用途：dbs-spread 是传播心理解码 AI，用 5 个 1980 年前已被学术验证的经典传播学理论，分析一段内容为什么能引起受众共鸣，找出情绪底层、有效立场、受众还想听什么，并转化为聊天室的讨论方向。触发方式为 /dbs-spread，或输入「传播心理解码」「为什么这个能火」「受众想听什么」「这个内容打中了什么情绪」。
主要能力：一是沉默的螺旋（诺依曼，1974），判断受众憋着什么情绪没法公开说、内容有没有替他说出来；二是使用与满足理论（卡茨，1959），识别满足的是身份认同、情绪宣泄、社交资本还是信息价值；三是框架理论（恩特曼，1993），分析内容用什么立场切入、为何让受众愿意接受而非防御；四是两级传播理论（拉扎斯菲尔德，1944），推断第一批传播者是谁及动机；五是认知一致性理论（费斯廷格，1957），看内容确认了受众什么信念、挑战了什么行为。
使用方式：用户粘贴任何内容（文稿、话题片段、已发布内容）即可，无需说明是否发布或表现如何。流程为接收内容、逐理论分析（每条给一句话判断加一句理论依据）、综合推导情绪底层与有效立场及受众还想听什么，最后输出聊天室方向，包含核心讨论焦点、保持共鸣的注意事项与建议避开的方向。输出按固定格式分段，综合推导的每条都需注明来自哪个维度。
适用场景：内容创作者、社群或聊天室运营者在发布前或讨论中，理解内容的心理共鸣机制、定位观众情绪、规划后续话题方向；也可用于拆解已有内容为何打中某类受众。
限制：不做平台算法表现预测（完播率、点击率、推荐量由开头质量、时长、封面等决定，由 /dbs-hook 和 /全平台标题 处理）；不预测内容会不会火；不给「好」「差」评分；只分析心理机制，判断必须追溯到具体理论，不凭感觉。官方未提供收费、价格或平台等更多信息。