الاستفادة من النفور من الخسارة في تصميم المنتج والرسائل. يُستخدم عند تصميم ميزات الاحتفاظ أو استراتيجيات التسعير أو تدفقات الإعداد أو أي تجربة يمكن أن يؤدي فيها التأطير حول الخسارة المحتملة إلى تحفيز السلوك.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي loss-aversion-psychology بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: flpbalada/my-opencode-config.
Loss Aversion is a cognitive bias discovered by Daniel Kahneman and Amos Tversky showing that people feel losses approximately twice as strongly as equivalent gains. This asymmetry profoundly influences decision-making and behavior.
A $100 loss feels as bad as a $200 gain feels good.
| Reference Point | Current state as baseline | "You currently have X" | | Loss Frame | Emphasis on what could be lost | "Don't lose your progress" | | Gain Frame | Emphasis on what could be gained | "Get 50% more" | | Endowment Effect | Valuing owned things higher | Free trial creates ownership |
الاستفادة من النفور من الخسارة في تصميم المنتج والرسائل. يُستخدم عند تصميم ميزات الاحتفاظ أو استراتيجيات التسعير أو تدفقات الإعداد أو أي تجربة يمكن أن يؤدي فيها التأطير حول الخسارة المحتملة إلى تحفيز السلوك. المصدر: flpbalada/my-opencode-config.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/flpbalada/my-opencode-config --skill loss-aversion-psychologyالاستفادة من النفور من الخسارة في تصميم المنتج والرسائل. يُستخدم عند تصميم ميزات الاحتفاظ أو استراتيجيات التسعير أو تدفقات الإعداد أو أي تجربة يمكن أن يؤدي فيها التأطير حول الخسارة المحتملة إلى تحفيز السلوك. المصدر: flpbalada/my-opencode-config.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/flpbalada/my-opencode-config --skill loss-aversion-psychology بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/flpbalada/my-opencode-config