫咪自然产生的迷惑行为/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json",
+    "step2": "data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/猫咪自然产生的迷惑行为/all_step2_top1_增量词匹配_gemini-2.5-pro.json"
+  },
+  "关键指标": {
+    "step1_top1_score": 0.8,
+    "step1_top1_匹配要素": "宠物迷惑行为",
+    "step2_增量词数量": 1,
+    "step2_score": 0.75
+  }
+}

data/阿里多多酱/out/人设_1110/how/灵感点/猫咪镜面双面景象/all_step1_灵感人设匹配_gemini-2.5-pro.json

@@ -0,0 +1,502 @@
+{
+  "元数据": {
+    "current_time": "20251111-194555_7c",
+    "log_url": "https://smith.langchain.com/o/3ebe0715-9709-4594-a0aa-40a77a4e10bd/projects/p/611fa0d6-5510-4f60-b693-87e2ccc2ea5f?timeModel=%7B%22duration%22%3A%227d%22%7D&searchModel=%7B%22filter%22%3A%22and%28eq%28is_root%2C+true%29%2C+eq%28name%2C+%5C%2220251111-194555_7c%5C%22%29%29%22%2C%22searchFilter%22%3A%22eq%28is_root%2C+true%29%22%7D",
+    "model": "google/gemini-2.5-pro"
+  },
+  "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+  "匹配结果列表": [
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "可看见的场景和物品",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.35,
+        "score说明": "B中的“景象”与A中的“场景”概念匹配。但是，B的核心具体概念“猫咪”、“镜面”、“双面”在A的泛指描述“可看见的场景和物品”中没有字面体现，B是A的一个具体实例，而非字面重述，因此字面匹配度低。",
+        "相同部分": {
+          "景象": "与A中的'场景'基本同义"
+        },
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此具体物品概念",
+          "镜面": "A中无此具体物品概念",
+          "双面": "A中无此属性概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "可看见的场景和物品"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "宠物迷惑行为",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.3,
+        "score说明": "B中的'猫咪'与A中的'宠物'存在具体与泛指的强关联，是唯一的匹配点。但B中描述的具体场景'镜面双面景象'与A中描述的行为分类'迷惑行为'在字面上完全不匹配，A是B的一种抽象解读，而非字面重述，因此整体字面匹配分很低。",
+        "相同部分": {
+          "猫咪": "与A中的'宠物'是具体与泛指的近义关系"
+        },
+        "增量部分": {
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念，B描述的是一个具体场景，而A描述的是一种行为分类"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "宠物迷惑行为"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "猫咪社群文化",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.3,
+        "score说明": "B和A仅在核心主题“猫咪”上完全匹配。B中的具体描述“镜面双面景象”与A中的抽象概念“社群文化”在字面上完全不相关，因此匹配度低。",
+        "相同部分": {
+          "猫咪": "与A中的'猫咪'完全相同"
+        },
+        "增量部分": {
+          "镜面双面景象": "A中无此概念，是一个具体的视觉描述"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "猫咪社群文化"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "宠物亲情羁绊",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 个人感受与思考"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B中的“猫咪”与A中的“宠物”存在类别上的关联，但并非同义词。B的核心概念“镜面”、“双面景象”与A的核心概念“亲情”、“羁绊”在字面上完全不匹配，因此整体字面匹配度很低。",
+        "相同部分": {
+          "猫咪": "是A中'宠物'的具体类别"
+        },
+        "增量部分": {
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "宠物亲情羁绊"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "眼见的具体事物",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "<A> 是对 <B> 的抽象/元级别描述，<A>中的'眼见的具体事物'可以包含<B>描述的'猫咪镜面双面景象'。然而，两者在字面上没有任何词语重叠。根据“抽象描述vs具体内容”且字面无重叠的原则，应给予低分。分数不为0是因为两者在概念上存在明确的包含关系（景象是一种眼见的事物）。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此具体概念，仅有'事物'的泛指。",
+          "镜面": "A中无此具体概念。",
+          "双面": "A中无此具体描述。",
+          "景象": "A中无此具体概念，仅有'事物'的泛指。"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "眼见的具体事物"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "宠物亲情关系",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.2,
+        "score说明": "B中的“猫咪”是A中“宠物”的一个具体类别，存在概念上的关联。但B的核心概念“镜面双面景象”与A的核心概念“亲情关系”在字面上完全不匹配，属于抽象联想，因此整体字面匹配度很低。",
+        "相同部分": {
+          "猫咪": "是A中'宠物'的一个具体类别"
+        },
+        "增量部分": {
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "宠物亲情关系"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "自我认知反差",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.15,
+        "score说明": "<B>是具体的、具象的场景描述，而<A>是抽象的概念总结。两者在字面词语上完全没有重叠。B中的“镜面”和“双面景象”可以被解读为A中“反差”的来源，B中的“猫咪”可以被解读为产生“自我认知”的主体，但这种关系是抽象的、隐喻性的，而非字面上的相同或同义。根据“字面上无词语重叠，应给低分”的原则，给予低分。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此具体主体",
+          "镜面": "A中无此具体物体",
+          "双面景象": "A中无此具体的场景描述"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "自我认知反差"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "捕捉到的流行梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "<B>是一个非常具体的视觉景象描述，而<A>是一个抽象的、元级别的概念分类。两者之间没有字面上的任何词语或概念重叠，仅可能存在抽象的“实例-类别”关系，故字面语义匹配度极低。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "捕捉到的流行梗"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "现成的内容和概念",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.1,
+        "score说明": "分数极低。因为<B>和<A>之间没有任何字面词语的重叠。<A>是一个高度抽象的元级别描述（内容和概念的类型），而<B>是一个非常具体的内容实例。两者之间是抽象的“实例-类别”关系，而非字面上的匹配关系。唯一的微弱联系在于<B>本身可以被看作一个“概念”，但词语完全不同。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此具体事物",
+          "镜面": "A中无此具体元素",
