video-workflow-builder

name	video-workflow-builder
description	视频创作工作流生成器。当用户想为自己的账号定制一套完整的视频创作流程（选题、文稿、标题、封面），或说"帮我做个账号工作流""定制视频流程""我想在抖音/B站/小红书/视频号/百家号做XX内容"时使用。它只问三件事（平台、垂类、人设），其余靠联网研究补齐，先给出账号定位诊断供确认，再生成一套可安装使用的专属工作流 skill。

视频创作工作流生成器

这是一个"生成 skill 的 skill"。它不直接帮你写选题、写文稿、做封面——它做的是把这一整套能力，按照你的平台、垂类和人设，量身定制成一个独立、可安装、开箱即用的专属工作流 skill，覆盖从选题到文稿、标题、封面的完整链路。你只需要回答三个最基础的问题，剩下的受众画像、爆款打法、变现路径、平台算法动向，它会自己联网研究补齐，先给你一份账号定位诊断和策略提案确认方向，确认后再落地生成产物。目标是让每个账号拿到的都不是一份通用模板，而是一套真正吃透了自己平台算法和垂类打法的作战手册。

跨工具适配

本技能同时支持 Claude Code 和 Codex（以及其它遵循 SKILL.md 规范的 agent）。下文提到具体工具名时，请按你当前所在的运行环境映射到等价能力，不要因为"没有叫这个名字的工具"就跳过步骤：

• 联网搜索（统一走网关，别用自带 WebSearch）：本技能的联网搜索一律通过内置的 scripts/web_search.py（qianfan web search 网关），不要直接用 Claude Code 自带的 WebSearch 或 Codex 自带的联网搜索工具。这样搜索源可控、结果结构统一、跨 agent 环境行为一致。调用方式：python3 "$SKILL_DIR/scripts/web_search.py" "搜索词" [--top N] [--json]（密钥从技能目录 .env 的 QIANFAN_WEBSEARCH_API_KEY 读取，已随技能配好）。若网关报错/无密钥，如实告知用户无法获取实时数据，退回内部知识作研究依据，不要用记忆里的旧数据冒充实时情报，也不要偷偷改用自带 WebSearch。
• 抓取网页正文：优先看 web_search.py 每条结果自带的 content 字段（网关已摘出约前 1000 字，判断相关性/快速扫风向足够）。需要读完整全文（网关 content 只有全文约两成、且从中间截断）时，用 python3 "$SKILL_DIR/scripts/web_search.py" <url> --full [--max-chars N] 本机直抓提纯——不要用 Claude Code/Codex 自带的 WebFetch：它跑在云端，对国内站（163/百家号/东方财富等）会系统性报"无法确认域名安全"而失败，本机抓取则没有这个问题。
• 写文件：Claude Code 用 Write 工具；Codex 直接用其文件写入能力（或 apply_patch）。凡说"用 Write 工具生成某文件"，即指"用当前环境的文件写入能力落地该文件"。生成产物 skill 时涉及的每一个文件（SKILL.md、各模块文档、脚本、配置）都要真实落地到磁盘，不能只在对话里描述。
• 跑脚本：两个环境都通过 shell 执行 python3。脚本路径见下方「脚本路径」——一律用技能目录的绝对路径，不要假设当前工作目录就是技能目录。

脚本路径

本技能自身的脚本（结构校验器 validate_skill.py 等）随技能一起安装，位于技能目录下的 scripts/。不要假设 shell 的当前工作目录是技能目录（Codex/Claude Code 运行时 cwd 通常是用户项目目录）。运行脚本前先定位技能目录，用绝对路径调用。技能目录按环境查找：

• Claude Code：~/.claude/skills/video-workflow-builder
• Codex：~/.codex/skills/video-workflow-builder

推荐用一句话解析出脚本根目录再调用，避免路径出错：

SKILL_DIR="$HOME/.claude/skills/video-workflow-builder"
[ -d "$SKILL_DIR" ] || SKILL_DIR="$HOME/.codex/skills/video-workflow-builder"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/validate_skill.py" <生成的产物目录>

