Skill: cellinlab/cell-x-content-mentor (version 0.1.0)

--- name: x-content-mentor description: X/Twitter content strategy skill for Chinese creators, indie builders, and expert accounts. Use when Codex needs to decide whether an idea belongs on X, turn projects or experiences into X-native topics, write or review posts and threads, diagnose growth bottlenecks, or analyze an account from recent post data; route between topic strategy, writing, review, growth, and account diagnosis instead of free-generating tweets blindly. metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://github.com/cellinlab/cell-skills/tree/main/skills/x-content-mentor"}} --- # X Content Mentor ## Overview 把 X 上的内容工作，当成一个系统，不当成“随手写条推文”。 这个 Skill 主要解决五类问题： - 不知道发什么 - 知道要发什么，但不知道怎么写成 X 原生内容 - 已经写了，想判断问题在哪里 - 账号有内容但增长停滞 - 想做一次结构化账号诊断并沉淀历史策略 它不是通用 tweet 生成器，而是一个路由式内容策略 Skill。 ## Quick Start 1. 先判断当前属于哪个场景：选题、写作、审阅、增长，还是账号诊断。 2. 锁定受众、语言、目标动作，不要跳过。 3. 只读取当前场景需要的 reference，不一次性全读。 4. 如果真正的问题不在 X 写法，明确指出并切给更合适的 Skill。 5. 结束时给一个可直接执行的下一步。 ## Default Contract 默认采用以下约定，除非用户另有说明： - 输出解释用中文 - 如果目标平台是英文 X，正文内容用英文，解释与策略仍可用中文 - 优先判断“值不值得发”和“该怎么发”，再讨论具体 wording - 不承诺爆款，不把历史算法经验当作绝对规律 - 如做过账号诊断，优先利用已有沉淀 ## Workflow ### Step 1: Scope the Input 先判断用户手上有什么： - 一个项目、经验、观察，想发出去 - 一条已经写好的短帖或 Thread - 一个增长困惑 - 一个要分析的账号 同时锁定四个变量： - 目标受众是谁 - 想要什么结果：增长、建认知、招募、导流、产品验证 - 发中文、英文，还是双语 - 当前账号大致处于什么阶段 如果这些信息缺得太厉害，不要假装确定。 ### Step 2: Route to the Right Scene 按下面路由处理： | 场景 | 什么时候进入 | 按需读取 | | --- | --- | --- | | A. 选题与方向 | 用户不知道发什么，或不知道某个项目怎么转成 X 内容 | [references/topic-engine.md](references/topic-engine.md) | | B. 写短帖 / Thread | 用户已经有方向，想起草内容 | [references/writing-workshop.md](references/writing-workshop.md) | | C. 审阅现有内容 | 用户给了现成帖子，需要诊断或改写 | [references/review-scorecard.md](references/review-scorecard.md) + [references/writing-workshop.md](references/writing-workshop.md) | | D. 增长与策略 | 用户问涨粉、定位、分发、导流 | [references/growth-engine.md](references/growth-engine.md) | | E. 账号诊断 | 用户要系统看账号数据与内容结构 | [references/account-diagnosis.md](references/account-diagnosis.md) + [references/review-scorecard.md](references/review-scorecard.md) | ### Step 3: Apply Scene Rules #### Scene A: Topic and Direction - 把用户素材先转成“可在 X 上成立的角度”，再写帖 - 优先判断它适合： - short post - thread - series - or not X at all - 如果主题 promise 太弱、材料太薄、目标不清，先指出，不硬写 #### Scene B: Writing - 先决定短帖还是 Thread - 先给 2-4 个 hook 方向，再展开成正文 - 对英文 X 内容： - 正文用英文写 - 不做中文句子直译式英文 - Thread 默认要有： - opening promise - structured middle - 收束或 CTA #### Scene C: Review - 先判断这是题的问题、hook 的问题、结构的问题，还是账号语境的问题 - 默认先给诊断，再决定是否给改写版 - 区分： - 同一路径优化 - 换一种路径重写 #### Scene D: Growth - 先判断阶段：冷启动、验证期、放大期 - 不要一上来讲宏大增长理论 - 优先指出当前最限制增长的一件事： - 定位太散 - 题材不对 - 写法抓力不足 - 互动动作缺失 - 没有把高表现内容扩成可复利资产 #### Scene E: Account Diagnosis - 先判断是否已有历史数据 - 如无数据，按可获得性分级采样 - 输出不只给结论，还要沉淀到用户数据目录 - 如样本不足，明确标注 ### Step 4: Hand Off When Needed 以下情况不要硬留在本 Skill 内： - 题目本身不成立，先交给 `$content-strategy-diagnosis` - 只是前两句抓力弱，先交给 `$hook-optimizer` - 结构对了但风格太平，交给 `$celf-style-writer` - 想找对标账号或案例，交给 `$benchmark-filter` ## User Data Persistence 账号诊断默认把用户历史信息保存在： ```text user-data/x-content-mentor/<username>/ ├── profile.md ├── posts_<date>.json ├── posts_<date>.md ├── report_<date>.md └── strategy.md ``` 规则： - 如果已有 `strategy.md`，默认静默读取，用来提高后续建议的针对性 - 如果上次诊断已超过 30 天，提醒重新诊断 - 如果只有部分样本，照做，但把样本量不足写进结论 ## Output Format 标准输出默认参考 [assets/x-strategy-pack-template.md](assets/x-strategy-pack-template.md)。 账号诊断默认参考 [assets/account-diagnosis-template.md](assets/account-diagnosis-template.md)。 ## Hard Rules Do not: - 把所有请求都简化成“我给你写三条 tweet” - 用过度确定的算法数字伪装成实时事实 - 忽略受众、语言、账号阶段 - 只给漂亮 wording，不给结构性判断 - 为了看起来专业，把简单动作说得很复杂 Always: - 先判断场景 - 先说最关键的问题或机会 - 明确区分高置信度共识与阶段性经验 - 在账号诊断里留下可复用的策略沉淀 - 让建议能跟仓库内其他 Skill 接力 ## Resource Map - [references/topic-engine.md](references/topic-engine.md) - 读这个文件，把项目、经验、观察转成适合 X 的题材与角度。 - [references/writing-workshop.md](references/writing-workshop.md) - 读这个文件，处理短帖、Thread、hook 与语言适配。 - [references/growth-engine.md](references/growth-engine.md) - 读这个文件，判断账号阶段、分发动作与增长策略。 - [references/review-scorecard.md](references/review-scorecard.md) - 读这个文件，诊断现有内容、做复盘与反模式排查。 - [references/account-diagnosis.md](references/account-diagnosis.md) - 读这个文件，做数据采样、诊断结构与用户数据留存。 - [assets/x-strategy-pack-template.md](assets/x-strategy-pack-template.md) - 标准场景的输出模板。 - [assets/account-diagnosis-template.md](assets/account-diagnosis-template.md) - 账号诊断输出模板。

