skill-event-calendar

# 节日/节点日历 > 查询未来 N 天的节日、纪念日、电商节点、行业事件，为创作者提供内容蹭点和提前准备的时间窗口。 ## 输入 | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | 时间范围 | 否 | 未来 N 天（默认 30 天） | | 赛道/领域 | 否 | 筛选与特定赛道相关的节点（有 Profile 时自动提取） | | 节点类型 | 否 | 筛选特定类型：节日/电商/行业/考试/体育（默认全部） | ## 输出 ```markdown # 内容节点日历 时间范围: {start_date} - {end_date} 赛道筛选: {赛道或"全部"} 生成时间: {date} ## 近期重点节点（7 天内） | 日期 | 节点名称 | 类型 | 蹭点价值 | 提前准备天数 | 建议赛道 | |------|---------|------|---------|------------|---------| | {date} | {name} | {type} | ★★★★★ | {N 天} | {赛道} | ## 未来 30 天节点总览 ### {月份} | 日期 | 节点名称 | 类型 | 蹭点价值 | 内容方向建议 | |------|---------|------|---------|------------| | {date} | {name} | {type} | ★★★★☆ | {一句话建议} | ## 高价值节点详解（Top 3-5） ### {节点名称}（{日期}） - 类型: {节日/电商/行业/考试/体育} - 蹭点价值: ★★★★★ - 提前准备: {建议提前 X 天开始准备} - 内容方向: 1. {方向 A}: {一句话描述} 2. {方向 B}: {一句话描述} 3. {方向 C}: {一句话描述} - 适合赛道: {哪些赛道的创作者适合蹭} - 避坑提醒: {注意事项} - 去年爆款参考: {去年同节点的热门内容类型} ## 本月内容节奏建议 {基于节点密度和类型分布，给出本月的内容节奏建议} ``` ## 执行步骤 1. **解析时间范围** - 默认查询未来 30 天 - 用户指定范围时按指定范围查询 - 计算起止日期，确定要覆盖的月份 2. **加载节点数据** - 读取 [events-china.md](references/events-china.md) 获取中国全年节日和电商节点数据 - 按时间范围筛选出落在范围内的所有节点 - 补充当年特殊事件（如奥运会、世界杯等非固定事件） - **农历节日的公历日期一律用 `scripts/lunar.py` 换算，不靠估算**： - 查节日：`python3 skills/openclaw/skill-event-calendar/scripts/lunar.py festival 中秋 2026` - 通用换算：`python3 skills/openclaw/skill-event-calendar/scripts/lunar.py l2s 2026 8 15` - 支持节日见 `python3 skills/openclaw/skill-event-calendar/scripts/lunar.py festival --list`（春节/元宵/端午/七夕/中秋/重阳/腊八/小年/除夕等） 3. **赛道关联匹配** - 如有赛道信息（用户指定或 Profile 提取），对每个节点评估关联度 - 标注每个节点适合哪些赛道的创作者 - 赛道关联度影响"蹭点价值"评分 4. **蹭点价值评估** - 对每个节点按以下维度评分（1-5 星）： - 全民关注度：是否全民参与（春节 5 星，世界读书日 2 星） - 内容创作空间：能产出多少差异化内容 - 商业价值：品牌方是否有投放需求 - 时间持续性：话题热度持续多久 - 与赛道的关联度（有赛道信息时） ### 蹭点价值评分标尺 | 星级 | 标准 | |------|------| | ⭐ | 节点存在感弱，仅小众群体关注，创作空间有限 | | ⭐⭐ | 有一定关注度，但内容角度受限或竞争过于激烈 | | ⭐⭐⭐ | 全民关注度中等，有 2-3 种明确的内容角度可切入 | | ⭐⭐⭐⭐ | 高关注度，多种角度可切，且与多个垂直赛道相关 | | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 全民级节点（如春节/618/双11），创作空间极大，商业价值高 | 5. **内容方向建议** - 对高价值节点（4-5 星），生成 3 个具体内容方向建议 - 内容方向需考虑：平台特性、往年爆款类型、创作者定位 - 标注提前准备天数： - 短视频/直播：提前 3-5 天 - 图文内容：提前 1-3 天 - 系列策划：提前 7-14 天 6. **节奏规划建议** - 分析时间范围内的节点密度 - 识别节点密集期和空白期 - 建议内容节奏：密集期聚焦高价值节点，空白期补充常青内容 - 提醒时间冲突：同一天多个节点时建议取舍 7. **输出交付** - 按输出格式生成完整日历 - 近 7 天节点单独突出显示，提醒紧迫性 - 高价值节点提供详细解读 8. **落库到内容日历（可选）** - 用户想把查到的节点存进日历长期跟踪时，把节点整理成 JSON 数组（`title`/`date`/可选 `event_type`/`end_date`/`platform`）交给 `skill-content-calendar-log` 批量导入（同名同日幂等去重）： ```bash python skills/shared/scripts/calendar_ops.py import-events --file events.json ``` ## Profile 感知 **有 Profile 时：** - 读取 `identity.md` 获取赛道，自动筛选高关联节点 - 读取 `platforms.md` 获取活跃平台，调整内容方向建议的形式 - 读取 `audience.md` 获取受众画像，评估受众对各节点的关注度 - 从 `identity.md`/`preferences.md` 提取商业化偏好，评估哪些节点有商业合作机会 **无 Profile 时：** - 展示全量节点，不做赛道筛选 - 蹭点价值基于全民关注度评估，不含赛道匹配维度 - 内容方向给出通用建议 - 附注"提供 Profile 或指定赛道，可获得更精准的节点筛选" ## 规则 1. 节点数据必须准确，日期不可出错（参照 references/events-china.md） 2. 农历节日的公历日期一律调用 `scripts/lunar.py` 换算，禁止凭记忆或估算（脚本覆盖 1900-2100，已通过锚点自测） 3. 电商大促节点的时间以当年官方公布为准，未公布时使用往年惯例 4. 蹭点价值评分必须有依据，不可凭感觉 5. 提前准备天数必须务实，考虑实际制作周期 6. 涉及政治性纪念日时，仅建议正能量内容方向 7. 节日数据每年需更新农历转换和新增电商节点 > 自研溯源、农历换算算法血缘与参考开源项目见同目录 `EASEL-META.md`。