下文示例为简洁起见写成 scripts/xxx.py，实际调用时请替换为 "$SKILL_DIR/scripts/xxx.py"。生成的产物 skill 安装后同理有自己的技能目录（~/.claude/skills/<账号名>-workflow 或 ~/.codex/skills/<账号名>-workflow），产物内部脚本调用时也要按这个规则解析绝对路径——这一点会写入产物自身的 SKILL.md，此处先记在心里。

内置资源索引

本技能自带两类资源：一是范例库，供生成时参照质量与结构，不能原样照抄进产物；二是平台/方法论资源库，是生成产物时"抄数据"的原始素材来源，会随后续任务逐步建成。

范例（已就位，可直接参照）：

• 标题生成方法论范例 — 起标题前的文稿深度分析五步法，是所有产物「标题生成」模块的逻辑底座，每个生成的标题模块都要继承这套思路。
• B站财经账号范例 — 一个成熟的单垂类账号 skill 长什么样：人设锚定、跨工具适配写法、阶段化流程+人工确认点、统一输出文档、质量评估 loop、封面硬规则。这是本技能生成产物时要对标的质量与结构标准。

平台算法知识库（已就位，生成产物时"抄数据"的原始素材来源）：

• 抖音算法 — 抖音推荐机制、核心指标权重、内容形态适配、冷启动与破圈打法
• B站算法 — B站同上四层算法拆解
• 小红书算法 — 小红书同上四层算法拆解
• 视频号算法 — 视频号同上四层算法拆解
• 百家号算法 — 百家号同上四层算法拆解

阶段1研究某平台时，必须先读取对应的 references/platforms/<平台>.md 拿到该平台的四层算法拆解，作为联网研究的基础和校验依据；这些文件已全部就位，不要说"该平台资料还未收录"。仅当用户选的平台超出上述五个（抖音/B站/小红书/视频号/百家号）时，才如实告知该平台无内置算法资料、本次仅依赖联网研究。

产物模板（已就位）：

• references/skill-template/ — 产物 skill 的可填空模板（*.tmpl 文件，含各模块 {{PLACEHOLDER}}），生成规范见下方「生成规范」章节。

方法论内核（已就位，生成时的逻辑抄数据来源）：

• 标题方法论 — 从 title-gen-v3 范例中抽出的跨平台/跨垂类标题判断逻辑（两型标题、矛盾拉满、靶子公共认知度、关键词锚定、动机匹配、开头呼应），平台专属的字数/标点/关键词位置规则在生成时从 references/platforms/*.md 叠加注入。
• 选题方法论 — 跨平台/跨垂类选题判断逻辑（受众动机模型、比较优势定位、热点结合、可持续选题库、反直觉点提炼），垂类专属选题框架（如财经七维度）在生成时按垂类现产。
• 文稿方法论 — 跨平台/跨垂类文稿判断逻辑（Hook结构、节奏控制与信息密度、完播设计、互动引导、兑现标题承诺），时长与竖屏/横屏形态由 references/platforms/*.md 在生成时注入。
• 封面方法论 — 跨平台/跨垂类封面判断逻辑（1秒法则、视觉焦点与留白、底图质量、人物表现力、大字文案4-8字、文案与标题互补、缩略图尺度验证、系列感固定排布、情绪配色原则、封面承诺-内容兑现闭环、数据可视化克制、多平台适配方法论、数据迭代、gpt-image-2 提示词写法），画幅尺寸与情绪-配色映射由 references/platforms/*.md 及本次确认的垂类在生成时注入。

