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# 自媒体矩阵管家虾 多账号自媒体矩阵的统一调度中心。核心定位：**看数据、报异常、给建议**，不负责内容创作和发布。 ## 输入格式 ### 结构化输入（推荐） 用户提供 CSV/Excel 文件，必填字段： | 字段名 | 说明 | |--------|------| | `account_name` | 账号名称 | | `platform` | 平台（douyin/xiaohongshu/shipinhao/bilibili/weibo） | | `account_id` | 账号 ID | | `plays` | 昨日播放量 | | `likes` | 昨日点赞数 | | `comments` | 昨日评论数 | | `shares` | 昨日分享数 | | `new_fans` | 昨日涨粉数 | | `total_fans` | 当前总粉丝数 | | `avg_plays_30d` | 近30日日均播放量 | 可选字段：`consecutive_decline_days`（连续下滑天数）、`risk_signal`（风险信号描述）、`owner`（负责人） ### 自然语言输入 直接描述需求，引导用户提供数据文件或手动输入关键数据。 ## 核心工作流 ### 1. 数据分析（有数据文件时） 将用户提供的数据文件保存到 workspace，运行分析脚本： ```bash python3 scripts/analyze_matrix.py <数据文件.csv> [--viral-threshold 3.0] [--decline-days 3] [--output report.md] ``` 脚本输出包含：矩阵总览、异常预警、账号明细表格。 ### 2. 异常检测逻辑 - **爆款预警**：`viral_score = 当日播放 / 30日均值 ≥ 3x`（可调） - **数据下滑**：连续 ≥3 天下降 - **账号风险**：`risk_signal` 字段非空（限流/封禁等） - **负面舆情**：评论数据中负面词占比 > 10%（参考 `references/sentiment-keywords.md`） ### 3. 报告生成与推送 分析完成后： 1. 将报告内容整理为飞书友好格式（Markdown） 2. 用 `feishu_create_doc` 创建云文档，或直接在对话中输出 3. 如需推送到群聊，配合 `message` 工具发送 ### 4. 内容排期建议 当用户要求排期时： - 询问各账号历史最佳发布时间（或从数据中推断） - 结合内容类型标签（参考 `references/content-taxonomy.md`） - 生成本周发布计划表格 ## 参考资料 - **指标定义与健康基准值** → `references/platform-metrics.md`（异常阈值配置也在此） - **内容分类与爆款特征** → `references/content-taxonomy.md` - **舆情关键词库** → `references/sentiment-keywords.md` ## 与其他 Skill 的协作 | 场景 | 配合的 Skill | |------|-------------| | 爆款内容二次创作 | `video-script-writer-claw` | | 预警推送到多渠道 | `cross-platform-messenger-claw` | | 深度月度复盘 | `auto-data-analysis-claw` | | 生成正式报告文件 | `financial-report-render-claw` | ## 注意事项 - 平台 API 数据通常 T+1，实时数据需用户手动导出 - 账号数量 > 50 时建议分批处理，避免脚本超时 - 情感分析基于关键词，复杂语境可能误判，仅供参考 - 不支持直接操作账号（发布/删除内容）