social-post

name	social-post
description	學習使用者的 Facebook／Instagram／YouTube／Threads／X 語氣與受眾，規劃內容、撰寫平台化貼文、經確認後發佈；並作為所有流量、演算法、留存與轉化學習的唯一結構化帳本，做跨平台／跨篇／跨集比較、實驗設計及規則升降級。使用者說「發文」「幫我寫」「用我的口氣」「排貼文」「查流量」「演算法」「分析 Reels／Shorts」「把數據訓練進去」「記錄成效」「比較這幾篇」「優化 pattern」「review」時使用。

Social Post

把內容生成、實際發布與成效學習分開。依意圖只讀必要資料，不把整個案例庫一次塞進 context。

Session 啟動

P2 預設讀 voice_quick.md；只有 P1 重新學語氣、使用者明確要求深度仿寫，或 quick card 無法裁決時，才完整讀 style_profile.md／hao-voice。安全與使用者明示 > voice quick／明確載入的 hao-voice > 公式。

路由

觸發	Mode	必讀
重新規劃、排內容	P0 Plan	references/phase0_plan.md＋current_brief.md＋目標 formula
重新學語氣	P1 Learn Voice	references/learn_style.md＋style_profile.md
寫一篇、PO、發文	P2 Draft／Publish	references/generate_and_publish.md＋voice_quick.md＋current_brief.md＋單一 formula；確認後才讀平台 ref
把數據訓練進來、記錄成效	P3 Log Outcome	references/outcome-workflow.md＋data/*.jsonl
比較貼文／集數、找 pattern	P4 Optimize Patterns	references/outcome-workflow.md＋references/evaluation.md＋相關 rules
查歷史 Case	Legacy Case	references/case_studies.md 索引，再讀單一 references/cases/case-NN.md

路由前用一句話告知正在做哪個 Mode。單純診斷不需要 Chrome。

Source of truth

資料	Canonical source
貼文／caption／發布條件	data/posts.jsonl
洞察快照	data/insight_snapshots.jsonl
帳號期間總覽	data/account_snapshots.jsonl
跨篇假設與 confound	data/experiments.jsonl
規則正文	references/rules/RNN.md；references/rules.md 是索引
規則生命週期／實驗 backlink	references/rules/metadata.json
規則機器索引	data/rule_registry.json（生成檔）
舊案例全文	references/cases/

新成效不得只寫進 Markdown。先寫 JSONL，再視需要更新人類摘要。

流量與演算法單一歸檔中樞

• 不論素材由 video-autopilot、YouTube 專門 Skill、Meta 面板或其他流程產生，所有發布後的流量、推薦來源、搜尋、留存、互動、受眾、追蹤／訂閱與轉化證據，都必須寫回本 Skill 的 data/*.jsonl。
• 專門 Skill 可以做平台診斷或產生剪輯／包裝建議；但觀測事實、跨平台比較、實驗證據與規則升降級，以本 Skill 為 canonical source，禁止另建互相漂移的成效記憶。
• 同一內容的 FB／IG／YouTube 指標各自建立有平台 scope 的 snapshot；Meta 合併卡片只能作 cross-platform reference，沒有完整平台洞察時不得冒充該平台 snapshot。
• 演算法時效性知識仍可放目標平台 reference；私人實測是否成立，只能依本 Skill 的同 maturity、多樣本資料升級。

P3 Log Outcome

1. 每組洞察圖建立新 snapshot；不覆蓋舊數字。 帳號 7／30／90 天總覽寫 account_snapshots.jsonl，不得綁到單篇貼文。
2. 記 published_at、captured_at、hours_since_publish 與 maturity。
3. IG／FB total 與可取得的拆分同時保存；missing 用 null。
4. UI rate 與 derived rate 分開；留存曲線目測只寫 note。
5. 先 dry-run scripts/log_outcome.py，明確寫入時才加 --write。
6. 寫完執行 scripts/social_data.py validate。

P4 Optimize Patterns

先跑 series summary，再比較相近 maturity。依序看 watch quality、distribution、conversion、content、packaging。故事、首幀、集數與 caption 同時改變時，列為 confound，不稱乾淨 A/B。

證據狀態只用：hypothesis → emerging → validated → deprecated。同一系列三集是 n=3 posts，但不是三個獨立樣本。實驗可用同一 experiment_id 追加 revision；不可覆寫歷史。候選規則必須同時在 experiment rule_ids 與 rule metadata experiment_ids 建 backlink。

實際發佈安全閘

只有 P2 的實際發布需要 chrome:control-chrome 與已登入狀態；草稿、規劃、分析、資料回填不需要。

• 發佈前必須在當前對話取得明確「確認」。
• 使用者若在當前 session 明示「你自己操作不用問」，私人版可免逐次確認；不跨 session。
• 不幫登入、不改帳號／隱私、不刪文、不自動按讚／follow／大量留言。
• 預設跨平台重新包裝；但使用者明示「同步發布／一稿多發」時，正文共用一份，只有平台必填欄位沿用正文內容（例如 YouTube 標題取第一句），不再額外維護多套文案。
• FB／Threads 正文不放外部連結；依 R25 使用留言或平台允許的位置。
• 沒有 IG 圖／影片就停，讓使用者選擇提供素材、跳過 IG 或改 Threads。

平台規則

平台規格會變。Hashtag、字數、發佈 UI、演算法等時效規則只在目標平台 reference 維護，標示 last verified；跨 skill 衝突時先查權威來源，不同時保留兩個硬數字。

維護

• 每次 outcome 更新後跑 data validate、rule registry build、cleanup drift audit。
• 修改任一 rules/RNN.md 後跑 split_rule_archive.py --refresh-manifest，再 build rule registry。
• case_studies.md 只保留索引；新增 Case 寫獨立檔或直接以 structured outcome 取代。
• 公開 export 使用 allowlist：voice_quick.md／current_brief.md 已是去快照的操作卡，可公開；不得公開完整 style_profile.md、content_plan.md、drafts/、outcome JSONL、references/cases/、.rd/。
• 私公版路徑只從 audit.config.json 讀；未設定就回報 NOT_CHECKED，不猜 sibling repo。

$env:PYTHONUTF8='1'
python scripts/social_data.py validate
python scripts/social_data.py summary --series reborn-married-driver
python scripts/build_rule_registry.py --write
python ../code-cleanup-helper/scripts/audit.py . --mode all