五阶段流程

整个生成过程分五个阶段，中间有两个明确的停止点（STOP），不要跳过或抢跑。

阶段0 · 极简访谈

用户发起请求后，只问这三件事：

1. 平台（可多选，从抖音/B站/小红书/视频号/百家号里选一个或多个）
2. 垂类（做什么内容方向，如财经、职场、历史、美食、科技测评……）
3. 人设（账号以什么身份/口吻出镜，如"资深投资人""过来人前辈""专业测评师"）

明确不要问受众画像、差异化定位、变现路径——这些属于研究阶段和诊断阶段的产出，不是访谈阶段该问用户的。用户往往自己也说不清楚"目标受众是谁""怎么和同类账号差异化"，把这些问题甩给用户只会让访谈变得又长又低效。三件事问完、拿到答案就立刻进入阶段1，不要追加更多访谈问题。

提问方式：访谈这三件事一律用普通对话文字直接问（"你想在哪个平台做？做什么方向？以什么身份出镜？"），不要调用交互式选择控件/表单类工具——本技能跨 Claude Code 与 Codex 等多种环境运行，这类控件并非各环境都稳定支持，纯文本提问在任何环境都可靠，也让用户能一句话把三件事一起说全。

若用户在一句话里已经把三件事都说全了（例如"我想在抖音做美食测评账号，人设是社区大厨"），直接确认理解无误后进入阶段1，不必再走一轮问答。

阶段1 · 联网研究

拿到平台×垂类的组合后，双线并行展开研究：

联网研究（用 scripts/web_search.py 网关搜索，别用自带 WebSearch；需要读全文时用 --full 本机抓正文，别用 WebFetch），围绕选定的平台和垂类，至少覆盖：

• 受众画像：这个垂类在该平台上的典型观众是谁、年龄画像、观看动机、常见困惑和期待
• 当下爆款案例与共性：搜近期该垂类在该平台的热门视频/账号，提炼选题角度、标题打法、封面风格的共性规律
• 竞品格局：头部账号有哪些、各自的定位差异、市场是否已经饱和、还有哪些角度没被占满
• 变现路径：该垂类常见的变现方式（广告、带货、知识付费、平台分成、私域引流……）及大致可行性
• 平台最新算法动向：搜索该平台近期公开的算法调整、流量政策变化、官方扶持方向

内置资料研究：同时读取对应的 references/platforms/<平台>.md（若已存在），获取该平台推荐机制、核心指标权重、内容形态适配、冷启动与破圈的结构化拆解，作为联网研究的补充和校验依据。

若无法联网：如实告知用户当前环境没有联网能力，明确说明本次研究将只依赖内部知识和已内置的平台资料，不会有实时热点和最新数据；绝不用训练记忆里的旧案例冒充"当下爆款"或编造搜索结果。

两条线的信息汇总后，才能进入阶段2出诊断——研究不到位，诊断就是空话。

阶段2 · 诊断提案（STOP 1）

基于阶段1的研究，产出一份「账号定位诊断 + 策略提案」，覆盖以下几块，缺一不可：

• 目标受众：具体画像（年龄/身份/场景）+ 受众心声（用受众自己的口语复述他们心里在想什么，而不是书面语概括）
• 差异化定位：这个账号相比已有竞品，打的是哪个没被占满的角度或人群
• 内容方向：3-5个具体的内容大类或选题方向，不是泛泛的"做优质内容"

只展示以上三项（目标受众/差异化定位/内容方向）给用户确认。 变现路径、各平台适配建议这两项不放进给用户看的诊断里——用户通常不需要在这一步操心这些。但 AI 内部必须基于阶段1研究把这两项判断清楚，并在阶段3照常写进产物的 positioning.md（填充 {{MONETIZATION}}、{{PLATFORM_ADAPTATION}} 占位符），不能因为不向用户展示就跳过不做。

诊断产出后，必须停下来，用一句话邀请用户确认或提调整，例如："以上是我研究后的定位诊断，你看看目标受众和差异化定位是否符合预期？可以直接说'受众再窄一点''差异化换个角度'来调整。确认没问题我就开始生成你的专属工作流。"

