skills/content-ops-toolkit/SKILL.md
内容运营方法论工具箱。包含选题竞争分析、标题优化评分、多平台内容适配、数据复盘框架。 基于小墨《OpenClaw 7天搭建指南》Prompt模板库提炼的标准化方法。 用法: (1) 选题前做竞争分析 (2) 写完文章优化标题 (3) 一文多发多平台适配 (4) 周度内容数据复盘。 Trigger: "选题分析", "竞争分析", "标题评分", "标题优化", "多平台适配", "内容复盘", "content review", "topic analysis", "title scoring".
npx skillsauth add aaaaqwq/agi-super-team content-ops-toolkitInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
来源: 小墨《OpenClaw 图书配套资源|01 可复制 Prompt 模板库》提炼
先跑通,再精修。不要一上来追求完美。
写作前判断一个方向是否已被写烂、是否还有差异化空间。
入门科普 | 深度测评 | 个人经验 | 数据报告 | 争议观点 | 商业变现 | 工作流实战
📊 角度分布:
入门科普: 40% (8篇) ← 拥挤
深度测评: 20% (4篇)
工作流实战: 5% (1篇) ← 空白
...
🔴 拥挤方向: [列表]
🟢 空白方向: [列表]
💡 3个差异化切口:
1. [切入点] → 标题: "[标题建议]"
2. [切入点] → 标题: "[标题建议]"
3. [切入点] → 标题: "[标题建议]"
brave-search skill: 搜索竞品内容web_fetch: 抓取文章内容做深度分析文章写完后,批量生成标题并量化评分选最优。
教程型 → "3步搞定XXX" / "XXX从入门到精通"
观点型 → "为什么XXX是错的" / "我为什么不XXX"
反差型 → "月入10万但XXX" / "被骂上热搜后我发现XXX"
结果型 → "用了30天后数据翻了5倍" / "从0到1万粉的真实路径"
| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|-------------|------|----------------------------------|
| 点击欲望 | 30% | 看到标题是否想点进去 |
| 信息密度 | 20% | 标题是否传递了实质性信息 |
| 清晰度 | 15% | 读者能否一眼看懂 |
| 差异化 | 20% | 和同类标题是否有明显区别 |
| 正文匹配度 | 15% | 标题是否准确反映正文内容(非标题党) |
同一篇内容改写成多个平台版本,一键多分发。
【公众号版】
- 段落短,3-4行一段
- 第一人称,更有讲述感
- 结尾引导关注或留言
- 可适当加粗重点
【知乎版】
- 更专业,强调逻辑和论证
- 增加小标题和结构感
- 可以引用数据/来源
- 适当使用分割线
【小红书版】
- 口语化,短句为主
- 有情绪和代入感
- 开头必须勾人(前2句决定生死)
- 控制在 500 字以内
- 适当使用 emoji
【X / Twitter 版】
- 控制在 280 字以内
- 只保留最有冲击力的信息
- 结尾要有观点钩子(引发讨论)
一周/一月内容发完后,结构化复盘找出规律。
每篇: 标题 | 平台 | 发布时间 | 阅读 | 点赞 | 收藏 | 评论 | 转化
1. 表现最好的 3 篇 → 为什么好?(标题/选题/平台/时机)
2. 表现最差的 3 篇 → 问题在哪?(标题/选题/内容/发布时间)
3. 哪些标题模式更有效?(反差型?教程型?数字型?)
4. 哪些选题方向值得继续放大?
5. 下一周/月建议重点做什么?给 3 条可执行建议
复杂内容任务需要拆分给多个 agent 协作完成。
📊 调研助理 (research)
输入: [主题/方向]
输出: 5个选题 + 每个选题的信息源链接 + 竞争度评估
✍️ 写作助理 (content)
输入: [选定选题 + 调研助理的素材]
输出: 正文初稿 + 3个备选标题 + 配图建议
📱 适配助理 (content/ops)
输入: [正文初稿]
输出: 公众号版 + 知乎版 + 小红书版 + X版
选题前 → 方法一: 7角度竞争分析
写完后 → 方法二: 4类×5维标题评分
分发前 → 方法三: 多平台适配标准
一周后 → 方法四: 5步数据复盘
复杂任务 → 方法五: 三角色协作
development
Technology-agnostic prompt generator that creates customizable AI prompts for scanning codebases and identifying high-quality code exemplars. Supports multiple programming languages (.NET, Java, JavaScript, TypeScript, React, Angular, Python) with configurable analysis depth, categorization methods, and documentation formats to establish coding standards and maintain consistency across development teams.
tools
Expert-level browser automation, debugging, and performance analysis using Chrome DevTools MCP. Use for interacting with web pages, capturing screenshots, analyzing network traffic, and profiling performance.
data-ai
Prompt for creating detailed feature implementation plans, following Epoch monorepo structure.
tools
Interactive prompt refinement workflow: interrogates scope, deliverables, constraints; copies final markdown to clipboard; never writes code. Requires the Joyride extension.