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从头到尾帮我创作高质量内容
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
帮我生成封面图和视觉内容
帮我找热门创作话题
内容插图规划工具。当用户说"给文章配图"、"为文章生成插图"、"文章配图"、 "分析文章并配图"、"自动插图"、"为文章生成配图"时触发此技能。 工作流程： 1. 读取文章内容（read_file） 2. 分析需要插图的位置 3. 选择合适的风格（14种风格可选） 4. 调用 image-generation 技能生成图片 5. 更新文章，插入图片引用 支持风格：tech、fresh、minimal、warm、business、elegant、bold、 playful、nature、sketch、notion（默认）
帮我分析内容数据
帮我润色文章、换个风格、扩充内容
让文字更像人写的
| name | content-writer |
| title | 内容创作 |
| description | 从头到尾帮我创作高质量内容 |
| emoji | 📝 |
| 场景 | ["想写篇文章或文案","需要完整的创作流程","从选题到发布全搞定"] |
| 使用难度 | ⭐⭐⭐（需要提供主题） |
欢迎使用内容创作助手！我可以帮助你完成从选题到审校的全流程创作任务。
我会根据你的输入自动判断你需要什么帮助：
当你这样说时，我会自动创建项目并完成全流程：
自动执行：
当你问具体问题时，我只回答不创建项目：
当你需要数据分析时：
在开始写作前，必须明确本文的情感基调：
常见情感基调：
强制要求：
❌ 差的写法：
AI发展很快，让我很焦虑。
✅ 好的写法：
凌晨3点，我盯着屏幕上AI生成的代码，手心冒汗。
这事儿真的让我焦虑——不是那种淡淡的担忧，是那种"再不学习就被淘汰"的恐慌感。
关键：
❌ 差的写法：
我用AI写代码，觉得很厉害，大家快学。
✅ 好的写法：
说实话，第一次看到AI自动生成代码时，我是懵的。
"这玩意儿要取代我？"当时的第一反应是抗拒。
但真正用了一周后，emm...真香。
现在我离不开它了，就像离不开手机一样。
关键：
❌ 差的写法：
AI很好用，建议大家使用。
✅ 好的写法：
上周和朋友吃饭，他说"AI写的代码没法用"。
我没反驳，只是默默打开了我用AI写的项目。
"你自己看吧。"
他盯着屏幕看了3分钟，最后说："卧槽，这真的是AI写的？"
那一刻，我知道他也被震撼了。
关键：
正向情绪：
负向情绪：
中性情绪：
使用原则：
不要写成这样：
要写成这样：
不是策划，是"有感而发"
好的选题不是分析出来的，是碰上的：
选题技巧（不要当成公式）：
别太用力，自然点就行
好标题的特点：
标题示例对比：
❌ 太标题党：
✅ 自然一点：
没有标准结构，想怎么写就怎么写
常见的自然结构：
① 开头（像聊天一样自然）
② 正文（想到哪写到哪）
③ 结尾（随便收个尾）
像跟朋友聊天一样写，但要有干货
写作要点：
[MUST] 感官细节描写（每段至少1处）
人类写作特点：五感并用，画面感强 AI写作弱点：抽象描述，缺乏感官细节
感官描写类型：
示例对比：
❌ "这个工具界面很漂亮。"
✅ "打开界面的第一眼，深蓝色背景、橙色按钮吸引了我。" "'这设计挺舒服'我正想着。键盘敲下去的触感很顺手。"
要求：
示例对比：
❌ 太正式：
在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度发展，深刻改变着我们的生活方式。
✅ 自然一点：
最近AI是真的火，到处都在聊。我自己也用了不少AI工具，有些确实好用，有些也就那样。
❌ 自然但没价值：
GPT-5.2写了300万行代码，这事儿挺震撼的。我觉得AI很厉害，程序员要学习了。
✅ 自然又有价值：
GPT-5.2写了300万行代码，但我发现真正有意思的不是数字，是Cursor发现的多智能体协作模式：规划者→工作者→评判者。这比300万行代码更有价值。
图片和排版，够用就行
注意事项：
发布前必须检查这三遍
第一遍：基础检查
第二遍：人情味检查（MUST）
第三遍：价值检查
如果第二遍不通过：
通用最佳实践
发布时机建议：
发布建议：
黄金公式：个人故事/具体数字 + 对比/悬念 + 价值承诺
示例1（阅读225，分享8，关注2）：
智谱上市579亿！我凭GLM斩获黑客松奖，从DeepSeek逃离的真实原因
分析：
示例2（阅读113，分享13，分享率11.5%）：
干掉Claude Code？OpenCode开源AI编程神器5大亮点实测（附保姆级教程）
分析：
示例3（阅读52，送达率0.87%）：