在用户明确确认之前，绝不进入阶段3生成产物。 用户如果只是追问细节或提小修改，就地调整诊断文本，再次确认，不要自行判断"应该没问题了"就往下走。

诊断展示与确认同样用普通对话文字（把诊断三项写成正文段落 + 一句邀请确认），不要把诊断项塞进交互式选择控件/表单类工具——理由同阶段0：跨环境可靠、也让用户能自由说"哪里再调"，而不是被限定在几个预设选项里。

诊断提案范例（假设阶段0拿到的答案是：平台=抖音、垂类=职场、人设="35岁大厂中层，裸辞后做职业咨询的过来人前辈"）：

## 账号定位诊断 · 抖音职场·大厂过来人

**目标受众**：25-32岁、在一二线城市互联网/大厂工作2-5年的初中层职场人，正处在"要不要跳槽/要不要卷管理岗/要不要裸辞"的决策焦虑期。
受众心声："我到底是该忍还是该走""我现在这个level值多少钱我自己都不知道""领导画的饼我信了三年，是不是傻"。

**差异化定位**：抖音职场垂类目前扎堆两种账号——鸡血励志型（"你不努力就会被淘汰"）和纯吐槽发泄型（"打工人的一天"），
真正带具体决策框架、且人设有大厂中层背书的"理性拆解型"账号还不多。差异化打法：不喊鸡血、不单纯吐槽，
每条视频给一个可以直接套用的判断框架（比如"三个信号说明你该跳槽了"），把感性的职场焦虑翻译成可执行的决策清单。

**内容方向**（3-5个）：
1. 决策框架类："XX信号说明你该跳槽/该忍/该谈判加薪了"
2. 大厂内幕拆解类：从中层视角讲绩效、晋升、裁员背后的真实逻辑
3. 真实案例复盘类：匿名化改编身边真实的职场决策案例，讲清楚"当时怎么想的、后来发现漏算了什么"
4. 反常识纠偏类：戳破"努力就会被看见""跳槽一定要涨薪"这类职场鸡汤里的坑

以上是本次研究后的定位诊断，你看看目标受众和差异化定位是否符合预期？可以说"受众再往上提两年""内容方向去掉反常识纠偏这条"来调整，确认没问题我就开始生成你的专属工作流。

拿到用户确认（或调整后再确认）的结果，才进入阶段3。诸如"目标受众"这类字段的最终确认版本，会原样成为阶段3里 {{AUDIENCE}} 等占位符的填充内容——诊断阶段写得越具体，生成阶段就越省事、越贴合真实情况。

阶段3 · 生成工作流 skill

用户确认定位诊断后，按照下方「生成规范」，把研究成果和确认后的定位落地成一套完整的产物 skill。这一步不需要再和用户来回确认，做完再统一汇报。

阶段4 · 交付说明

产物生成并通过校验后，向用户说明：

• 安装路径：产物 skill 生成在哪个目录，需要放到 ~/.claude/skills/<账号名>-workflow（Claude Code）或 ~/.codex/skills/<账号名>-workflow（Codex）下才能被识别为可用技能
• 触发词：产物 SKILL.md 里配置了哪些触发词/触发场景，用户之后怎么一句话唤起它
• 各模块独立调用方式：选题、标题、封面、文稿四个模块除了走完整流程，也可以单独唤起（比如用户已经有选题只想起标题，或已经定了标题只想生成封面），逐一说明怎么单独触发
• API key 设置方式：产物里涉及联网抓取或封面生成的脚本依赖哪个环境变量/.env 文件，怎么填入真实密钥（.env.example 只是占位模板，真实密钥要写进用户自己的、已被 .gitignore 排除的 .env 文件，不会被本技能记录或上传）

交付说明讲清楚就结束本轮生成，不必额外发起新的确认。

生成规范

阶段3生成产物时，遵循以下规范：

产物目录命名：<账号名>-workflow。若用户没有明确给出简短的账号slug，就根据垂类和人设拟一个简洁的英文/拼音slug作为默认值，并在交付说明里告知用户这个默认命名，允许其后续重命名。

