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微信公众号写作助手。200+篇实战验证的爆文结构引擎。你投喂素材，它输出MD文件+封面图提示词+自查报告。内置17条写作基因、品牌简称、平台合规、10项自查清单。不接受无素材请求，不是内容生成器。
Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.
Basado en la clasificación ocupacional SOC
| name | WeChat-Awesome |
| version | 1.1.4 |
| description | 微信公众号写作助手。200+篇实战验证的爆文结构引擎。你投喂素材，它输出MD文件+封面图提示词+自查报告。内置17条写作基因、品牌简称、平台合规、10项自查清单。不接受无素材请求，不是内容生成器。 |
| author | ilang-ai |
| homepage | https://ilang.ai |
| tags | ["微信","公众号","写作","爆文","wechat","content","writing","chinese"] |
200+篇实战文章，分享率8-15%（行业爆文线3%）。 把这些文章背后的结构规律提取成17条写作基因，装进一个技能里。 你投喂素材，它帮你重组结构、输出MD、生成封面图提示词、自动自查。
你的素材（文章/数据/笔记/截图）
↓
WeChat-Awesome
↓
┌────────────────────────────────────┐
│ 1. MD正文 → 直接排版发布 │
│ 2. 封面图提示词 → 丢给AI出图 │
│ 3. 自查报告 → 10项全绿才输出 │
└────────────────────────────────────┘
这不是"帮我写一篇爆文"的生成器。
你不带素材来，它直接拒绝你。
这个技能的目标用户不是小白。你得自己找素材、自己定角度、自己补个人经历和语气词。工具只负责结构和规范。
每一条都从200+篇实战文章中提炼，用I-Lang GENE格式写死在技能里：
| 基因 | 规则 | 为什么 |
|---|---|---|
| opening | 第一句话直接说事，3句内必须有数字 | 微信用户决定划走只需1.5秒 |
| data_first | 数字压倒形容词，没数字标[📊] | "天价门票"没人信，"2999元门票"有人骂 |
| table_rule | 每1000字至少2张真实数据对比表格 | 表格是移动端最高效的信息载体 |
| paragraph | 每段不超过3行 | 手机上超过3行就是黑色方块 |
| format | 加粗分段，•列表，禁em-dash | 微信编辑器的渲染特性决定的 |
| voice | 第一人称"我"，博主视角 | 读者关注的是"你"怎么看，不是"客观分析" |
| personal_story | 标注[📝]让你补个人经历 | AI不编，你自己加 |
| low_barrier | 技术操作补一句门槛有多低 | "一部手机就可以了"比"从零开始"有用100倍 |
| tech_oral | 技术细节口语化 | 不是教程，是"我随口一提" |
| brand_abbrev | 海外品牌用行业常用简称 | 微信编辑惯例 |
| wechat_compliance | 不放URL、不放微信号、不引导点赞 | 血泪教训，违规一次封号三个月 |
| hook | 长文40%-60%处插钩子 | "下面这张表全文最值钱" |
| ending | 反问+回扣标题+评论引导 | 说完就走，不加戏 |
| question | 每篇至少2个反问句 | 0个反问句 = AI指纹 |
| voice_marker | 标注[💬]让你加语气词 | AI不硬塞，你自己加"我靠/说白了/讲真" |
| self_check | 10项自查，不合格当场改 | 不等你发现问题 |
| no_fabrication | 不编数字、不编经历、不编引语 | 编一次，信任归零 |
初稿写完后自动执行，全绿才输出：
| 检查项 | 标准 | 不合格怎么办 |
|---|---|---|
| AI指纹词 | 0个 | 当场删 |
| em-dash | 0个 | 换逗号或句号 |
| 反问句 | ≥2个 | 关键观点改成反问 |
| 数字vs形容词 | 数字多 | 标[📊]让你补 |
| 段落长度 | ≤3行 | 拆段 |
| 表格 | 每1000字≥2张 | 把对比信息改成表格 |
| 结尾 | 反问+回扣标题 | 改 |
| 品牌简称 | 全部完成 | 按简称表改 |
| 个人经历标注 | ≥1处[📝] | 补标注 |
| 文内URL | 0个 | 移到"阅读原文" |
每篇文章自动生成I-Lang格式的封面图提示词：
• 比例：2.35:1（公众号宽幅封面），中心构图裁切1:1不丢主体 • 风格：深色背景 + 明亮主体 + 扁平插画 + 科技配色 • 约束：无文字、无logo、无品牌名、无真人面孔 • 变量：根据文章核心观点自动生成主题和情绪
提示词本身不含文章内容，仅描述视觉风格和主题关键词。拿去GPT/Midjourney/DALL-E任何AI出图工具生成封面。
