· 3 months ago
Pickful内容结构与产品形态设计
Pickful 的产品设计围绕“放大用户判断力”展开，通过短文与长文两种形式承载表达，通过点击行为构建内容排序。信息流不靠算法，而由用户共识决定曝光；话题区与 Token 页面进一步聚合深度内容。
Pickful 的产品设计核心不是展示信息量，而是放大用户的判断力，让真正有价值的内容在共识中浮现、沉淀和传播。
1. 内容形态：短文 × 长文
我们提供两种基础内容形式，满足不同层次的表达和共识需求：
l 短文（≤300字）：适合快讯、评论、观点等碎片表达，鼓励即时共识；
l 长文（＞300字）：用于教程、研究、评测等结构化内容，支持深度共建与长期积累。
2. 信息流结构：共识即排序
Pickful 不依赖算法分发，而是让用户点击行为决定排序逻辑：
l 热门流：按 Pickful 次数 + 时间衰减排序；
l 最新流：展示所有新内容，保障曝光平权；
l 关注流：聚合私域内容，强化用户关系；
l 精选区（筹备）：社区策展优质合集，形成内容节点。
3. 内容即行为，点击即表达
在 Pickful，发布内容需消耗积分，是一种“价值质押”行为；
是否被看见，完全取决于用户是否愿意为其“投出点击”。
表达即参与，共识即排序，这构成平台的内容判断闭环。
4. 产品扩展模块：话题 & Token 页面
为增强信息聚合能力，我们将推出两大板块：
l 话题板块：围绕主题构建标签化对话空间，促进内容沉淀与兴趣共建；
l Token 页面：为每个主流项目聚合内容、数据、动态与用户共识，打造“去中心化信息主页”。
两者都将纳入 Pickful 的共识激励体系，由用户决定排序与曝光。
小结
Pickful 用最简洁的结构承载最真实的共识表达：
l 从短文到长文，承载表达密度；
l 从信息流到话题页，聚合价值内容；
l 从点击到排序，构建用户主导的内容秩序。
在这里，信息的去留，不由平台决定，而由用户共识共同完成。
By: Pickful
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