+          "双面景象": "A中无此具体描述"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "现成的内容和概念"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "个人感受与思考",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B> 是一个具体的景象描述（猫咪、镜面），而 <A> 是一个抽象的心理活动描述（感受、思考）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不同的范畴。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此具体事物",
+          "镜面": "A中无此具体事物",
+          "双面": "A中无此概念",
+          "景象": "A中无此具体描述"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "个人感受与思考"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "职场疲惫共鸣",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 个人感受与思考"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于“猫咪”和“镜面”的具体视觉景象描述，而A是关于“职场”、“疲惫”、“共鸣”的抽象情感概念。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的两个主题。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "职场疲惫共鸣"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "婴儿符号",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 眼见的具体事物"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B中的核心词“猫咪”、“镜面”、“双面景象”与A中的核心词“婴儿”、“符号”在字面和语义上完全不相关，没有任何重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "婴儿符号"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "网络谐音趣味",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的视觉景象（猫、镜子），而<A>描述的是一种基于语言的趣味形式（网络谐音）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全不相关的范畴。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念，A的核心是语言'谐音'而非视觉'景象'"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "网络谐音趣味"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "节后综合症候",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B(猫咪镜面双面景象)和A(节后综合症候)在字面词语和核心概念上完全不同，没有任何重叠。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "节后综合症候"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "抽象网络亚种",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 捕捉到的流行梗"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一个关于“猫咪”和“镜面”的具体景象，而<A>是一个关于“抽象”、“网络”、“亚种”的抽象分类。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，因此字面匹配度为0。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "抽象网络亚种"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "商业合作的要求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（猫咪镜面双面景象）描述的是一个具体的视觉场景，而A（商业合作的要求）是一个抽象的商业概念。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的两个领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "商业合作的要求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "将品牌/产品信息融入内容",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感触发源\n一级分类: 商业合作的要求"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>是一个非常具体的内容创意，关键词是“猫咪”、“镜面”、“双面景象”。<A>则是一个抽象的商业行为指令，关键词是“品牌/产品信息”、“融入”、“内容”。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的两个维度。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "将品牌/产品信息融入内容"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "想出来的道理和感受",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是关于一个具体的视觉画面（猫咪、镜面、景象），而A是关于抽象的思维和情感（道理、感受）。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全无关的内容。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
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+          "双面": "A中无此概念",
+          "景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "想出来的道理和感受"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
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+        "B_Context": "",
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+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B（猫咪镜面双面景象）描述的是一个具体的视觉画面，而A（职场情绪疲惫）描述的是一个抽象的心理状态。两者在字面词语和核心概念上没有任何重叠，属于完全不同的领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
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+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "职场情绪疲惫"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "亲密关系关怀",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 想出来的道理和感受"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的视觉景象（猫咪、镜面、景象），而<A>描述的是一个抽象的情感和关系概念（亲密关系、关怀）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，不存在任何字面匹配关系。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
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+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "亲密关系关怀"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "品牌商业诉求",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "B是具体的视觉画面描述，A是抽象的商业领域概念。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠，属于完全无关的两个领域。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "品牌商业诉求"
+      }
+    },
+    {
+      "输入信息": {
+        "B": "猫咪镜面双面景象",
+        "A": "网络谐音梗",
+        "B_Context": "",
+        "A_Context": "所属视角: 灵感具象性\n一级分类: 现成的内容和概念"
+      },
+      "匹配结果": {
+        "score": 0.0,
+        "score说明": "<B>描述的是一个具体的视觉景象（猫咪、镜面、景象），而<A>是一个网络文化分类（网络谐音梗）。两者在字面词语和核心概念上完全没有重叠和关联。",
+        "相同部分": {},
+        "增量部分": {
+          "猫咪": "A中无此概念",
+          "镜面": "A中无此概念",
+          "双面景象": "A中无此概念"
+        }
+      },
+      "业务信息": {
+        "灵感": "猫咪镜面双面景象",
+        "匹配要素": "网络谐音梗"
+      }
+    }
+  ]
+}