填充模板：读取 references/skill-template/ 下的 *.tmpl 文件（后续任务生成后可用），把其中每一个 {{PLACEHOLDER}} 替换成基于本次访谈+研究+诊断确认后的真实内容。已知的占位符至少包括：

• {{ACCOUNT_NAME}} — 账号名称
• {{ACCOUNT_SLUG}} — 账号英文/拼音短标识，用于目录和文件命名
• {{PLATFORMS}} — 目标平台列表
• {{NICHE}} — 垂类
• {{PERSONA}} — 人设描述
• {{TRIGGER_WORDS}} — 产物 skill 的触发词/触发场景
• {{AUDIENCE}} — 目标受众画像
• {{AUDIENCE_VOICE}} — 受众心声（口语化复述）
• {{POSITIONING}} — 差异化定位
• {{DIFFERENTIATION}} — 与竞品的具体差异点
• {{MONETIZATION}} — 变现路径与时间线
• {{PLATFORM_ADAPTATION}} — 各平台适配建议
• {{TOPIC_FRAMEWORK}} — 选题方法论/框架
• {{HOT_SOURCE_GUIDE}} — 热点/爆款素材来源指引
• {{SCRIPT_LENGTH}} — 文稿目标时长与字数
• {{SCRIPT_STRUCTURE}} — 文稿结构模板
• {{TITLE_RULES}} — 标题生成规则（继承 title-gen-v3 逻辑）
• {{TITLE_KEYWORD_RULE}} — 标题关键词/搜索锚定规则
• {{COVER_SIZES}} — 各平台封面尺寸规格。注意区分"视频画幅"与"封面画幅"：如 B站视频是横屏 16:9，但封面按平台库是"4:3 感/接近正方"、脚本实际出 1024x768，别把视频的 16:9 误当成封面尺寸填进来；每个平台的封面尺寸必须与 scripts/generate_cover.py 里 PLATFORM_SIZES 实际支持的档位一致（B站 1024x768、抖音/小红书/视频号 768x1024），不能自己另填一个脚本跑不出来的尺寸
• {{COVER_EMOTION_MAP}} — 情绪-配色映射规则
• {{COVER_SERIES_LAYOUT}} — 封面系列化固定排布规则
• {{COVER_DESIGN_LANGUAGE}} — 账号默认「设计语言」（一次调动成套自洽审美的抓手，锁定构图/配色/材质/字体/风格五个基因维度），按垂类+人设现产，如"冷峻智库/时事周刊风"

若模板库尚未就位（当前任务阶段可能遇到），先按同等结构手写产物 SKILL.md 及各模块文档，保证内容完整、可用，等模板库落地后再切换为"读取模板+填空"的方式，不因为模板缺失而生成一份内容不完整的产物。

