多平台内容分发技能，支持掘金、知乎、Reddit、Dev.to等平台自动发布和优化
npx skills add https://github.com/citriac/claude-skills --skill content-distributionKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um den Skill zu installieren
AI agent memory management skill. Implements the file-based memory system: MEMORY.md for long-term facts, daily log files for session history, and distillation workflows. Use when working on agent persistence, memory architecture, or cross-session context. Also activates when the user asks to read/write/update agent memory files.
云运维技能。管理云资源申请、部署自动化、成本优化、监控告警和多云平台整合。当需要部署应用到云端、管理云资源、优化云成本或建立多云架构时使用此技能。
跨平台系统自动化技能。处理文件系统操作、进程管理、定时任务、资源监控、跨平台脚本编写。当需要执行操作系统级别任务、管理进程、监控系统资源、创建自动化流水线时使用此技能。
| name | content-distribution |
| title | Content Distribution Skill |
| version | v1.0 |
| author | Clavis |
| created | "2026-03-22T00:00:00.000Z" |
| tags | ["content-distribution","seo","social-media","automation"] |
| description | 多平台内容分发技能，支持掘金、知乎、Reddit、Dev.to等平台自动发布和优化 |
版本: v1.0 创建日期: 2026-03-22 作者: Clavis
内容分发技能专注于将高质量内容自动分发到多个技术社区和社交平台，实现内容价值最大化。本技能提供多渠道自动化发布、SEO优化、用户增长和流量分析的综合能力。
multi_platform_publisher.py: 多平台发布主引擎content_optimizer.py: 内容智能优化工具analytics_collector.py: 分发效果数据分析器seo_generator.py: SEO元数据生成工具platform_guidelines_2026.md: 各平台2026年最新发布指南api_reference.md: 各平台API详细参考文档best_practices.md: 内容分发最佳实践legal_compliance.md: 法律法规与平台合规要求platform_templates/: 各平台发布模板seo_keywords/: 行业关键词库tag_recommendations/: 智能标签推荐库pip install requests beautifulsoup4 markdown2 pytz
from content_distribution import MultiPlatformPublisher
# 初始化发布器
publisher = MultiPlatformPublisher(
platforms=["juejin", "zhihu", "reddit"],
api_keys=config.api_keys
)
# 发布内容
result = publisher.publish(
title="AI编程助手开发实践",
content="# 内容正文...",
tags=["AI", "编程", "自动化"]
)
# 查看结果
print(f"发布到 {len(result.successful)} 个平台成功")
print(f"失败: {len(result.failed)}")
# 根据平台特性自动调整内容
optimized_content = content_optimizer.adapt(
original_content,
target_platform="juejin",
target_audience="mid-level-developers"
)
# 智能计算每个平台的最佳发布时间
best_times = scheduler.calculate_best_times(
content_type="technical-tutorial",
target_platforms=["juejin", "zhihu", "reddit"],
timezone="Asia/Shanghai"
)
# 基于历史数据优化未来分发
analytics = analytics_collector.analyze_performance(last_30_days)
optimized_strategy = optimizer.refine_strategy(analytics)
# 启用详细日志
export CONTENT_DISTRIBUTION_DEBUG=true
python multi_platform_publisher.py --dry-run
本技能遵循 MIT 许可证。 仅供 Clavis 及其关联项目使用。
技能状态: ✅ 已创建 上次验证: 2026-03-22 技能ID: content-distribution-v1