trust-and-liking

信任与好感

通过寻找真实的共同点、让有益的合作变得轻松，并避免虚假的亲近感来建立信任。好感有助于改善沟通，但虚假的相似感和奉承会侵蚀信任。

快速入门

1. 阅读 guidelines.md，选择最精简且有用的参考资料集。
2. 加载 references/liking/knowledge.md 了解概念，加载 references/liking/rules.md 了解操作规则。
3. 对于可重复执行的任务，使用 workflows/build-rapport-without-flattery.md。
4. 进行审查时，同时指出当前起作用的影响线索和符合伦理的改写。

目录

文件	用途
references/liking/knowledge.md	核心概念和基于来源的定义
references/liking/rules.md	规则、边界和实用指南
references/liking/examples.md	针对实际情境的错误示例与更佳示例
references/liking/smells.md	需要识别的危险信号和反模式
references/liking/checklist.md	快速审查清单
workflows/build-rapport-without-flattery.md	在避免虚假相似感和操纵性赞美的同时，提升基于关系的说服效果。

操作原则

• 只使用真实可信的证据。不要捏造人气、稀缺性、资历、背书或社交关系。
• 区分帮助用户作出好决定与推动用户走捷径式回应。如果线索是虚假的，就将其视为危险信号。
• 改写时，维护用户的自主权：在涉及重大利害时，补充背景信息和备选方案，并留出充足的决策时间。

输出模式

1. 诊断 - 指出影响原则或线索。
2. 证据核查 - 说明支持该线索的证据，或指出缺少哪些证据。
3. 风险 - 解释操纵、信任或决策质量方面的风险。
4. 改写或建议 - 提供符合伦理的替代方案。

验证

使用 evals/evals.json 中的提示词进行冒烟测试。良好的结果应指出相关的影响原则，维护用户的自主权，并避免捏造证据或施加胁迫性压力。