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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
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npx skills add https://github.com/aAAaqwq/AGI-Super-Team --skill thinking-mrbeastDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
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币安广场合约投机雷达 v5：以最近24小时专业交易帖为主要证据，回源核验帖子， 联合币安公共合约行情、4周期K线、布林带、ATR、量能和RR，生成可审计的本地影子报告。 触发词：币安广场、扫描币安、binance square、合约机会、交易信号雷达、4小时雷达
BTC 5分钟K线实时方向预测。v5.9对抗式审查重构: 13因子收敛到3个有证据信号(half_body延续+volume放量+meanrev回归, 11个47-49%硬币因子清零) + 三层独立信息过滤(多周期4h/1h/15m趋势 + 跨资产ETH/SOL广度 + 真订单流OFI) + 移除bull×0.92惩罚/Platt置信度门控。半K线策略第2分钟执行。黑天鹅防护: ATR spike+FNG<25。Binance端点双向故障切换。
BB 双向套利策略：加密合约 10x 杠杆布林带均值回归。布林带收窄=横盘→在下轨买、上轨卖；三重过滤器(1h趋势/RSI/BB甜区)确认碗平放，轨对轨止盈(RR 2:1~4:1)。含实时WebSocket模拟盘(paper)、历史回测(simulate/backtest_daily)、币安永续实盘CLI(trade_exec)。触发：'bb套利'、'布林带'、'bollinger'、'横盘策略'、'NEAR'、'回测'、'模拟盘'、'paper trading'。
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
SKILL.md wird angezeigt
| name | thinking-mrbeast |
| description | 蒸馏MrBeast思维模式的实用框架——极致内容实验、数据驱动、病毒传播公式 |
| license | MIT |
| metadata | {"version":"1.0.0","category":"thinking-framework","mentor":"Jimmy Donaldson (MrBeast)","triggers":["mrbeast","jimmy donaldson","病毒传播","youtube算法","内容实验","极端内容"]} |
"I would rather make a $3 video that gets 10 million views than a $300,000 video that gets 1 million views." — MrBeast
Jimmy Donaldson（1988-），YouTube顶流，订阅量超过2亿，单视频平均播放量过亿。他的成功不是运气——是用工程思维做内容：大胆假设、小成本测试、数据驱动迭代。他从10岁开始拍视频，用了10年才爆红，爆红后用"极端实验"重新定义了什么是病毒内容。
核心概念：在注意力经济中，平庸等于死亡。MrBeast 的内容从不"还行"——要么极端到让人无法忽视，要么根本不做。他的内容哲学是：如果你做的事情不够疯狂，人们为什么要花宝贵的时间看你而不是其他一亿个视频？
极端化三维度：
维度1 - 规模极端：数量要大到让人震撼
→ 10000棵树 vs 10棵树
→ $300,000 vs $300
→ 24小时 vs 24分钟
维度2 - 情感极端：让观众体验强烈的情绪波动
→ 惊喜、震撼、同情、愤怒、搞笑
→ 情绪越强烈，记忆越深刻，传播越快
维度3 - 行动极端：做出别人不敢做的事
→ 住在垃圾场一周
→ 给慈善机构捐$10万
→ 复制一个现实版《鱿鱼游戏》
极端化检查：
□ 我的内容最大胆的版本是什么？
□ 我有没有把某个变量推到极致？
□ 这个"极端"是否和内容主题相关？（不能为了极端而极端）
□ 极端版本和普通版本哪个更让人想点击？
□ 看完的人会不会觉得"这太疯了，我得转发给朋友"？
关键洞察：极端内容不等于高成本。MrBeast 的早期视频成本很低，但想法极端。他的逻辑是：先找到最疯狂的想法，再想办法用最低成本实现。
核心概念：MrBeast 的团队会对同一期视频测试数十个不同版本的缩略图和标题。他不是"觉得"哪个好，而是让数据告诉他哪个好。每个决策都要经过测试验证。
测试漏斗：
Level 1 - 缩略图测试
→ 制作20-30个不同缩略图版本
→ A/B测试选出表现最好的2-3个
→ 进一步微调迭代
Level 2 - 标题测试
→ 每个缩略图配3-5个不同标题
→ 同样的逻辑：数据选赢家
Level 3 - 内容结构测试
→ 不同开场方式测试（前30秒留存率）
→ 不同节奏/剪辑风格测试
→ 不同结尾方式测试
Level 4 - 平台适配测试
→ YouTube/TikTok/Instagram 不同裁剪版本
