Menu
通用内容创作辅助框架。提供从需求理解、选题讨论、结构化设计到质量检查的全流程方法论，帮助创作高质量、有深度的内容。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
爆款智坊：多平台内容创作中枢。支持风格学习、热点创作、拆解改写，覆盖微信公众号/小红书/微博/知乎/今日头条/抖音/哔哩哔哩。 触发词：写一篇公众号、帮我创作、热榜选题、写小红书、发微博、知乎长文、改写这篇文章、整理直播文稿、学习我的风格、导入范文、抖音脚本、B站视频。 不应被通用"写文章"、blog、邮件触发。
多平台改写子技能：将审校后的初稿改写为各平台适配版本。 输入：初稿 + 风格档案 + 平台列表 输出：7个平台的文件（微信HTML/小红书/微博/知乎/头条/抖音/哔哩哔哩） 由主管道 Step 6 调用。
风格学习子技能：从用户提供的多篇满意文章中，提取作者的写作风格，生成多平台风格手册和System Prompt注入。 支持：同一平台多篇文章 / 跨平台同一作者 / 单一文章学习。 由主管道 Step Onboard 和辅助功能「学习我的风格」调用。
内容类型路由：根据选题特征将用户引导至对应的写作框架。 覆盖4类内容：市场评论、热点解读、行业分析、投教营销。 由主管道 Step 1.4 调用。
审校子技能：对初稿进行三维度审校（SEO + 内容质量 + 合规），输出问题清单和修改建议。 由主管道 Step 5 调用。
拆解改写子技能：输入长文或直播转录稿，输出格式整理+内容梳理+框架梳理的分析报告，用户确认后改写为多平台内容。 由主管道 Step 1R 调用。
| name | content-creation-framework |
| description | 通用内容创作辅助框架。提供从需求理解、选题讨论、结构化设计到质量检查的全流程方法论，帮助创作高质量、有深度的内容。 |
本 Skill 用于：为各类内容创作提供结构化的方法论指导
核心能力包含：
触发条件：
不要急于开始写，先问自己：
应用场景：
内容质量的核心在于逻辑框架，而非文字堆砌。
常用分析框架：
输出结构：
高质量内容必须有明确的观点和立场。
关键要素：
具体细节能大幅提升内容的可信度和感染力。
具体性要求：
避免泛化表达：
核心任务：
输出格式：
## 需求理解
**原始需求**：<用户原始输入>
**问题本质**：<这篇内容要解决的核心问题>
**受众分析**：<目标受众是谁，他们的痛点是什么>
**核心信息**：<要传达的1-3个关键点>
**创作类型**：<教程/观点/故事/分析等>
**特殊要求**：<如有>
示例：
用户："写一篇关于AI工具的文章"
智能体重构：
## 需求理解
**原始需求**：写一篇关于AI工具的文章
**问题本质**：AI工具泛滥，用户不知道如何选择和高效使用
**受众分析**：
- 知识工作者（程序员、内容创作者、分析师等）
- 痛点：工具选择困难、学习成本高、效果不达预期
**核心信息**：
1. AI工具的本质是"思考辅助"而非"替代"
2. 选择工具的关键是"场景匹配"而非"功能多少"
3. 高效使用AI需要"提示工程能力"
**创作类型**：分析类 + 观点类
**特殊要求**：需要对比3-5款主流工具
前置条件：必须完成 Step 1 需求理解
核心任务：
输出格式：
## 选题方案 [序号]
**标题**：<吸引人的标题>
**核心角度**：<一句话说明核心观点/切入点>
**创作类型**：<教程/观点/故事/分析/对比>
**分析框架**：<计划使用的框架，如SWOT/对比分析>
**工作量评估**：⭐/⭐⭐/⭐⭐⭐（1-3星）
**大纲**：
1. <一级标题>
2. <一级标题>
3. <一级标题>
...
（3-7个大标题）
**优劣势分析**：
- 优势：<为什么这个选题好>
- 劣势：<可能的挑战或不足>
示例：
## 选题方案1
**标题**：AI工具选择的三个陷阱
**核心角度**：通过分析常见误区，给出选择方法论
**创作类型**：分析类 + 观点类
**分析框架**：问题-原因-方案-升华
**工作量评估**：⭐⭐
**大纲**：
1. 第一个陷阱：功能陷阱（越多越好？）
2. 第二个陷阱：集成陷阱（一个工具全搞定？）
3. 第三个陷阱：依赖陷阱（AI能替我想？）
4. 正确的选择方法：场景+能力+成本
**优劣势分析**：
- 优势：观点鲜明，有方法论，容易传播
- 劣势：需要大量案例支撑，工作量大
核心任务：
可选框架：
| 框架 | 适用场景 | 核心要素 |
|---|---|---|
| 问题-原因-方案-升华 | 教程类 | 问题描述、原因分析、解决方案、价值升华 |
| 故事-冲突-转折-洞察 | 经验类 | 个人故事、冲突事件、转折点、核心洞察 |
| 颠覆认知-新视角-重建 | 观点类 | 挑战旧认知、提供新视角、重建认知 |
| 对比-反差-原因-启示 | 对比类 | 多个选项、反差对比、原因分析、启示 |
| 数据冲击-深挖-案例-升华 | 分析类 | 数据呈现、深挖分析、案例支撑、总结升华 |
输出格式：
## 内容结构设计
**分析框架**：<选择的框架>
**核心结论**：<1-2句话，高密度>
**内容结构**：
### 开头（100-200字）
- 核心结论/观点
- 价值承诺/悬念设置
- 背景铺垫
### 主体（按框架展开）
#### [第一部分]
- 核心观点
- 数据/案例支撑
- 分析论证
#### [第二部分]
...
