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更新时间2026年4月1日 02:08

内容审核 skill — 整合敏感词扫描 + 去 AI 味检查 + 质量评分，输出审核报告并联动状态机

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来源

alextangson

alextangson/AutoCrew

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Content Review Skill

对内容执行完整审核流程，输出审核报告 + 一键修复建议。

触发条件

用户说"审核"、"review"、"检查内容"、"内容审核"
内容状态流转到 draft_ready 时自动建议执行
用户手动指定 content ID 要求审核

审核流程

按以下顺序执行 5 项检查，每项独立评分：

Step 1: 敏感词扫描

调用 autocrew_content tool：

action: "review_scan"  (如果已实现)

或直接使用敏感词模块逻辑：

读取内容的 body 字段
扫描内置敏感词库（政治、暴力、色情、医疗宣称、金融宣称）
扫描平台特定限流词（根据 content 的 platform 字段）
扫描用户自定义词库 ~/.autocrew/sensitive-words/custom.txt
输出命中词列表 + 建议替换

评分规则：

0 个命中 → ✅ 通过
仅平台限流词 → ⚠️ 建议修改（不阻断）
政治/暴力/色情命中 → ❌ 必须修改

Step 2: 平台合规检查

根据 platform 字段检查平台特有规则：

小红书：

标题是否含 emoji（推荐）
正文是否超过 1000 字（建议精简）
是否包含引流词（私信、加微信等）

抖音：

文案是否超过 300 字
是否包含竞品品牌名

微信公众号：

是否包含诱导分享/关注词汇
标题是否超过 64 字符

Step 3: 去 AI 味检查

调用 humanizeZh() 函数对内容做一次检测（dry-run 模式）：

统计 AI 味指标：
- 套话词频（值得一提、综上所述、赋能、闭环等）
- 顺序词频（首先/其次/最后）
- "我们"开头句子占比
- 平均句长（中文字符数）
输出 AI 味评分（0-100，越低越好）

评分规则：

0-20 → ✅ 自然
21-50 → ⚠️ 有轻微 AI 痕迹，建议润色
51+ → ❌ AI 味明显，建议用 humanizer-zh 处理

Step 4: 质量评分

评估内容质量的 4 个维度：

信息密度（0-25 分）
- 每段是否有具体数据/案例/观点
- 是否有空泛的废话段落
Hook 强度（0-25 分）
- 开头第一句是否有吸引力
- 是否在前 3 行建立了阅读动机
CTA 清晰度（0-25 分）
- 结尾是否有明确的行动号召
- CTA 是否与内容主题一致
可读性（0-25 分）
- 段落长度是否适中
- 是否有适当的分段和留白
- 是否使用了 emoji/符号辅助阅读（平台相关）

总分 = 4 项之和（0-100）

Step 5: 输出审核报告

格式：

## 📋 内容审核报告

**内容：** {title} ({content_id})
**平台：** {platform}
**审核时间：** {timestamp}

### 1. 敏感词扫描 {✅/⚠️/❌}
{详细结果}

### 2. 平台合规 {✅/⚠️/❌}
{详细结果}

### 3. AI 味检测 {✅/⚠️/❌}
AI 味评分：{score}/100
{详细结果}

### 4. 质量评分
总分：{score}/100
- 信息密度：{n}/25
- Hook 强度：{n}/25
- CTA 清晰度：{n}/25
- 可读性：{n}/25

### 📌 审核结论
{APPROVED / NEEDS_REVISION}

### 🔧 修复建议
{如果需要修改，列出具体建议}

状态机联动

审核完成后，根据结果自动建议状态流转：

全部通过 → 建议 reviewing → approved

autocrew_content action=transition content_id={id} target_status=approved

需要修改 → 建议 reviewing → revision

autocrew_content action=transition content_id={id} target_status=revision diff_note="审核未通过: {原因摘要}"

用户确认修改后 → revision → reviewing（重新审核）

与 Learnings 联动

每次审核产生的修改建议，如果用户采纳并修改了内容：

Diff Tracker 自动记录 before/after
Rule Distiller 检查是否达到提炼阈值（5+ 次同类修改）
达到阈值的模式自动写入 creator-profile.json 的 writingRules

注意事项

审核是建议性的，用户可以 force 跳过
敏感词库会持续更新，鼓励用户维护 custom.txt
质量评分是 AI 辅助评估，不是绝对标准

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spawn-writer

alextangson/AutoCrew

Orchestrate a single content writing task. Activate when user asks to write one specific piece of content, or picks a topic to write about. Trigger: "写这个" / "帮我写" / "写成文案" / "写一篇".

2026-07-141

write-script

alextangson/AutoCrew

为中文社媒写一篇完整原创稿。用户要写帖子、出内容、起草文章、产出文案时激活。这是执行者技能——真正动笔的那一个。

2026-07-141

calibrate

alextangson/AutoCrew

启动 AutoCrew 风格校准流程。用户主动激活，类似 YC office hours 的引导式对话。 Trigger: 用户输入 "/calibrate" 或 "风格校准" 或 "校准风格"

2026-07-141

style-calibration

alextangson/AutoCrew

Calibrate writing style to match user's brand voice. Activate when user provides sample content, asks to set up their brand voice, or wants to calibrate style. Trigger: "风格校准" / "设置风格" / "我的风格是" / "参考这个账号".