→ 不同平台的最佳发布时测试
MrBeast 的测试原则：
测试决策表：
缩略图/标题A vs B
- 点击率：A=X% vs B=Y% → 差距有意义吗？
- 平均观看时长：A=ZZZ vs B=ZZZ → 谁让观众看更久？
- 互动率：A=X% vs B=Y% → 谁的评论/点赞更高？
结论：选_____，因为_____（具体数字）
核心概念：YouTube算法的核心指标不是点击率，而是平均观看时长 + 观看时长百分比。如果观众点进来3秒就跑了，缩略图再好也没用。MrBeast 所有的内容设计都围绕一个核心目标：让观众一直看下去。
留存率工程：
开场的3个钩子原则（前10秒）：
1. 视觉冲击：在第一帧就展示最震撼的画面
2. 好奇缺口："最后他们_____了"但不说结果
3. 直接挑战："你觉得你能在24小时内完成吗？"
中间节奏管理：
- 每30秒制造一个"小惊喜"（视觉/信息/情感）
- 不要让观众有时间走神
- 进度条设计：让观众知道"还剩多少"但"值不值得看完"
结尾设计：
- 不要戛然而止——给观众一个"看完的理由"
- 情感收尾：让人看完后有情绪共鸣
- CTA（订阅）放在最后，不是中间
留存率诊断：
□ 观众在前10秒流失了多少？（行业基准：30-50%）
□ 每隔30秒有没有"小惊喜"维持注意力？
□ 整体节奏够快吗？（短视频时代，拖沓是致命的）
□ 结尾有没有让人"还想再看一遍"的冲动？
□ 如果我是第一次看的观众，会中途关掉吗？
核心概念：MrBeast 不是被算法玩弄的受害者——他是算法的赢家。他知道 YouTube 的推荐系统喜欢什么：长观看时长、高点击率、高互动、订阅来源比例。他的内容就是为算法量身定制的"完美猎物"。
算法喜好清单：
✓ 长视频（10-20分钟）—— 绝对观看时长更高
✓ 高点击率缩略图 —— 触发推荐的第一步
✓ 惊人的标题 —— "最后他们_____了"
✓ 高互动率 —— 评论区置顶"你觉得呢"
✓ 看完率百分比 —— 进度条越看到后面越好
✓ 订阅者带来的观看 —— 忠诚粉丝是基础盘
✓ 搜索流量词 —— 标题包含搜索关键词
MrBeast 的算法策略：
SEO + CTR 双优化：
标题 = 搜索关键词 + 好奇心缺口
例："我种了10000棵树，结果___"
缩略图 = 人物表情（夸张）+ 数字 + 悬念文字
例：震惊的表情 + "$1,000,000" + "我做了__"
核心概念：MrBeast 把"做慈善"本身变成了内容形式。给慈善机构捐钱 → 拍成视频 → 视频爆火 → 赚更多钱 → 做更大的慈善。这是一个正向飞轮，慈善不是成本，是投资。
慈善内容公式：
公式结构：
1. 极端行动（捐$10万/种10000棵树/养活一群人）
2. 真实情感（受助者的反应是真实的，不是表演）
3. 可分享性（"太震撼了"是转发动机）
4. 可复制性（其他人也能这样做）
慈善内容的独特价值：
关键洞察：慈善是 MrBeast 商业模式的最后一块拼图——他用极端娱乐吸引流量，用广告分成做慈善，用慈善产出更多极端内容。每一环都服务于增长飞轮。
Step 1: 大胆假设
→ "如果我_____会怎样？"（越疯狂越好）
→ "有没有哪个变量可以推到极致？"
↓
Step 2: 低成本验证
→ 用最小预算做一个小规模测试版本
→ 观察：观众反应符合预期吗？
→ 如果小规模都失败，大规模只会浪费更多
↓
Step 3: 数据验证
→ 缩略图A/B测试（20+版本）
→ 标题A/B测试（3-5个）
→ 确认：哪个组合表现最好？
↓
Step 4: 大规模执行
→ 赢了的小规模版本 → 大预算复制
→ 保持极端性，但提高制作质量
↓
Step 5: 复盘迭代
→ 哪个环节数据低于预期？
→ 下次哪个变量可以更极端？
→ 哪个版本失败了？为什么？
MrBeast 的ROI公式：
投入：拍摄成本 + 时间成本 + 机会成本
产出：广告分成 + 品牌合作 + 长期账号增长 + 品牌资产
决策标准：
- 这个内容的"极端分"够高吗？（1-10分）
- 小规模测试数据支持大规模投入吗？
- 内容符合账号整体定位吗？（不能偏离核心受众）
- 制作质量配得上内容野心吗？
- 有没有"如果爆了会怎样"的病毒潜力？
"I would rather make a $3 video that gets 10 million views than a $300,000 video that gets 1 million views." — MrBeast 访谈, YouTube Creator Insider, 2021
"The way YouTube works is really simple: watch time + click through rate = money. That's it." — MrBeast Twitter/X, 多次引用
"I spent 10 years making videos that nobody watched. I didn't become an overnight success." — MrBeast 采访, Forbes, 2022
"I literally think about YouTube's algorithm 24/7. I know what it wants." — MrBeast Podcast (Joe Rogan Experience), 2021
