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三层内容验证系统,确保内容质量符合平台要求
四层去AI化处理,让内容更自然、有人情味,降低AI痕迹评分
Generate professional technical diagrams (Mermaid, ASCII, flowcharts, architecture diagrams) for AI/ML articles. Supports neural network architectures, data pipelines, algorithm flows, and system architectures.
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | quality-scorer |
| description | 5维度质量评分和爆款标题生成,评估内容整体质量 |
| triggers | ["质量评分","内容评分","爆款标题","标题生成","质量评估"] |
5维度质量评分系统 + 8大爆款标题公式,全面评估和优化内容质量。
from src.utils.quality import QualityScorer, TitleGenerator, score_content, generate_titles
# ===== 质量评分 =====
scorer = QualityScorer()
report = scorer.score(
content,
title="文章标题",
fact_report={"confidence": 0.9, "issues": []}
)
print(f"总分: {report.total_score}")
print(f"等级: {report.grade.value}") # excellent/good/needs_improvement
print(f"优势: {report.strengths}")
print(f"劣势: {report.weaknesses}")
# ===== 标题生成 =====
generator = TitleGenerator()
titles = generator.generate(
topic="AI写作技巧",
content=content,
count=5,
platform="weixin"
)
for t in titles:
print(f"[{t.formula_name}] {t.title} (推荐指数: {t.score})")
| 维度 | 权重 | 说明 | 评分标准 |
|---|---|---|---|
| 字数符合度 | 20% | 是否符合3500-4000字标准 | 3500-4000字满分,<3000字扣分 |
| 去AI化程度 | 20% | AI味评分是否低于15% | ≤15%满分,每超1%扣2分 |
| 事实准确性 | 30% | 事实核查报告置信度 | 基于事实核查报告评分 |
| 吸引力指数 | 15% | 标题和内容的吸引力 | 标题+开头+章节结构 |
| 格式规范度 | 15% | Markdown格式、章节结构 | 标题层级、代码块、列表 |
class QualityGrade(Enum):
EXCELLENT = "excellent" # ≥85分 - 优秀
GOOD = "good" # 70-84分 - 良好
NEEDS_IMPROVEMENT = "needs_improvement" # <70分 - 需改进
from src.utils.quality import QualityScorer
scorer = QualityScorer()
report = scorer.score(content, title="AI技术深度解析")
# 详细维度评分
for name, dim in report.dimensions.items():
print(f"{dim.name}: {dim.raw_score}分 × {dim.weight} = {dim.weighted_score}分")
# 输出示例:
# 字数符合度: 95分 × 0.2 = 19.0分
# 去AI化程度: 85分 × 0.2 = 17.0分
# 事实准确性: 80分 × 0.3 = 24.0分
# 吸引力指数: 70分 × 0.15 = 10.5分
# 格式规范度: 90分 × 0.15 = 13.5分
# ─────────────────────────────
# 总分: 84.0分 (good)
| 公式 | 模板 | 示例 |
|---|---|---|
| 数字+利益型 | [数字]+[动词]+[结果] | 7天涨粉3000,我做对了这3件事 |
| 提问好奇型 | [为什么/如何]+[痛点]+[暗示] | 为什么你的文章没人看?试试这个方法 |
| 对比反差型 | [A vs B]+[意想不到的结果] | 月薪3千和3万的新媒体人,差距就在这 |
| 警告紧迫型 | [警告]+[痛点]+[紧迫感] | 别再用AI写文章了!平台开始大规模封号 |
| 故事情感型 | [人物]+[困境]+[转折] | 失业3个月后,我靠写作月入2万 |
| 金句观点型 | [短句]+[情感/价值观] | 写作改变命运,这句话不是鸡汤 |
| 教程承诺型 | [动词]+[对象]+[时间承诺] | 10分钟学会爆款标题,新手也能上手 |
| 悬念省略型 | [陈述]+[暗示/省略] | 研究了100篇10w+,发现一个规律... |
from src.utils.quality import TitleGenerator, TitleFormula
generator = TitleGenerator()
# 生成标题
titles = generator.generate(
topic="RAG技术",
content=content,
count=5,
platform="weixin"
)
for t in titles:
print(f"[{t.formula_name}] {t.title}")
print(f" 模板: {t.template}")
print(f" 推荐指数: {t.score}")
