content-review

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

前置加载： 审核前先加载 HAMLETDEER.md 中的 Clock Audit Checklist 和质量标准。

按以下顺序执行 6 项检查，每项独立评分：

Step 0: 时钟节奏审核（视频内容）

如果审核的是视频脚本，执行 HAMLETDEER.md 中的 Clock Audit Checklist：

• 12:00 (Hook) — 前 3 秒能停住滑动吗？
• 3:00 (Escalation) — 能量是在上升还是在消退？
• 6:00 (Payload/Pivot) — 核心价值有没有在这里交付？
• 9:00 (Climax/Push) — 这是不是最强的一刻？能驱动收藏/分享/关注吗？
• 没有死区 — 是否存在连续 15 秒没有新信息、没有能量变化的段落？
• HKRR 对齐 — 短视频是否只选了一个 HKRR 元素？长视频是否四个元素都有体现？
• 微操技巧 — 是否在时钟位之间使用了至少 2 种微观留人技巧（开放循环/信息缺口/视觉锚点/断裂感）？

评分规则：

• 6/6 通过 → ✅ 节奏合格
• 4-5/6 通过 → ⚠️ 建议优化（标注具体时钟位）
• ≤3/6 通过 → ❌ 脚本需要重写

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：

1. 读取内容的 body 字段
2. 扫描内置敏感词库（政治、暴力、色情、医疗宣称、金融宣称）
3. 扫描平台特定限流词（根据 content 的 platform 字段）
4. 扫描用户自定义词库 ~/.autocrew/sensitive-words/custom.txt
5. 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）：

1. 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）
2. 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：

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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 4.5: 七问自检（文案终极检验）

对内容逐一回答以下 7 个问题。每个问题必须给出具体答案，答不上来就是该项不合格。

Q1: 用户思维 — 这条内容为用户提供了什么？

• 提供了解决方法？引发了共鸣？提供了谈资？带来了快乐？
• 还是纯粹自嗨？（例：做餐饮加盟的教人怎么拌饭好吃 = 自嗨）
• 必须明确回答内容给用户的具体价值

Q2: 动词名词替换形容词 — 内容里是否滥用形容词？

• 形容词是作者的主观感受，要让观众自己得出结论
• 反面："我工作很累" → 正面："从早 7 点干到晚 11 点，一周 7 天没休息，上厕所时间都快没了"
• 检查所有形容词，能换成具体动词/名词/数据的必须换

Q3: 可信度支撑 — 用户凭什么相信你说的话？

• 每个核心论点是否有以下至少一种支撑：权威认证、数据佐证、亲身经历
• 反面："多动的孩子往往体育天赋惊人"后面没有任何事实佐证 → 直接滑走
• 没有支撑的断言必须补充或删除

Q4: 每句话的目的 — 每一句话在文章中的作用是什么？

• 推进叙事发展？拉近共鸣？制造期待？
• 如果一句话找不到明确目的 → 删掉或改写
• 不允许存在无功能的废句

Q5: 关键印象与人设 — 用户看完后印象最深的一个点是什么？最大感受是什么？

• 这个印象直接决定你的人设是否跑偏
• 如果答不上来，说明内容缺乏记忆点
• 必须能用一句话说出"用户看完会记住___"

Q6: 金句转发 — 如果观众想转发一句话，会是哪句？

• 这句话在网上能搜到吗？（搜得到 = 不够原创）
• 如果整篇没有一句值得转发的话 → 缺少金句，需要补
• 金句是内容传播的核心驱动力

Q7: 说人话 — 文案是否自然、不端着、不做作？

• 是否堆砌成语？是否播音腔？是否书面语过重？
• 一句话用 3 个成语 = 不合格
• 标准：读出来像正常人说话，不别扭

评分规则：

• 7/7 全部能回答 → ✅ 文案过关
• 5-6/7 能回答 → ⚠️ 需要针对性修改（标注具体不合格项）
• ≤4/7 能回答 → ❌ 文案需要大改

---

Step 4.6: 标题公式检查（原 4.5）

检查标题是否命中至少一个标题公式：

公式	模式
数字+结果	包含具体数字+结果描述
反常识	反直觉/反常识声明
身份+痛点	身份标签+痛点描述
悬念缺口	未完结/省略号/悬念
对比结构	A vs B 对比
共鸣提问	"为什么…" 式提问

评分规则：

• 命中 1+ 个公式 → ✅ 标题公式合格
• 未命中任何公式 → ⚠️ 建议优化标题

Step 4.6: 评论触发点检查

检查内容是否包含至少 1 个评论触发点：

• 争议埋点（故意留一个可讨论的观点）
• 未答问题（提出但不完全解答，引导评论区补充）
• 金句钩子（一句值得截图/转发的话）

评分规则：

• 有 1+ 个触发点 → ✅ 通过
• 无触发点 → ⚠️ 建议添加，评论量直接影响算法推荐

Step 4.7: 完播率微操检查

检查是否使用了至少 2 种微观留人技巧：

• 开放循环（Open Loop）— 前面抛问题，延迟回答
• 信息缺口（Curiosity Gap）— 段落结尾有前向动力
• 视觉锚点（Visual Anchor）— 段间高密度独立金句
• 断裂感（Rhythm Break）— 长段落中突然超短句

评分规则：

• 使用 2+ 种 → ✅ 微操合格
• 使用 1 种 → ⚠️ 建议增加留人手段
• 未使用 → ❌ 缺乏微观留人技巧

Step 4.8: 流量假设检查

检查内容是否有流量假设：

• hypothesis 字段存在且非空 → ✅ 通过
• hypothesis 缺失 → ⚠️ 建议补充，无假设无法形成数据闭环

Step 4.9: 内容支柱对齐检查

如果 creator-profile.json 配置了 contentPillars：

1. 检查这条内容是否标注了所属支柱
2. 检查最近 10 条内容的支柱分布是否偏离目标 contentRatio
   • 偏离 <15% → ✅ 分布健康
   • 偏离 15-30% → ⚠️ 建议调整下一条内容方向
   • 偏离 >30% → ❌ 内容方向严重偏离定位

未配置 contentPillars 时跳过此步骤。

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

### 5. 七问自检 {✅/⚠️/❌}
通过：{n}/7
{逐条列出每个问题的回答或不合格原因}

### 6. 标题公式 {✅/⚠️}
{详细结果}

### 7. 评论触发点 {✅/⚠️}
{详细结果}

### 8. 完播率微操 {✅/⚠️/❌}
{详细结果}

### 9. 流量假设 {✅/⚠️}
{详细结果}

### 10. 内容支柱对齐 {✅/⚠️/❌/跳过}
{详细结果}

### 📌 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：

1. Diff Tracker 自动记录 before/after
2. Rule Distiller 检查是否达到提炼阈值（5+ 次同类修改）
3. 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