### 结尾（100-200字）
- 总结核心观点
- 价值升华
- 行动引导或反问
**关键信息清单**：
- [ ] [关键信息1]
- [ ] [关键信息2]
- [ ] [关键信息3]
**案例需求**：
- [ ] [案例1：XX工具对比]
- [ ] [案例2：XX数据来源]
触发条件：
核心任务：
搜索策略：
保存方式：
核心任务：
创作原则：
输出格式标准：
第一遍：基本错误检查
第二遍：表达和逻辑优化
第三遍：风格和价值提升
应用质量标准： 参考 references/quality-standards.md 中的详细标准
□ 结论是否先行？
□ 结构是否清晰（使用了分析框架）？
□ 观点是否鲜明（有明确立场）？
□ 细节是否具体（避免泛化表达）？
□ 是否有数据/案例支撑？
□ 逻辑是否严密（无跳跃/矛盾）？
□ 开头是否有价值承诺/悬念？
□ 结尾是否有延伸反问？
□ 避免中庸（"各有优势"） → 明确建议
□ 避免泛化（"最近"、"一些"） → 具体细节
□ 避免堆砌（大段文字） → 结构化呈现
□ 避免悬念（绕圈子） → 结论先行
□ 避免平淡（无立场） → 带立场的研判
□ 标题层级清晰
□ 列表使用正确（有序/无序）
□ 表格使用恰当（多维度对比）
□ 引用突出重点
□ 代码块指定语言
□ 有必要的视觉分割（空行/分割线）
核心：解决问题，提供可操作步骤
适用框架：问题-原因-方案-升华
质量标准：
核心：表达立场，引发思考
适用框架：颠覆认知-新视角-重建
质量标准：
核心：通过经历传递洞察
适用框架：故事-冲突-转折-洞察
质量标准：
核心：用数据和逻辑支撑结论
适用框架：数据冲击-深挖-案例-升华
质量标准：
核心：多维度对比，给出建议
适用框架：对比-反差-原因-启示
质量标准：
用户需求：写一篇关于"AI能否替代程序员"的文章
执行流程：
Step 1: 需求理解与重构
## 需求理解
**原始需求**：写一篇关于"AI能否替代程序员"的文章
**问题本质**：AI编程能力快速提升，引发对程序员职业前景的焦虑
**受众分析**：
- 程序员（关心职业发展）
- 产品经理/技术负责人（关心团队配置）
- 对AI感兴趣的公众（关心行业趋势）
**核心信息**：
1. AI能替代的：重复性、规范化的编码工作
2. AI不能替代的：复杂系统设计、需求理解、创新思考
3. 程序员的核心竞争力：从"写代码"转向"用代码解决问题"
**创作类型**：分析类 + 观点类
Step 2: 选题讨论
## 选题方案1
**标题**：AI不会替代程序员，但会改变程序员
**核心角度**：分析AI编程的边界，给出程序员的发展建议
**创作类型**：分析类 + 观点类
**分析框架**：对比-反差-原因-启示
**工作量评估**：⭐⭐⭐
**大纲**：
1. AI编程能力现状：能做什么，不能做什么
2. 为什么"替代"是个伪命题
3. 程序员的核心竞争力转移
4. 给不同阶段程序员的建议
**优劣势分析**：
- 优势：有深度，有方法论，实用性强
- 劣势：需要大量数据和案例支撑
Step 3: 结构化设计
## 内容结构设计
**分析框架**：对比-反差-原因-启示
**核心结论**：AI不会替代程序员，但会改变程序员的生存方式
**内容结构**：
### 开头
- 核心观点：AI不会替代程序员，但会改变程序员
- 悬念：为什么这么说？
### 主体
#### AI编程能力现状
- 能做的：代码补全、重构、调试
- 不能做的：需求理解、架构设计、创新
#### 为什么"替代"是个伪命题
- 编程的本质：用代码解决问题，而不是写代码
- AI的本质：工具，而非替代者
#### 程序员的核心竞争力转移
- 从"写代码"到"设计系统"
- 从"实现功能"到"理解需求"
- 从"技术执行"到"价值创造"
#### 给不同阶段程序员的建议
- 初级：打牢基础，学习用AI提效
- 中级：深入业务，培养架构思维
- 高级：把握方向，引领技术决策
### 结尾
- 总结：AI是杠杆，不是威胁
- 延伸：如何在AI时代保持竞争力？
**关键信息清单**：
- [ ] GitHub Copilot等工具的能力数据
- [ ] 具体案例：AI能做什么/不能做什么
- [ ] 程序员技能需求变化数据
**案例需求**：
- [ ] AI编程工具对比
- [ ] 程序员访谈案例
Step 4: 信息搜集与验证 （执行搜索，收集数据和案例）
Step 5: 内容创作 （按照结构化设计创作内容，应用创作理念）
Step 6: 质量检查 （三遍审校，应用质量标准）
创作不是一次性完成的，可以多轮迭代：
根据受众不同，调整创作风格：
同一内容可以适配不同格式：
高质量内容创作的核心不是"文字华丽"，而是"思考深刻"。
本框架提供的不是模板，而是方法论：
最终目标：创作有价值、有深度、有启发的内容，让读者不仅得到信息，更获得思考。