100x-search-query

name	100x-search-query
description	Generate platform-native search phrases for sourcing TikTok/UGC visual references. Use when the user asks to "find reference images", "what should I search on Pinterest", "给我搜索关键词", "去哪找参考图", or needs Pinterest/TikTok/Reddit query sets for a product or persona card.
metadata	{"author":"100x","version":"1.5.0"}

100x-search-query

一句话定位

输入产品/人设卡片，输出 Pinterest / TikTok / Reddit 三平台各 15 条英文搜索短语，用于找 视觉参考素材、灵感图和对标内容。属于 100x 体系 L2 创意生成层，对应"搜索关键词"这一步。

何时触发

用户说：

• "帮我找参考图" / "找灵感图" / "去哪找参考图" / "给我搜索关键词"
• "what should I search on Pinterest" / "find reference images"
• "need TikTok/Reddit search terms for this product"
• 或直接给一个产品卡片 / persona 卡片，要求出一套搜索词

输入

最小输入（类别 A，硬性必填）：category（品类，自由文本，例如"保健品""家居""美妆个护"； 参考未来 taxonomies/，禁止套用任何客户专属品类词典）。product_name 不是用户 必须提供的输入——拿不到具体品牌/产品名时用 "[品类锚点] <category>" 占位继续跑 （schema.json 要求输出里的 product_name 必须非空字符串，那是"输出契约的必填"， 不是"用户输入的必填"，两者不是一回事）。详见 workflow.md Phase 1 类别 A 校验。

软性补充（类别 B，缺失走三级降级，见 workflow.md Phase 1）：core_benefit、 target_audience、brand_tone、topic_angle（default/aesthetic/pain-driven/ sales-push 之一）。

上游可选产出（类别 C，缺失静默跳过，不阻塞，也绝不要求用户先跑别的 skill）：persona 卡片、insight 结果、爆点结果。若提供，则必须真正影响生成——2C 阶段至少 6 条 要体现 persona 的具体受众/身份角度，不能只是收下卡片但产出跟没给一样，详见 workflow.md Phase 1 步骤 4 / Phase 2 相应段落。

输出

结构见 schema.json：queries.pinterest/tiktok/reddit 各 15 条 {q, intent_cn, stage}， meta.based_on_5a 声明本次 5A 覆盖。拿到类别 C（persona/insight）输入时， meta.persona_informed 须为 true 且 meta.persona_descriptor_terms 须列出从卡片摘取 的具体受众/身份用词，否则不算合规产出（公理 5）；没拿到类别 C 输入时两个字段都可以 省略。可选再渲染 3 张 Markdown 表（每平台一张，列：# / query / search_intent_cn / 5a_stage）。

核心约束（5 条公理，详见 axioms.md）

1. 每平台正好 15 条，全英文 ASCII，少 1 条或混中文 = 作废
2. 平台差异化锁死：Pinterest 美学词 / TikTok hashtag+梗词 / Reddit 痛点问句，串台作废
3. 基于 5A 意图分层生成，meta.based_on_5a 必填非空，45 条覆盖 ≥3 个阶段
4. 每条必带 ≤20 字中文搜索意图注释，格式必须是"闭集类别标签+纯中文说明"（已知限制： 这是格式校验，能挡住"整句照抄英文翻译"，但挡不住"贴合法标签壳、内容仍是逐字 直译"这种更隐蔽的情况，例如给直译内容随手配一个"质疑:"前缀就能通过——这是已知 语义缺口，不是"保证零直译"，见 axioms.md 公理 4 TODO）
5. 拿到 persona/insight 输入就必须真的体现在产出里： persona_informed=true 时，45 条里至少 6 条要命中 persona_descriptor_terms 声明的具体受众/身份用词，否则作废（已知限制：词表判据挡不住"敷衍地摘几个过宽泛的 词凑数"，只能挡"完全没用"，见 axioms.md 公理 5）