2026-07-141

publish-content

alextangson/AutoCrew

Publish approved content to social media platforms. Activate when user asks to publish, post, or distribute content. Trigger: "发布" / "发到小红书" / "帮我发" / "发布这篇". Supports Xiaohongshu, Douyin, WeChat Video, WeChat MP (公众号).

2026-06-101

humanizer-zh

alextangson/AutoCrew

中文去AI味 skill。社媒内容完稿前必须过一遍。优先调用 `autocrew_humanize`，把 AI 痕迹清掉，再决定是否需要人工二次润色。

2026-04-011

name	content-review
description	内容审核 skill — 整合敏感词扫描 + 去 AI 味检查 + 质量评分，输出审核报告并联动状态机
trigger	当用户说"审核"、"review"、"检查内容"、"内容审核"时触发

Content Review Skill

对内容执行完整审核流程，输出审核报告 + 一键修复建议。

触发条件

用户说"审核"、"review"、"检查内容"、"内容审核"
内容状态流转到 draft_ready 时自动建议执行
用户手动指定 content ID 要求审核

审核流程

按以下顺序执行 5 项检查，每项独立评分：

Step 1: 敏感词扫描

调用 autocrew_content tool：

action: "review_scan"  (如果已实现)

或直接使用敏感词模块逻辑：

读取内容的 body 字段
扫描内置敏感词库（政治、暴力、色情、医疗宣称、金融宣称）
扫描平台特定限流词（根据 content 的 platform 字段）
扫描用户自定义词库 ~/.autocrew/sensitive-words/custom.txt
输出命中词列表 + 建议替换

评分规则：

0 个命中 → ✅ 通过
仅平台限流词 → ⚠️ 建议修改（不阻断）
政治/暴力/色情命中 → ❌ 必须修改

Step 2: 平台合规检查

根据 platform 字段检查平台特有规则：

小红书：

标题是否含 emoji（推荐）
正文是否超过 1000 字（建议精简）
是否包含引流词（私信、加微信等）

抖音：

文案是否超过 300 字
是否包含竞品品牌名

微信公众号：

是否包含诱导分享/关注词汇
标题是否超过 64 字符

Step 3: 去 AI 味检查

调用 humanizeZh() 函数对内容做一次检测（dry-run 模式）：

统计 AI 味指标：
- 套话词频（值得一提、综上所述、赋能、闭环等）
- 顺序词频（首先/其次/最后）
- "我们"开头句子占比
- 平均句长（中文字符数）
输出 AI 味评分（0-100，越低越好）

评分规则：

0-20 → ✅ 自然
21-50 → ⚠️ 有轻微 AI 痕迹，建议润色
51+ → ❌ AI 味明显，建议用 humanizer-zh 处理

Step 4: 质量评分

评估内容质量的 4 个维度：

信息密度（0-25 分）
- 每段是否有具体数据/案例/观点
- 是否有空泛的废话段落
Hook 强度（0-25 分）
- 开头第一句是否有吸引力
- 是否在前 3 行建立了阅读动机
CTA 清晰度（0-25 分）
- 结尾是否有明确的行动号召
- CTA 是否与内容主题一致
可读性（0-25 分）
- 段落长度是否适中
- 是否有适当的分段和留白
- 是否使用了 emoji/符号辅助阅读（平台相关）

总分 = 4 项之和（0-100）

Step 5: 输出审核报告

格式：

## 📋 内容审核报告

**内容：** {title} ({content_id})
**平台：** {platform}
**审核时间：** {timestamp}

### 1. 敏感词扫描 {✅/⚠️/❌}
{详细结果}

### 2. 平台合规 {✅/⚠️/❌}
{详细结果}

### 3. AI 味检测 {✅/⚠️/❌}
AI 味评分：{score}/100
{详细结果}

### 4. 质量评分
总分：{score}/100
- 信息密度：{n}/25
- Hook 强度：{n}/25
- CTA 清晰度：{n}/25
- 可读性：{n}/25

### 📌 审核结论
{APPROVED / NEEDS_REVISION}

### 🔧 修复建议
{如果需要修改，列出具体建议}

状态机联动

审核完成后，根据结果自动建议状态流转：

全部通过 → 建议 reviewing → approved

autocrew_content action=transition content_id={id} target_status=approved

需要修改 → 建议 reviewing → revision

autocrew_content action=transition content_id={id} target_status=revision diff_note="审核未通过: {原因摘要}"

用户确认修改后 → revision → reviewing（重新审核）

与 Learnings 联动

每次审核产生的修改建议，如果用户采纳并修改了内容：

Diff Tracker 自动记录 before/after
Rule Distiller 检查是否达到提炼阈值（5+ 次同类修改）
达到阈值的模式自动写入 creator-profile.json 的 writingRules

注意事项

审核是建议性的，用户可以 force 跳过
敏感词库会持续更新，鼓励用户维护 custom.txt
质量评分是 AI 辅助评估，不是绝对标准