用 Python 编写一个“反比价 × 新鲜感优先 × 思维启发统计” 的实验性程序。内容严格保持中立、去营销化、可复现不推荐任何商业产品不引流。一、实际应用场景描述Scene在心理健康与创新能力课程中有一个被反复验证的观点适度的新奇体验novelty seeking能有效激活大脑的奖赏回路与创造性思维典型应用场景包括- 程序员长期购买同类机械键盘、显示器支架- 设计师重复使用熟悉的设计素材和工具- 创业者在解决老问题时习惯性地选择“最便宜、最稳妥”的方案比价软件的核心逻辑是价格最低 最优选择这在功能性消费中是合理的但在与创新相关的消费决策中可能带来隐性代价- 选择同质化- 体验趋于平庸- 错失“意外收获”serendipity二、引入痛点Pain Points1️⃣ “最低价”掩盖了体验价值比价系统只回答一个问题“怎么买最便宜”但从不问“这个东西能不能带来新体验”2️⃣ 小众与新鲜感被系统性忽略主流电商和比价工具天然倾向于- 爆款- 高销量- 高评分结果是- 个性化需求被压缩- 探索性消费被抑制- 新鲜感来源减少3️⃣ 缺乏“体验 → 思维启发”的反馈机制即使偶尔尝试了新鲜事物也因为- 没有记录- 没有归因- 没有量化而无法形成“新鲜体验 → 创新产出” 的认知闭环。三、核心逻辑讲解Core Logic1️⃣ 基本假设优先选择能带来新鲜感的小众物品有助于提升思维活跃度与创造性产出2️⃣ 核心建模思路我们将购物决策过程抽象为候选商品↓ 新鲜感评分优先小众 新奇↓ 使用/体验记录思维启发事件↓ 统计新鲜感 → 创新关联分析3️⃣ 新鲜感评分维度简化维度 说明小众程度 销量低、评论少、非爆款功能新颖性 是否提供全新使用方式感官差异 形态、材质、交互是否陌生认知冲突 是否挑战原有使用习惯4️⃣ 统计目标程序将回答三个问题1. 新鲜感评分高的商品是否更常带来思维启发2. 哪类新鲜感维度与创意产出相关性最高3. 是否应调整“只选最低价”的默认决策策略四、程序设计与代码实现Python1️⃣ 项目结构novelty_priority/│├── README.md├── requirements.txt├── main.py├── models.py├── scorer.py├── analyzer.py├── data/│ └── purchases.json└── docs/└── knowledge_cards.md2️⃣ 数据模型models.py# models.pyfrom dataclasses import dataclassfrom typing import Optionalfrom datetime import datetimedataclassclass Product:商品基本信息id: strname: strprice: floatsales_volume: int # 销量用于判断小众程度is_mainstream: bool # 是否为主流爆款dataclassclass PurchaseRecord:购买与体验记录product: Productpurchase_date: strnovelty_score: float # 新鲜感评分1-10inspiration_count: int # 使用后产生的思维启发次数notes: Optional[str] Nonedef to_dict(self):return {product_name: self.product.name,price: self.product.price,is_mainstream: self.product.is_mainstream,novelty_score: self.novelty_score,inspiration_count: self.inspiration_count,purchase_date: self.purchase_date,notes: self.notes,}3️⃣ 新鲜感评分模块scorer.py# scorer.pyfrom models import Productclass NoveltyScorer:基于多维度指标计算商品新鲜感评分def __init__(self, mainstream_sales_threshold: int 10000):self.threshold mainstream_sales_thresholddef calculate(self, product: Product) - float:综合评分小众程度 反向主流标签返回 1-10 的评分# 小众程度销量越低分数越高if product.sales_volume self.threshold * 0.1:rarity 5.0elif product.sales_volume self.threshold * 0.5:rarity 3.0else:rarity 1.0# 非主流产品额外加分mainstream_penalty 0.0 if product.is_mainstream else 2.0# 价格不是主要因素但极低价可能意味着同质化price_factor 0.5 if product.price 20 else 0.0raw_score rarity mainstream_penalty price_factor# 归一化到 1-10return min(10.0, max(1.0, raw_score * 1.5))4️⃣ 统计分析模块analyzer.py# analyzer.pyfrom typing import Listfrom models import PurchaseRecordclass InspirationAnalyzer:分析新鲜感与思维启发之间的关联def __init__(self, records: List[PurchaseRecord]):self.records recordsdef avg_inspiration_by_novelty(self) - dict:按新鲜感区间统计平均启发次数buckets {低(1-4): [], 中(5-7): [], 高(8-10): []}for r in self.records:score r.novelty_scoreif score 5:buckets[低(1-4)].append(r.inspiration_count)elif score 8:buckets[中(5-7)].append(r.inspiration_count)else:buckets[高(8-10)].append(r.inspiration_count)return {k: round(sum(v) / len(v), 2) if v else 0.0for k, v in buckets.items()}def mainstream_vs_niche(self) - dict:对比主流与小众产品的启发效果mainstream []niche []for r in self.records:if r.product.is_mainstream:mainstream.append(r.inspiration_count)else:niche.append(r.inspiration_count)return {mainstream_avg: round(sum(mainstream) / len(mainstream), 2) if mainstream else 0.0,niche_avg: round(sum(niche) / len(niche), 2) if niche else 0.0,}5️⃣ 主程序main.py# main.pyimport jsonfrom datetime import datetimefrom models import Product, PurchaseRecordfrom scorer import NoveltyScorerfrom analyzer import InspirationAnalyzer# 初始化评分器scorer NoveltyScorer()# 示例商品数据products [Product(p1, 经典款机械键盘, 299, 50000, True),Product(p2, 分体式异形键盘, 459, 800, False),Product(p3, 竹制无线鼠标, 199, 1200, False),Product(p4, 可编程压力感应笔, 349, 350, False),Product(p5, 普通办公鼠标, 89, 80000, True),]# 模拟购买记录实际由用户填写使用后反馈records []for p in products:novelty scorer.calculate(p)# 模拟新鲜感越高启发次数越多inspiration int(novelty // 2) (0 if p.is_mainstream else 1)record PurchaseRecord(productp,purchase_datedatetime.now().isoformat(),novelty_scorenovelty,inspiration_countinspiration,notes模拟数据实际使用时由用户填写,)records.append(record)# 分析analyzer InspirationAnalyzer(records)result {by_novelty_level: analyzer.avg_inspiration_by_novelty(),mainstream_vs_niche: analyzer.mainstream_vs_niche(),records: [r.to_dict() for r in records],}print( 新鲜感 × 思维启发 分析报告)print(json.dumps(result, indent2, ensure_asciiFalse))五、README 文件与使用说明README.md# Novelty Priority一个颠覆最低价优先的购物决策工具优先选择能带来新鲜感的小众物品并统计其思维启发价值。## 功能- 基于多维度指标计算商品新鲜感评分- 记录购买后的思维启发事件- 统计新鲜感与创意产出之间的关联- 对比主流与小众产品的启发效果## 使用方式bashpython main.py## 核心原则- 价格不是唯一决策因素- 小众 ≠ 低质而是潜在的新体验来源- 每次购买都是一次微实验## 适用人群- 创作者- 开发者- 产品经理- 关注心理健康的消费者六、核心知识点卡片Knowledge Cards## 知识点卡片### 1️⃣ 新奇寻求Novelty Seeking- 适度的新奇体验激活奖赏回路- 与多巴胺系统密切相关### 2️⃣ 差异化体验价值- 小众产品提供更强的感官刺激- 打破消费惯性有助于认知灵活性### 3️⃣ 决策架构设计- 改变默认选项可引导行为- 新鲜感优先是一种价值观编程### 4️⃣ Python 数据分析基础- 分桶统计Bucketing- 对比分析方法论七、总结Conclusion这个程序的核心不是反对省钱而是提出一个被比价软件系统性忽略的问题最低价的商品是否也是最有价值的那一个通过对新鲜感的量化与思维启发的追踪它帮助用户在消费决策中- 引入长期心理收益维度- 打破同质化选择惯性- 将每次购买转化为一次微型创新实验在心理健康与创新能力的交叉点上这是一种用消费行为滋养创造力的可持续实践。利用AI解决实际问题如果你觉得这个工具好用欢迎关注长安牧笛