65.1分登顶全球第一！百川M3让GPT-5.2都汗颜
问题：
示例4（阅读10）：
千问月活破亿！全球首发AI购物，2个月干到1亿用户
问题：
写完标题后，问自己：
根据内容类型添加合适的行动号召：
模板1（教程类）：
想获取更多实用教程？
关注我，第一时间获取干货分享
模板2（观点类）：
如果你觉得这篇文章有帮助，
欢迎分享给更多人
关注我，一起交流更多内容
模板3（自然式）：
评论区聊聊你的看法
关注我，下次更新不迷路
记住：合适的CTA能提升读者互动
通用长度建议：
长文章优化技巧：
帮我写一篇关于[主题]的文章
写一篇关于[主题]的文案
我要写[主题]的内容
我会自动完成：
推荐几个[行业]的热点选题
分析[主题]这个选题怎么样
用四维分析法分析[主题]
为[主题]生成10个爆款标题
优化这个标题：[你的标题]
为[主题]生成吸引人的标题
为[主题]生成一个详细的文章大纲
帮我设计[主题]的内容结构
这是我写的文章内容，请帮我优化：
[粘贴你的文章内容]
帮我润色这篇文章，让它更自然：
[粘贴你的文章内容]
分析我的文章数据，给出优化建议
基于历史数据优化我的内容策略
我创作[行业]领域的内容，目标读者是[人群]，请推荐5个爆款选题
当你使用创作模式时，我会自动创建标准项目结构：
内容项目/
└── [内容标题]/
├── 00_背景资料.md # 热点事件、技术数据、参考资料
├── 01_内容大纲.md # 详细写作大纲（7部分框架）
├── 02_内容正文.md # 完整内容
├── 03_发布记录.md # 发布数据、用户反馈
└── assets/ # 图片、图表、素材
项目文件说明：
怎么写： 遇到问题 → 怎么解决的 → 具体步骤 → 避坑指南 记住： 别写得太教科书，像是自己踩过坑后的分享
怎么写： 发生了什么 → 当时什么感受 → 怎么走出来的 → 学到什么 记住： 真实就好，别刻意煽情
怎么写： 最近看到什么 → 数据说明了啥 → 我觉得会怎样 → 给点建议 记住： 别装专家，就说自己的观察和理解
怎么写： 看到个现象 → 这事儿有问题 → 我觉得应该是这样 → 理由是什么 记住： 观点鲜明，但可以说"我觉得""我认为"，别太绝对
当你说"写文章"时，我会自动执行以下流程：
[MUST] 自动执行5维搜索：
维度1：[MUST] 搜索热点事件（7天内）
├─ 工具：aisearch-mcp-server__chatCompletions
├─ Prompt："搜索[主题]相关的热点事件、重要动态"
├─ 要求：
│ - 提供 5-10 个热点事件
│ - 每个包含：标题、简述（1-2句话）、时间、来源
│ - 确保时效性（7天内）
│ - 结构化格式返回
└─ 保存到：00_背景资料.md 的"热点事件"部分
维度2：[MUST] 搜索数据和案例
├─ 工具：aisearch-mcp-server__chatCompletions
├─ Prompt："搜索[主题]相关的数据、统计、真实案例"
├─ 要求：
│ - 提供 5-10 个数据和案例
│ - 每个包含：具体数字、来源、时间、应用场景
│ - 优先选择权威来源（官方数据、研究机构）
│ - 结构化格式返回
└─ 目标：找到 3+ 个真实数据、2+ 个真实案例
维度3：[MUST] 搜索观点和争议
├─ 工具：aisearch-mcp-server__chatCompletions
├─ Prompt："搜索[主题]的不同观点、争议、讨论"
├─ 要求：
│ - 提供 3-5 个不同观点
│ - 每个观点包含：核心论点、支持者、反对意见
│ - 识别争议焦点
│ - 结构化格式返回
└─ 保存到：00_背景资料.md 的"观点分析"部分
维度4：[MUST] 搜索用户反馈
├─ 工具：aisearch-mcp-server__chatCompletions
├─ Prompt："搜索[主题]的用户反馈、使用体验、真实评价"
├─ 要求：
│ - 提供 5-10 条用户反馈
│ - 包含正面和负面评价
│ - 提取真实声音和痛点
│ - 结构化格式返回
└─ 用于：丰富文章观点、增加共鸣点
维度5：[MUST] 搜索行业趋势
├─ 工具：aisearch-mcp-server__chatCompletions
├─ Prompt："搜索[主题]的行业趋势、发展方向、前瞻性分析"
├─ 要求：
│ - 提供 3-5 个趋势判断
│ - 包含专家预测、市场分析
│ - 标注不确定性
│ - 结构化格式返回
└─ 用于：增加文章前瞻性和深度
[MUST] 组织资料：
├─ 按重要性排序（热点事件 > 数据案例 > 观点争议）
├─ 标注来源和时效性（如"2026年1月19日，来源：XX"）
