针对 “默契度测量引擎（Synchronicity Index Engine, 简称 SIE）” 的正式建模提案，可用于：

• ❤️ 婚恋配对
• 👥 协作伙伴推荐
• 🤖 AI 共创人格匹配
• 🌐 多人语义协作空间（WAO Room）

🧠 WAO 默契度测量引擎 SIE 模块 v1.0

一、模块定位

SIE = “先验语义结构 × 语义反馈模式 × 意图共振度”的聚合量化引擎 该模块用于量化两个人（或人+AI）之间在语义认知、情绪反馈、意图走向上的“同频度”。

二、核心公式建模

我们将“默契”建模为一种语义空间中的相似性函数：

模型公式：

Synchronicity Index (SI) = w₁ · PSM + w₂ · SFA + w₃ · ICE

其中：

三、模块拆解与评估方式

1️⃣ PSM：先验语义图谱重叠度

• 对两人/AI的语义图谱进行图结构对齐
• 使用图嵌入技术（Graph Embedding）+ 语义中心点对比
• 关键指标： 关键词路径重叠率 信仰根节点相似度（可选：用于Faith-Aivatar） 认知优先权重曲线（Attention Weight Distribution）相似度

2️⃣ SFA：语义反馈共振度

• 输入相同Prompt，看两人/AI的回应是否聚焦于相似议题、情绪、价值判断
• 可用： 向量相似度（Cosine Similarity） 情绪色谱图（Emotion Spectrum Match） 道德推演路径是否趋同

3️⃣ ICE：意图共同生成趋势

• 对某一目标任务（写一篇文章/做一件事）进行Prompt协作生成测试
• 评估： 意图生成路径是否趋于一致 价值排序是否一致 决策中的妥协机制是否可交汇

四、输出指标形式

五、应用场景建议

📍 婚恋配对系统（Hybrid-Match）

• 以 Faith-Aivatar 或人格标签为基础
• 引导用户通过 10~20 个深度Prompt进行语义对答
• 生成默契报告 + 推荐关系发展路径（共创、修复、避让）

📍 DAO协作配对系统（Mission-Match）

• 用于DAO组织、创业团队协作构建
• 测试未来是否能就共同议题达成有效意图协同

📍 AI–AI / 人–AI 共创引擎

• 不同AI Aivatar 是否能够协同构建知识
• 用户与Aivatar 是否能够长期共建语义空间

六、与 WAO 系统其他模块的融合路径

✅ 示例输出报告标题

• 《你与某某的“语义共振”报告》
• 《默契分数：87｜你们的语义人格共振指数远超平均人群90%》
• 《Faith-Aivatar配对建议书 × 共创型》