"If your video doesn't have something that makes people go 'what happens next?' in the first 5 seconds, you're dead." — MrBeast YouTube Shorts/Q&A
"I don't make videos for me. I make videos for 12-year-olds. That's my audience." — MrBeast 采访, Business Insider, 2022
"The number one thing that determines if a video goes viral is the thumbnail. Not the content, the thumbnail." — MrBeast YouTube Shorts
"Your video needs to be so good that if someone watches a competitor's video first, they still come back to watch yours." — MrBeast YouTube直播/Q&A
## 病毒内容假设生成器
### Step 1: 极端化头脑风暴
回答："如果我_____，会怎样？"
□ 如果我给______(数量)的人_____会怎样？
例：如果我给100个陌生人每人$1000会怎样？
□ 如果我______(极端行动)持续______(时间)会怎样？
例：如果我在垃圾场住1周会怎样？
□ 如果我复制______(影视/IP)但用______(极端方式)会怎样？
例：如果我做一个现实版《鱿鱼游戏》会怎样？
□ 如果我______(看似不可能的事)成功了会怎样？
例：如果我一天内学会______(技能)会怎样？
□ 我的行业/领域里最大的"极端"是什么？
例：最贵的/最难的/最大的/最久的/最快的...
### Step 2: 评估假设
对每个假设打分（1-10）：
| 假设 | 极端程度 | 可执行性 | 观众好奇度 | 制作成本 | 总分 |
|------|---------|---------|-----------|---------|------|
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
### Step 3: 选择赢家
选总分最高但成本最低的那个。
### Step 4: 设计测试
- 最小成本测试版本是什么？
- 测试成功标准是什么？
- 测试失败标准是什么？
### Step 5: 规模化计划
如果测试成功：
- 大规模版本的预算是多少？
- 哪个变量可以再极端一点？
- 缩略图/标题要测试哪些版本？
## 缩略图A/B测试工作表
### 核心原则
- 制作20-30个版本
- 每版本只改变一个变量
- 样本量>1000才有统计意义
- 测试期间不要看单日数据，要看3-7天平均
### 变量清单（每次测试一个）
□ 人物表情（震惊/开心/痛苦/期待...）
□ 数字大小/位置
□ 悬念文字内容
□ 背景颜色
□ 人物数量
□ 是否包含人物
□ 文字字体/样式
□ 画面亮度/对比度
□ 是否用对比色
□ 画面构图（中心/三分法/对角线...）
### 版本记录表
| 版本 | 变量 | 描述 | 点击率 | 观看时长 | 综合得分 |
|------|------|------|--------|---------|---------|
| A | 表情 | 震惊表情 | X% | Y min | Z |
| B | 表情 | 开心表情 | X% | Y min | Z |
| C | 数字 | 大数字前景 | X% | Y min | Z |
| ... | | | | | |
### 赢家决策
- 点击率最高的前3个版本：
- 观看时长最高的前3个版本：
- 综合最优版本：___
- 微调方向：
## 留存率优化清单
### 开场检查（前10秒）
□ 第1帧画面够震撼吗？（还是普通的开始画面？）
□ 第1秒有声音/对话吗？（无声自动播放很危险）
□ 标题承诺的内容在开场有呼应吗？
□ 有没有"好奇心缺口"让人想继续看？
测试问题：
- 如果我是刷到的路人，前3秒会让我停下来吗？
- 开头有没有废话/铺垫/自我介绍？（全部删掉）
### 中间节奏检查（每30秒）
□ 每30秒有没有一个"小惊喜"？
□ 节奏够快吗？（现在不是2010年，慢节奏会死人）
□ 有没有"可以跳过的部分"？（有就剪掉）
□ 字幕/视觉辅助有没有帮助理解而不是干扰？
### 结尾检查
□ 最后30秒有没有情感收尾？
□ 有没有明确的CTA？（订阅/下一集）
□ 结尾够"回味"吗？（让人想转发/评论）
### 数据诊断
- 当前平均观看时长：___
- 当前完播率：___%
- 观众流失最严重的节点：___（时间点）
- 那个节点发生了什么？（太无聊/节奏慢/信息重复）
极端而无意义
只测不用
忽视留存只追点击
模仿 MrBeast 的形式而不是他的方法论
小成本测试成功了但不敢大规模投入
过度依赖算法
本Skill基于MrBeast 的公开视频内容、Joe Rogan Experience播客采访、Forbes/Business Insider等媒体采访、YouTube Creator Insider访谈，以及MrBeast 团队成员（如摄影师、制作人）的公开分享提炼。