填充范例（承接上面阶段2的抖音职场账号，确认后进入填空）：

{{ACCOUNT_NAME}}          → 大厂过来人老K
{{ACCOUNT_SLUG}}          → dachang-guolairen
{{PLATFORMS}}             → 抖音
{{NICHE}}                 → 职场决策/大厂内幕
{{PERSONA}}               → 35岁大厂中层，裸辞后做职业咨询的过来人前辈
{{TRIGGER_WORDS}}         → "帮我看看这条职场选题""写一条跳槽建议的口播稿""起个职场标题""职场封面"
{{AUDIENCE}}              → 25-32岁一二线互联网/大厂员工，处在跳槽/晋升/裸辞决策焦虑期
{{AUDIENCE_VOICE}}        → "我到底该忍还是该走""这个level我自己都不知道值多少钱"
{{POSITIONING}}           → 理性决策框架型，区别于鸡血励志和纯吐槽两类扎堆账号
{{DIFFERENTIATION}}       → 每条视频给一个可直接套用的判断框架，而非喊口号或单纯发泄
{{MONETIZATION}}          → 起号期不变现→成长期职业咨询付费→成熟期课程分销/雇主品牌广告
{{PLATFORM_ADAPTATION}}   → 抖音强钩子开头、60-90秒、前3秒抛结论
{{TOPIC_FRAMEWORK}}       → 决策框架类/内幕拆解类/案例复盘类/反常识纠偏类，四个选题池轮换
{{HOT_SOURCE_GUIDE}}      → 抖音职场话题榜、脉脉/小红书职场热帖、近期裁员财报新闻
{{SCRIPT_LENGTH}}         → 60-90秒，约200-300字
{{SCRIPT_STRUCTURE}}      → 3秒钩子→冲突陈述→框架讲解(2-3点)→行动建议→互动引导
{{TITLE_RULES}}           → 继承 title-gen-v3 五步分析法，标题需含具体身份锚点+反常识判断
{{TITLE_KEYWORD_RULE}}    → 标题前半必须出现"跳槽/裸辞/大厂/晋升"等搜索热词之一
{{COVER_SIZES}}           → 抖音 3:4 竖版 1080x1440
{{COVER_EMOTION_MAP}}     → 决策焦虑→暗色警示；反常识→对比撞色；案例复盘→暖色叙事
{{COVER_SERIES_LAYOUT}}   → 顶部固定压"大厂过来人老K"账号名，中部大字结论，底部小字场景标签
{{COVER_DESIGN_LANGUAGE}} → 冷峻职场纪实风（深灰蓝冷调+暖色点缀、哑光质感、极粗黑体主锤字、中央焦点构图）

填完后，每个占位符对应的真实内容还要同步体现在产物各模块正文里（比如 {{TITLE_RULES}} 不只是模板里的一行占位，产物「标题生成」模块的完整方法论正文都要按这个规则展开），占位符表只是落地时的对照清单，不是最终交付内容本身。

注入平台事实，而非引用链接：生成产物各模块时，把对应的 references/platforms/<平台>.md 里和该垂类相关的推荐机制、指标权重、内容形态、冷启动打法，直接复制改写进产物模块正文，不要只留一个指向本技能内部资源的链接。产物必须是自包含的——用户装上产物 skill 后，不需要再依赖本生成器技能本身就能独立运作。

配置脚本：

• 无条件复制进产物：web_search.py（联网搜索网关，产物做选题/热点研究时统一走它，别用自带 WebSearch）、generate_cover.py（封面生成脚本）、fetch_hotlist.py（选题第零步扫实时热榜，调自部署的 DailyHotApi）、content_db.py/archive_content.py/query_db.py/update_metrics.py（内容资产库）、.env.example（配置占位模板，含 QIANFAN_WEBSEARCH_API_KEY、LLM_GATEWAY_API_KEY 与 DAILYHOT_API_BASE）、.gitignore（确保真实 .env 不被提交）。这批是 validate_skill.py 校验的必需脚本，少一个产物就通不过校验。产物 SKILL.md 里凡涉及联网研究，都要写明"用 scripts/web_search.py 网关搜索，别直接用 agent 自带的 WebSearch"，并复制一份真实 .env（含 QIANFAN_WEBSEARCH_API_KEY）进产物、由 .gitignore 排除。
• 视垂类需要，额外配置抓取实时数据的脚本：判断标准是该垂类是否需要活数据——财经类（行情/财报）、热点追踪类（实时新闻/热搜）、榜单类（销量榜/播放榜）这三类需要；纯知识科普、故事叙事、生活记录等垂类通常不需要，跳过这一步即可。（注：fetch_hotlist.py 抓的是跨平台通用热榜，属上面的无条件必备项，与这里"垂类专属活数据脚本"是两回事。）

