回忆录主题包：采访题库的产品化设计
A 方向·应用灵感思路（内容方法论维度，回忆录产品线的核心工艺）。灵感库「口述史/聞き書き」方向有服务型条目（id 6066 声音档案等）——本篇不是新灵感，是 ai-memoir-japan-family 的采访 Agent 题库设计。
背景与问题
StoryWorth 的核心资产是「每周一问」的题库质量；AI 采访 Agent 的追问深度决定回忆录的成书品质。主题包（テーマパック）怎么设计？
发现（设计原则来自既有研究+竞品结构）
- StoryWorth 模式的题库=「泛化人生问题」；人工自分史代笔（¥26 万档）的核心方法论是职业/时代 anchored 追问（自費出版服务的「取材 3 時間×2 回」结构）——AI 的机会是两者合成：泛化开场 + 时代锚定追问（「昭和 40 年代的ボーナスは、こんな使い方でしたか」式）。
- 日本口述访谈的成熟框架可借鉴：職業人生インタビュー（仕事の流儀式）、食生活史、恋愛結婚史、地域史（口述史研究方法）——主题包=时代背景知识库×提问树。
- japan-help-desk-triage-seniors 的分诊日志与 opc-customer-interviews 的访谈笔记是题库的持续校准源——「哪个主题让老人话最多」由数据决定权重。
推测（主题包结构）
- 七个基础包：職業（働きざま）/ 家族・結婚 / 食・味（おふくろの味）/ 地元・青春 / 趣味・遊び / 死別・別れ（终活线衔接）/ 伝えたいこと（家族への手紙——与遗言/家族信场景衔接，ai-memoir-japan-family 冷启动切口的延长）。
- 每包 = 开场 5 问 + 时代锚定追问树（昭和/平成事件表 join）+ 「沈黙を恐れない」的引导规则——AI 采访质量的评估指标：单次对话的「具体回忆 recall 数」（名字/地名/金额等且回密度），非对话长度。
结论
可行动启发：
- 主题包是回忆录 MVP 的第一开发物（先于成书流程）——七个包 × 每包 15 问的题库，用 AI 生成+人工时代校准，一周工作量；题库质量=产品的真正壁垒。
- 时代锚定是 AI 相对人工访谈的差异化：AI 记得所有昭和年表（人工采访者不记得），「当時の給料いくらでした？」的具体度是成书品质的分水岭——年表知识库（昭和～令和）做成结构化数据。
- 「伝えたいこと」包前置为免费体验：一封信的完成（30 分钟对话→家族信 PDF）是 MVP 的 wow moment（TalkMemorial 验证的情感支付意愿），升级销售全本回忆录。
- 题库数据的飞轮：每次对话的 recall 密度回流题库权重——用得越多题越准，与家族图谱并列的第二数据护城河。