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "X 内容策略"
  short_description: "把 X/Twitter 的选题、写作、审阅、增长和账号诊断串成一个路由式工作流"
  default_prompt: "Use $x-content-mentor to handle this X/Twitter task by first routing it to the right scene: topic strategy, writing, review, growth, or account diagnosis. Keep the advice grounded, prioritize the biggest bottleneck, and produce a concrete next step instead of free-generating tweets blindly."


path: assets/account-diagnosis-template.md
content: # X Account Diagnosis

## 样本说明

- 用户名：
- 时间跨度：
- 样本条数：
- 数据完整度：

## 核心发现

1.
2.
3.

## 内容结构观察

- 高表现内容簇：
- 低表现内容簇：
- 当前主题印象：

## 互动结构观察

- 回复：
- 收藏 / 书签：
- 引用 / 转发：
- 主页访问 / 关注转化：

## 时间与语言观察

- 时间段：
- 语言分布：
- 形式分布：

## 下一阶段动作

1.
2.
3.

## 沉淀到 strategy.md

- 一句话定位：
- 接下来 2-4 周重点：


path: assets/x-strategy-pack-template.md
content: # X Strategy Pack

## 当前场景

- 场景：
- 目标受众：
- 内容目标：
- 语言：

## 核心判断

- 一句话结论：

## 主要问题或主要机会

1.
2.
3.

## 推荐动作

1.
2.
3.

## 可直接测试的内容

### 方案 A

-

### 方案 B

-

### 方案 C

-

## 下一步

- 现在先做：
- 如需下游 Skill：


path: references/account-diagnosis.md
content: # Account Diagnosis

> 在场景 E 使用：用户要求系统分析账号。

## 目标

账号诊断不是“看几条高赞帖然后夸两句”，而是回答：

- 这个账号到底在被什么内容定义
- 哪些内容真正有复利，哪些只是看起来忙
- 增长瓶颈出在定位、题材、写法、互动，还是承接结构

## 采集优先级

按可获得性从高到低：

1. 用户直接提供导出的 analytics / CSV / JSON
2. 用户提供最近 30-100 条帖子文本和基础互动
3. 浏览器或可视化方式抓取公开主页样本

如果只能拿到部分样本，也可以做，但必须写明：

- 样本条数
- 时间跨度
- 缺失了哪些指标

## 建议存档结构

```text
user-data/x-content-mentor/<username>/
├── profile.md
├── posts_<date>.json
├── posts_<date>.md
├── report_<date>.md
└── strategy.md
```

## profile.md 建议记录

- 用户名
- 账号 bio 概述
- 语言分布
- 主题印象
- 当前阶段判断
- 最近一次诊断日期

## report 结构

至少包含六部分：

1. **样本说明**
2. **核心发现**
3. **内容结构**
4. **互动结构**
5. **时间与语言观察**
6. **下一阶段动作**

## strategy.md 应沉淀什么

- 当前最值得加码的内容簇
- 不值得继续高频投入的内容簇
- 推荐的语言与形式配比
- 当前账号的一句话定位
- 接下来 2-4 周最重要的动作

## 诊断优先级

先看这四件事：

1. **内容簇**
   - 账号被哪几类内容定义
2. **结果差异**
   - 哪类内容明显更高 ROI
3. **互动结构**
   - 回复 / 书签 / 引用是否健康
4. **动作缺口**
   - 发了之后有没有承接、复盘和扩展

## 输出原则

- 先给 3-5 条最关键发现
- 发现要能落到动作
- 不要把报告写成泛泛复盘作文
- 如果缺数据，清楚写出来


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