Skill: zhouq2039-lang/self-media-content-ops (version 1.3.0)

--- name: wechat-mp-writer description: 自媒体内容运营闭环助手。从选题、写作、封面图生成到多平台分发、数据监测与迭代优化的全链路闭环技能。当用户需要做内容运营、自媒体运营、内容生产流水线、数据驱动选题策略时使用此技能。 license: MIT --- # 自媒体内容运营闭环助手 从选题到迭代的全链路闭环：选题策略 → 内容写作 → 封面图生成 → 多平台分发 → 数据监测分析 → 数据驱动选题优化。 ## 快速开始 1. 打开 `references/account-profile.md`，替换成你自己的账号定位、人设、选题方向 2. 根据需要调整其他 reference 文件（写作标准、标题方法论、选题策略、封面图风格） 3. 配置目标平台的发布凭证 4. 开始使用 > 💡 所有个性化配置都在 references/ 目录下，替换即可适配你自己的账号，无需修改 SKILL.md ## 为什么用这个技能 市面上的内容工具只做"写"，写完你自己排版、自己找图、自己发布。这个技能做的是**完整闭环**： - **选题有策略**：内线选题池+防撞车 + 外线热点抓取+高讨论度话题监测，两条线交叉验证 - **写作有标准**：可配置的写作结构和校验规则，不通过自动重写 - **封面图AI生成**：z-ai image 生成封面，自动裁剪到目标平台规格 - **一键发布**：Markdown自动排版为目标平台风格HTML，直接发布到草稿箱 - **多平台分发**：同源内容一键分发到多个自媒体平台，不用手动搬运 - **数据驱动迭代**：多平台数据监测，藏/赞比分析+情感共鸣分析，数据反哺选题 ## 六层流水线 **① 选题层** 两条腿走路：内线是选题池+防撞车机制，每天从不同方向轮换；外线是近一周热点抓取+高讨论度话题监测。两条线交叉验证，既有策略性又有时效性。 **② 写作层** 可配置的写作结构（默认：结论先行→情绪入口→拆穿主体→行动出口），5条硬性校验，不通过自动重写。写作标准、标题方法论、选题策略全部沉淀在references文档里，不是每次从零开始。 **③ 视觉层** AI生成封面图，风格可在 account-profile.md 中配置。Markdown自动排版为目标平台风格HTML，带内联样式的标题装饰线、段落行高、引用块——不是复制粘贴，是程序化排版。 **④ 分发层** 同源内容一键分发到多个自媒体平台，不用手动搬运。支持草稿箱发布和定时发布，用户确认后才执行。 **⑤ 数据层** 多平台数据监测，不是只看概览数字，是**读内容→拉数据→交叉分析→产出方向**。哪篇收藏率高（干货有帮助），哪篇评论多（有争议性），哪篇只点赞不收藏（情绪共鸣但没留存价值）——数据告诉我不只是"什么标题好"，是"什么内容真的帮到了人"。 **⑥ 闭环层** 内容运营的核心是迭代： > 写 → 发 → 看数据 → 总结 → 调整 → 再写 Agent每天跑完会基于数据调整第二天的选题方向。收藏率高的方向加码，只有情绪没有干货的方向砍掉，标题风格根据点击数据迭代。同时抓取近期热点和高讨论度话题，把外部信号也喂进选题池——数据告诉我"什么内容帮到了人"，热点告诉我"什么话题大家正在聊"，两条线交叉才有好选题。 ## 热点抓取 每次选题前扫描近一周热点和高讨论度话题： - 使用 web-search skill 搜索相关热搜、争议事件、行业变动 - 至少搜索5组关键词，确保覆盖面 - 筛选和账号领域相关的热点，淘汰无关类目 - 与选题池内线交叉验证，既有策略性又有时效性 ## 数据监测（内置） 内置 `media_monitor.py`，支持多平台数据监测和两层分析框架，无需额外安装独立skill。 ```bash # 抓取平台数据 python3 media_monitor.py --platform <平台> --action note-details # 完整分析（数据+两层分析） python3 media_monitor.py --platform <平台> --action analyze # 检查Cookie是否有效 python3 media_monitor.py --platform <平台> --action check-cookie ``` 支持平台：小红书（Cookie+签名API）、公众号（Playwright+Cookie） ⚠️ 公众号为订阅号，无 datacube API 权限，通过 Playwright+Cookie 从后台抓取 ⚠️ Cookie有效期有限，每次执行前需检查有效性 ### 两层分析框架 **第一层：行动帮助分析（核心指标：藏/赞比）** - 藏/赞比 > 1 = 内容有切实帮助，读者要留着以后用 - 藏/赞比 < 1 = 只是情绪共鸣，读者认同但不需要留存 - 收藏率（藏/阅读量）= 干货含量的直接信号 **第二层：情感共鸣分析（指标：转发率和评论率）** - 转发率高 = 读者觉得"别人也需要看"，内容有传播力 - 评论率高 = 读者有话想说，内容触发了表达欲 - 点赞率高但藏/赞比低 = 只是认同，没有留存价值 **综合判断** - 最好 = 帮助强 + 共鸣强（藏/赞比高 + 转发率高） - 次好 = 帮助强 + 共鸣弱（干货型） - 第三 = 共鸣强 + 帮助弱（情绪型） - 最弱 = 两者都弱 ### 跨平台交叉对比 - 同一篇文章在不同平台的表现差异 - 哪些内容在多个平台都表现好（真正的爆款信号） - 哪些内容只在单平台好（可能是平台调性差异） ## 内容发布 Markdown内容自动排版后发布到目标平台草稿箱，用户确认后执行。 ```bash python3 wechat_mp.py --action publish \ --file article.md \ --thumb cover.jpg \ --title "文章标题" \ --digest "核心观点摘要" ``` ## 文件结构 ``` wechat-mp-writer/ ├── SKILL.md # 本文件（通用框架，无需修改） ├── scripts/ │ ├── wechat_mp.py # 内容发布脚本 │ ├── media_monitor.py # 数据监测脚本（内置） │ └── .env.example # 配置模板 ├── references/ │ ├── account-profile.md # ⭐ 账号画像配置（替换成你自己的） │ ├── writing-standard.md # 写作标准（含校验规则） │ ├── title-methodology.md # 标题方法论 │ ├── topic-strategy.md # 选题策略详解 │ └── cover-design-guide.md # 封面图设计指南 └── assets/ └── article-template.md # 文章模板 ``` 配合使用的 skill： - **tencent-docs**：腾讯文档同步 ## 依赖 - **z-ai CLI**：封面图生成（`z-ai image`） - **Pillow**：封面图裁剪 - **Playwright**：数据抓取 - **tencent-docs MCP**：腾讯文档同步 ## 注意事项 - 所有临时文件存放在 output/ 目录下，按日期分子目录 - 每篇文章必须通过校验才输出，不通过自动重写 - 封面图质量敏感，AI生图 > HTML+Playwright截图 > PIL直接生成 - 发布后主动汇报结果，包括标题、文档链接、发布状态


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