边界（无例外）：无论产品文案源语言是什么（支持英文与西语等多语种输入）， 输出搜索词始终是英文——这是公理 1 的直接推论，不是额外限制。没有非英文版本这个 选项：输出短语严格受 schema.json 的 ASCII 强校验约束，无非英文产出分支。

三阶段流程

详见 workflow.md：Phase 1 接收+校验（类别 A/B/C） → Phase 2（5A 分配 → 平台桶生成 → 逐条自检 → 批量自检） → Phase 3 用户触发的返工（L1 单条 / L2 单桶 / L3 全体；没有 L4——公理 1 对非英文输出无例外，见上方"边界"）。

独立调用保证

类别 A 缺失（即 category 缺失——product_name 拿不到具体品牌名不算类别 A 失败， 见上方"输入"一节）→ 固定拒绝话术追问，不代猜、不编造。绝不要求用户"先跑其他 skill"。 类别 B 缺失走三级降级（完整→追问一句→内联推断+meta.warnings提示）。类别 C 缺失 静默跳过。

禁用词

让我 / 希望 / 或许 / 大概 / 可能 / 也许 / 让我们；AI 客服味（as an AI / I'd be happy to / feel free to）；无效美学词 attractive/beautiful/stunning/serene/pristine/elegant/ cinematic/professional/studio/flawless；不编造 subreddit（本 skill 默认不加 r/xxx 前缀，见 axioms.md TODO）；不编造效果/认证/用户见证。

敏感品类信号检测（内容政策护栏，已知有局限，不是公理）

本 skill 会扫描 category/product_name 以及生成出的全部 q/intent_cn，如果同时 命中"敏感品类信号"（如两性健康/私密护理类词及其近义词/委婉说法）和"权威宣称信号"（如 虚构 FDA/医生/专家认证类词及其近义词），不会拒绝生成，但会在产出的 meta.warnings 里强制追加固定提示，判据见 workflow.md Phase1 步骤6，信号词表见 scripts/validate.js。

已知局限（如实说明，不是"已完全解决"）：这是固定关键词表判据，不是语义判据， 天然有两层天花板：① 词表只覆盖常见近义词/委婉说法，任何没被收进表里的 新造词/换一种说法仍能绕过；② 只能扫描到最终产出 JSON 里存在的字段（category/ product_name/所有 q/所有 intent_cn），看不到 Phase1 当时读到的、且完全没有渗透进 这些字段的原始输入全文。设计说明：两个信号的扫描范围统一为全文字段扫描 （category/product_name 及最终生成的 query 和 intent_cn 文本），词表也补充了常见近义词 （这只是缩小口子，不是堵死）。不能宣称"扩表就能堵死"——如果需要更强保证，需要语义层检测， 这和公理4 TODO 的"格式锁 vs 语义锁"天花板是同一类问题。

路由（推荐，非强依赖）

• 已有产品但缺品类/卖点画像 → 人设/画像类 skill（若已建）
• 想把搜索到的素材转成生成提示词 → 提示词组装类 skill（若已建）
• 想做媒介裂变而不是找参考图 → 视觉裂变类 skill（若已建）
• 想回入口重新分诊 → 100x 体系总入口（若已建）

以上均为"产出后按需推荐"，不是前置依赖；对应 skill 尚未建好时不影响本 skill 独立工作。

出厂自检

运行 node scripts/validate.js --selftest 验证。公理 2/3 是跨条目聚合规则，schema.json （vanilla JSON Schema）表达不出来，真正执行判定的是 scripts/validate.js：

node scripts/validate.js <bundle.json> [bundle2.json ...]   # 校验产出
node scripts/validate.js --selftest                          # 跑内置回归用例

来源

本 skill 方法论基于灵感搜索方法论体系，采用自包含设计（包含 axioms.md、workflow.md、sources.md、schema.json 与校验脚本），不依赖外部私有路径，不含私有数据。逐项演进说明见 sources.md。