# 分析标题特征
analysis = generator.analyze_title("7天学会AI写作,效率翻倍")
# 输出:
{
"title": "7天学会AI写作,效率翻倍",
"length": 13,
"matched_formulas": [
{"formula": "number_benefit", "name": "数字+利益型"}
],
"score": 90
}
# 获取特定公式示例
examples = generator.get_formula_examples(TitleFormula.NUMBER_BENEFIT)
# {"name": "数字+利益型", "template": "...", "examples": [...]}
# 获取所有公式
all_formulas = generator.get_formula_examples()
| 平台 | 最小长度 | 最大长度 |
|---|---|---|
| 微信公众号 | 5 | 64 |
| 小红书 | 8 | 20 |
| 知乎 | 5 | 50 |
| 5 | 70 |
# 生成符合平台限制的标题
titles = generator.generate(
topic="AI写作",
platform="xiaohongshu" # 限制8-20字
)
from src.utils.deai import DeAIAgent
from src.utils.validation import ValidationSystem
from src.utils.quality import QualityScorer, TitleGenerator
# 1. 原始内容
content = open("article.md").read()
# 2. 去AI化处理
deai_agent = DeAIAgent()
content, deai_report = deai_agent.humanize(content, platform="weixin")
print(f"去AI化: {deai_report.original_ai_score}% → {deai_report.final_ai_score}%")
# 3. 内容验证
validator = ValidationSystem()
passed, validation_results = validator.validate_all(content, platform="weixin")
print(f"验证: {'通过' if passed else '未通过'}")
# 4. 质量评分
scorer = QualityScorer()
quality_report = scorer.score(content, title="文章标题")
print(f"质量评分: {quality_report.total_score}分 ({quality_report.grade.value})")
# 5. 生成标题建议
title_gen = TitleGenerator()
titles = title_gen.generate(topic="主题", content=content, count=5)
print("\n推荐标题:")
for i, t in enumerate(titles, 1):
print(f"{i}. [{t.formula_name}] {t.title}")
# 6. 判断是否可以发布
if passed and quality_report.is_good:
()
:
()
()
()
# 评分规则
if 3500 <= word_count <= 4000:
raw_score = 100 # 满分
elif word_count < 3000:
raw_score = (word_count / 3000) * 80 # 按比例扣分
elif word_count > 8000:
excess = word_count - 8000
raw_score = 100 - min(20, excess / 100) # 每100字扣1分,最多扣20分
else:
raw_score = 90 # 3500以下但3000以上
# AI味评分越低越好
if ai_score <= 15:
raw_score = 100 # 目标达成
else:
raw_score = max(0, 100 - (ai_score - 15) * 2) # 每超1%扣2分
# 基于事实核查报告
if fact_report:
confidence = fact_report.get("confidence", 0.8)
issues = fact_report.get("issues", [])
raw_score = confidence * 100 - len(issues) * 5
else:
# 无报告时使用启发式评估
raw_score = heuristic_accuracy_check(content) # 基础80分
score = 70 # 基础分
# 标题检查
if 10 <= len(title) <= 30: score += 10
if has_number(title): score += 5
if has_question(title): score += 5
# 开头检查
if has_story_hook(first_para): score += 5
if has_question_hook(first_para): score += 5
# 章节结构
if subheadings >= 5: score += 5
score = 80 # 基础分
# 标题层级
if h2_count >= 5: score += 5
# 代码块
if has_code_blocks: score += 5
# 列表结构
if list_items >= 3: score += 3
# 段落过长
if long_paragraphs > 30%: score -= 10
# 空行过多
if has_excess_blank_lines: score -= 5
custom_weights 参数自定义权重Created: 2026-02-14
Version: 1.0
Dependencies: src/utils/quality/, src/utils/deai/