G2.10.3partition stable nav from personalization设计研究
稳定的核心导航应与个性化模块分区，不可互相侵占位置
别名: 导航分区 · stable versus personalized · 互不侵占
概念解释
核心导航（类目、去主要任务的路）占一块固定区域；个性化（推荐、最近、为你）占另一块，边界不随推荐内容伸缩。分区且互不侵占：推荐再多也不能把「设置」挤出核心区，核心类再重要也不要去推荐模块里按算法排序。两块可以相邻，但不能共用同一条可伸缩的槽位带。侵占发生时，稳定承诺和个性承诺同时破产——稳定区开始抖，个性区开始装成结构。
分区是布局契约，不是「两边都有链接」这么弱。契约要能指出哪几个像素属于核心、哪几个属于个性。
机制
人用分区来选择记忆策略：核心区按位置记，个性区按内容扫。边界一模糊，策略选错——对推荐项做指向、对核心项做每次重读。推荐模块若向核心区扩张（多一个推荐就吃掉一个类目槽），核心区的宽度变成推荐配额的函数，空间记忆没有固定坐标系。核心类若写进推荐算法，同一对象会在两区各出现一次，人要决定点哪一个，位置记忆被复制打散。
视觉分区（线、底、标题「为你」）是策略选择的线索。没有线索，两块在知觉上是同一阵列，侵占即使在数据上没发生，也会被当成发生了。
怎么研究
操纵边界清晰度和是否允许互占，测两种记忆策略是否各管各的。
- 范式：核心五项固定 + 推荐三槽；一种条件推荐可插入核心，一种条件硬分区。任务混合「去设置」和「打开今日推荐」。
- 自变量：有无「为你」标题与分隔、推荐能否改变核心宽度、同一对象是否双出现。
- 因变量：核心项指向是否仍落在固定坐标、推荐任务是否误用核心槽、能否在事后画出两块区域。
- 方法论注意点：只测推荐点击会奖励侵占（推荐更靠左所以更好点）。核心任务必须同时测。响应式下两块折行后边界可能消失，要在断点上复测。
边界
小屏可能只能放下一条导航带，分区改成「核心占用整带、个性化进溢出或独立页」，而不是在一条带里挤两块导致都残缺。用户钉选的项是核心区的合法成员，不是推荐侵占——钉选由人发起、位置由人定。营销活动占核心槽是编辑性侵占，失败模式与推荐相同，治理上应走同一条「不许侵占」规则。
怎么落地
- 画两块互不伸缩的区域：核心导航有固定槽位数；推荐模块有自己的固定槽位或独立卡片，溢出在模块内部解决。
- 核心项禁止出现在推荐算法的可插入名单里，避免双出现。
- 验证：推荐内容从 0 条加到满额，核心项的屏幕坐标应不变。变了就是被侵占。再请人在截屏上圈「不会变的」和「会变的」；圈不开或圈错，分区在知觉上不成立。