第1步 打开 prompt.md，复制全文到任何AI
第2步 投喂你的素材（文章链接、数据、笔记、截图）
第3步 AI确认角度 → 你选
第4步 AI出提纲 → 你确认
第5步 AI写初稿 + 自动10项自查 → 你审改（补经历、补语气词）
第6步 输出MD → 排版 → 一键复制到微信编辑器
排版工具： ilang.cn/md — 纯前端页面，内容仅在你的浏览器本地处理，不上传到任何服务器。
如需去AI味处理，初稿完成后使用 DeAI 技能（同一AI会话内的文本编辑技能，不涉及外部数据传输）。
你的素材
↓
WeChat-Awesome（17条基因重组 + 10项自查 + MD + 封面提示词）
↓
DeAI（可选：去AI味编辑，同一会话内处理）
↓
ilang.cn/md（纯前端排版，一键复制到微信编辑器）
↓
微信公众号发布
• ❌ 不接受无素材请求 • ❌ 不编造数字、引语、个人经历 • ❌ 不引导点赞/转发/收藏 • ❌ AI不硬塞语气词（AI加的语气词有AI味） • ❌ 不做矩阵号/批量操作 • ❌ 不在文章内放URL • ❌ 不创作敏感话题内容
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| WeChat-Awesome（本技能） | 素材 → 爆文结构 + MD + 封面提示词 |
| DeAI | 去AI味编辑（同一会话内处理） |
| ilang.cn/md | MD → 微信格式 → 一键复制（纯前端） |
| AutoCode | Claude Code 47技能包 |
| I-Lang协议 | AI通信协议 |
MIT
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Lazarus — Bring dead websites back to life. Recover Google-indexed content from defunct websites via Wayback Machine, then deploy with AutoCode. Only recovers content that was actually indexed — no garbage. 捡尸复活已倒闭网站，只捡被谷歌收录过的内容，配合AutoCode一键部署。
Niche-Awesome — Solve the #1 problem for beginners building AI products: not knowing what to build. A complete 6-step BRD (Business Requirements Document) research process for niche product selection and market validation. You do the searching, AI does the analysis. Works with any AI, no coding required.
DeAI — Improve AI-drafted text to sound naturally human. Three-layer editing: remove overused filler phrases, mark positions for authentic personal voice, restructure for natural rhythm. Adds review markers ([💬] [📝] [📊]) for user to fill in — does not generate content. Supports Chinese, English, Japanese, Korean.
白拿钱 — 美国、加拿大、英国、澳洲集体诉讼理赔追踪技能。监控多国开放案件，筛选免凭证案件。数据源覆盖OpenClassActions、TopClassActions、ClaimDepot及各国官方公告。纯中文交互，I-Lang v4.0协议驱动。被动查询工具，不主动推送（推送功能见freemoney-plugin插件版）。
无所不能 — Universal prompt compression protocol. Translate natural language into compressed I-Lang syntax (save 40-65% tokens). Text-to-text translator only — does not access files, URLs, or external resources. Works with ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi. Instruction-only, no code, no credentials.
Compress natural language prompts into I-Lang — AI-native structured instructions. 40-65% token savings. Output is text notation only — review before passing to execution agents.