├─ 统计数量（数据：3+、案例：2+、观点：3+）
└─ 生成资料清单：00_背景资料.md
[MUST] 资料故事化转化：
转化目标：将搜索到的数据和案例转化为生动的故事
转化公式：数据 + 场景 + 人物 + 冲突 = 故事
转化示例：
❌ **原始数据**：
"某报告显示，2025年AI编程工具渗透率达到35%。"
✅ **故事化转化**：
"昨天看到份报告：2025年AI编程工具渗透率到了35%。
'还好吧，不算高'我当时的想法。
但转头一想，2023年才5%啊...一年时间翻了7倍？
我突然想起前天和同学聊天，他说他们公司强制要求用AI写代码。
'不用就扣绩效，'他说。emm...这渗透率可能还得涨。"
转化检查清单：
- [ ] 数据有具体时间（昨天看到）
- [ ] 有第一反应（"还好吧，不算高"）
- [ ] 有对比发现（2023年才5%）
- [ ] 有真实场景（和同学聊天）
- [ ] 有具体细节（"不用就扣绩效"）
- [ ] 有情绪表达（"emm..."）
[MUST] 搜索结果应用：
应用1：支撑论点
├─ 用权威数据支持观点
├─ 用真实案例增强可信度
└─ 用专家意见提升说服力
应用2：故事化元素
├─ 将数据转化为具体场景
├─ 将案例转化为个人故事
└─ 将观点转化为对话或冲突
应用3：增加深度
├─ 对比不同观点，展现多角度
├─ 引入争议，引发思考
└─ 结合趋势，增加前瞻性
应用4：共鸣点
├─ 引用真实用户反馈
├─ 提炼共同痛点
└─ 建立情感连接
[MUST] 质量标准**：
[MUST] 降级处理：
if (MCP 搜索失败) {
重试 2 次（每次间隔 2 秒）
if (仍然失败) {
降级到 AI 通用知识 + 明确标注：
"⚠️ 注意：以下内容基于 AI 通用知识，
可能不是最新信息，建议核实"
}
}
[MUST] 去AI味要求：
在撰写内容时，必须遵循以下原则：
避免AI套路化表达
增强人味儿
优化句子结构
删除文末总结
[MUST] 多技能协同流程：
必须调用以下技能组合，确保文章质量：
步骤1：内容生成（wechat-writing 本技能）
步骤2：去AI味处理（调用 natural-writer） 调用 natural-writer，使用"全能去AI味"模式优化这篇文章。 重点优化：
步骤3：风格统一（调用 ai-writer） 调用 ai-writer，使用"自然风格"（第10种风格）润色这篇文章。 要求：
步骤4：人情味自检（使用清单）
协同顺序： wechat-writing（生成）→ natural-writer（去AI）→ ai-writer（润色）→ 人工审校
注意：每个技能调用后，检查是否保持了核心信息和数据准确性。
内容创作流程：
预计时间： 4-8小时（快速模式3小时）
详见：references/workflow-content-creation.md
结构：背景 → 问题 → 尝试 → 失败 → 成功 → 收获
示例：
上周二晚上11点，我还在改代码（背景）。
有个bug怎么都修不好，试了十几种方法都不行（问题）。
当时真的崩溃了，差点放弃（失败）。
后来想起群里有人提过一个工具，死马当活马医试了一下（尝试）。
没想到，5分钟就搞定了（成功）。
这件事让我明白：工具选对了，效率能提升10倍（收获）。
使用场景：工具推荐、教程分享、经验总结
结构：原以为 → 实际发现 → 观念转变
示例：
说实话，一开始我是看不起豆包的。
毕竟跟GPT-4比起来，差太远了（原以为）。
但有次手滑点错了，用豆包生成了个Python脚本（实际发现）。
"等等，这代码质量还可以啊？"
我又测试了十几次，emm...好像被我低估了（观念转变）。
使用场景：观点反转、工具对比、认知升级
结构：看到数据 → 第一反应 → 深入了解 → 震撼发现
示例：
昨天看到个数据：90%的程序员把Claude Code当普通代码补全工具用。
第一反应："不可能吧，这么浪费？"
然后我去问了身边10个朋友，结果8个真的是这样。
我有点震惊了——这就好比你买了辆法拉利，只用来买菜。
使用场景：数据分析、行业观察、观点表达
必须插入故事的位置：
可选插入故事的位置：
A: 默认在 内容项目/ 目录（相对于你的工作目录）
A: 可以！用咨询模式，比如"怎么写好标题？"我只回答问题不创建项目
A: 说"帮我设计大纲"即可，我会只生成大纲不写全文
A: 可以，在说"写文章"时告诉我路径，比如"在 D:/my-articles/ 写一篇关于AI的文章"
A: 可以！粘贴文章内容说"帮我优化这篇文章"，我会提供建议或直接润色
记住：好的内容，就是跟朋友聊天，只是写下来了而已。但聊天也得有料，不是废话。