内容资产库（每个产物必带）：产物要能把每次产出的内容结构化沉淀到独立于 skill 的长期数据库 ~/.claude|.codex/content-db/<账号slug>/。落地方式：把 content_db.py/archive_content.py/query_db.py/update_metrics.py 复制进产物 scripts/（脚本从自身路径推导账号 slug 与数据根，无需改写）；产物的选题模块开头查库去重与找系列、文稿模块末尾自动存档、SKILL.md 说明回填与查库方式——这三处已在模板中就位，填模板时不要删。数据独立存放，重装产物 skill 不影响历史内容。

密钥处理（安全红线）：产物用到的真实 API key，只能写进产物目录下、被 .gitignore 排除的真实 .env 文件里，由用户自己配置或本技能在生成时以环境变量形式写入该 git-ignored 文件；随技能一起提交/追踪的 .env.example 永远只放占位符（如 LLM_GATEWAY_API_KEY=your_key_here）。任何真实密钥值都不允许写进 SKILL.md 或任何会被版本控制追踪的文件。

生成审查模块（每个产物必带，与文稿模块配套）：文稿写作与交付前终审已拆成两个独立模块——除 references/script-writing.md 外，还必须生成 references/script-review.md（从 references/skill-template/script-review.md.tmpl 填空而来），承载"换一双眼睛"的三层终审（硬门禁 / 受众复审 / 事实与立场终审）。产物 SKILL.md 的工作流总览里已把"审查"列为文稿之后的强制一步（模板已就位），填模板时不要删。为什么拆出来：交付前终审是整条链路最容易被"作者自己觉得没问题"的惯性跳过的一步，独立成模块 + 在 SKILL 流程里显式列为强制步，才压得住。写作模块管"写得好不好留不留得住"，审查模块管"敢不敢、站不站得住、能不能安全播出去"，两者配套缺一不可。

校验与自查：产物生成完毕后，运行

python3 scripts/validate_skill.py <产物目录>

若报告任何问题（frontmatter缺失、链接指向不存在的文件等），先修复再交付给用户，不要带着已知问题交付。

质量标准

以下几条是生成产物时的非负项，任何一条不满足都视为本次生成未完成：

• 产物的标题生成模块必须继承 title-gen-v3 的核心逻辑：先做文稿深度分析（主题提炼、受众心声提取、比较优势、核心矛盾），再套标题公式，不能跳过分析直接套模板起标题。
• 产物覆盖的每一个平台，都必须体现该平台的推荐机制、核心指标与权重、内容形态适配、冷启动与破圈这四层算法拆解，不能只泛泛提一句"该平台流量大"。
• 产物的文稿模块必须继承 文稿方法论 的留存导向内核：留存单元制（长视频=若干带 rehook 的短单元咬合）、一条视频只讲透一个核心概念、手艺层（具体压抽象/真敢下判断的"我"/能成像的意象/具体的梦）、第一句含可搜索主体关键词、禁用"不是…而是…"假对比句式、举例两关自检（例子必须比论点更好懂且在受众日常经验里）。不能退回"面面俱到但没魂"的通用科普稿。
• 产物必须生成 references/script-review.md（独立审查模块），且 SKILL.md 工作流总览把"审查"列为文稿之后的强制一步。审查模块须含三层：硬门禁、受众复审、事实与立场终审（真信源不许编造/反直觉结论因果闭环/敏感题立场落安全区/可执行正向收尾）。缺审查模块或流程未列审查步，视为生成未完成。
• 封面生成脚本（generate_cover.py）及产物任何文件中，绝不硬编码真实 API key——密钥只能来自环境变量或用户自己配置的 git-ignored .env。
• 产物必须具备可运行的内容资产库能力：content_db.py/archive_content.py/query_db.py/update_metrics.py 四个脚本齐全并能正确读写 content-db/<slug>/，选题模块查库去重、文稿模块自动存档两处衔接不能缺失。
• 产物必须通过 scripts/validate_skill.py 校验，且不遗留任何已知问题。