说服原理与技能设计（Persuasion Principles for Skill Design）
概述
LLM（大语言模型）对与人类相同的说服原则有反应。理解这些心理学有助于设计更有效的技能——不是为了操纵，而是确保关键实践即使在压力下也能被遵循。
研究基础： Meincke 等人（2025）用 N=28,000 次 AI 对话测试了 7 种说服原则。说服技术使合规率翻倍以上（33% → 72%，p < .001）。
七大原则
1. 权威（Authority）
- 命令式语言："你必须"、"绝不"、"始终"
- 不可协商的框架："没有例外"
- 消除决策疲劳和合理化
2. 承诺（Commitment）
- 要求公告："宣布技能使用"
- 强制明确选择
- 使用追踪：TodoWrite 检查清单
3. 稀缺性（Scarcity）
- 限时要求："继续之前"
- 顺序依赖："X 之后立即"
- 防止拖延
4. 社会证明（Social Proof）
- 普遍模式："每次"、"总是"
- 失败模式："没有 Y 的 X = 失败"
- 建立规范
5. 统一性（Unity）
- 协作语言："我们的代码库"
- 共同目标
6. 互惠（Reciprocity）
- 谨慎使用——可能感觉像操纵
- 技能中很少需要
7. 喜好（Liking）
- 不要用于合规 — 与诚实反馈文化冲突，制造谄媚
按技能类型的原则组合
| 技能类型 | 使用 | 避免 |
|---|---|---|
| 纪律执行型 | 权威 + 承诺 + 社会证明 | 喜好、互惠 |
| 指导/技术型 | 适度权威 + 统一性 | 重度权威 |
| 协作型 | 统一性 + 承诺 | 权威、喜好 |
| 参考型 | 只需清晰 | 所有说服手段 |
为什么有效
- 明确规则减少合理化 — "你必须"消除决策疲劳
- 执行意图创造自动行为 — "当 X 时，做 Y"比"一般做 Y"更有效
- LLM 是类人的 — 在包含这些模式的人类文本上训练
伦理使用测试
合法的： 确保关键实践被遵循、创建有效文档、防止可预测的失败
不合法的： 为个人利益操纵、制造虚假紧迫感、基于内疚的合规
测试标准： 如果用户完全理解这个技术，它是否仍然服务于用户的真正利益？
研究引用
- Cialdini, R. B. (2021). Influence: The Psychology of Persuasion. Harper Business.
- Meincke, L. et al. (2025). Call Me A Jerk: Persuading AI to Comply. University of Pennsylvania. N=28,000，合规率 33% → 72%。