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Get Started Free →智能内容创作与发布全流程系统。根据用户需求自动识别场景， 编排调用网页采集、智能配图、小红书图文生成、热点内容创作、多平台发布等技能， 实现从内容获取到发布的一站式自动化。 支持场景： - 网页内容采集与再创作（采集→配图→发布） - 热点内容创作（热点采集→AI生成→多平台发布） - 原创内容优化（配图→小红书图文→发布） - 单一功能调用（采集/配图/图文/发布） 支持平台：微信公众号、小红书、X/Twitter、B站
.claude/skills/anbeime-intelligent-content-system/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 78% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 12% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 111% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 65% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 128% | 0% |
系统会自动分析用户输入，识别以下场景：
| 场景代码 | 场景名称 | 触发关键词 | 技能链 | |---------|---------|-----------|--------| | A1 | 采集并发布 | "采集+发布"、"抓取+推送" | url-to-markdown → format → illustrator → publish | | A2 | 采集并配图 | "采集+配图"、"抓取+插图" | url-to-markdown → illustrator | | A3 | 采集转小红书 | "采集+小红书"、"网页转小红书" | url-to-markdown → xhs-images | | B1 | 热点文章生成 | "热点+文章"、"爆款+公众号" | wechat-hotspot-publisher | | B2 | 热点图文生成 | "热点+小红书"、"爆款+图文" | wechat-hotspot → xhs-images | | B3 | 热点多平台发布 | "热点+多平台" | wechat-hotspot → multi-publish | | C1 | 文章配图 | "配图"、"插图"、"加图" | article-illustrator | | C2 | 转小红书图文 | "转小红书"、"生成图文" | xhs-images | | C3 | 多平台发布 | "发布到"、"推送到" | format → publish | | D1 | 仅采集网页 | "采集"、"抓取"、"保存网页" | url-to-markdown | | D2 | 仅配图 | "配图"（单独） | article-illustrator | | D3 | 仅小红书图文 | "小红书图文"（单独） | xhs-images | | D4 | 仅发布 | "发布"（单独） | publish |
详细识别规则见：references/scenario-detection.md
系统会根据场景自动收集必需参数：
执行过程中会实时反馈进度：
✓ 场景识别：A1 - 采集并发布
✓ 参数收集完成
→ 步骤1/4：采集网页内容...
✓ 步骤1/4：内容已采集（3500字）
→ 步骤2/4：格式优化...
✓ 步骤2/4：格式已优化
→ 步骤3/4：生成配图...
✓ 步骤3/4：已生成3张配图
→ 步骤4/4：发布到微信公众号...
✓ 步骤4/4：已推送到草稿箱
✅ 任务完成！用户需求："采集这篇文章并发布到微信公众号"
执行流程：
baoyu-url-to-markdown 采集网页内容baoyu-format-markdown 优化格式article-illustrator 生成配图wechat-publisher 发布到微信草稿箱输出：
用户需求："采集这篇文章并配图"
执行流程：
baoyu-url-to-markdown 采集网页内容article-illustrator 生成配图输出：
用户需求："把这个网页转成小红书图文"
执行流程：
baoyu-url-to-markdown 采集网页内容baoyu-xhs-images 生成小红书图文输出：
用户需求："根据AI热点生成一篇公众号文章"
执行流程：
wechat-hotspot-publisher 采集热点并生成文章输出：
用户需求："根据AI热点生成小红书图文"
执行流程：
wechat-hotspot-publisher 采集热点并生成内容baoyu-xhs-images 转换为小红书图文输出：
用户需求："根据AI热点生成内容，发布到微信和小红书"
执行流程：
wechat-hotspot-publisher 采集热点并生成文章baoyu-xhs-images 转换为小红书图文输出：
用户需求："给这篇文章配图"
执行流程：
article-illustrator 分析文章并生成配图输出：
用户需求："把这篇文章转成小红书图文"
执行流程：
baoyu-xhs-images 生成小红书图文输出：
用户需求："把这篇文章发布到微信和X"
执行流程：
baoyu-format-markdown 优化格式输出：
用户需求："采集这个网页"
执行流程：
baoyu-url-to-markdown 采集网页内容输出：
用户需求："给文章配图"
执行流程：
article-illustrator 生成配图输出：
用户需求："生成小红书图文"
执行流程：
baoyu-xhs-images 生成图文输出：
用户需求："发布到微信"
执行流程：
输出：
bash# 检查Node.js node --version # 检查Chrome chrome --version # 检查Python python --version
bash# 创建配置文件 ~/.baoyu-skills/.env # 配置内容（可选） WECHAT_APP_ID=your_app_id WECHAT_APP_SECRET=your_app_secret
用户："采集这篇文章并发布到微信公众号"
URL: https://example.com/article
系统识别：场景A1
执行流程：
✓ 场景识别：A1 - 采集并发布
✓ 参数收集：URL已获取
→ 步骤1/4：采集网页内容...
✓ 步骤1/4：内容已采集（3500字）
→ 步骤2/4：格式优化...
✓ 步骤2/4：格式已优化
→ 步骤3/4：生成配图...
✓ 步骤3/4：已生成3张配图
→ 步骤4/4：发布到微信公众号...
✓ 步骤4/4：已推送到草稿箱
✅ 任务完成！
文件：url-to-markdown/example.com/article.md
配图：imgs/illustration-*.png（3张）
微信：已推送到草稿箱，请登录后台查看用户："根据AI热点生成一篇文章，发布到微信和小红书"
系统识别：场景B3
执行流程：
✓ 场景识别：B3 - 热点多平台发布
→ 收集参数：请提供关键词
用户："AI工具"
✓ 参数收集：关键词已获取
→ 步骤1/3：采集热点并生成文章...
✓ 步骤1/3：已生成文章《AI工具的未来：10个必知趋势》
→ 步骤2/3：转换为小红书图文...
✓ 步骤2/3：已生成5张小红书图文
→ 步骤3/3：多平台发布...
✓ 步骤3/3：发布完成
✅ 任务完成！
微信：已推送到草稿箱
小红书：图文已生成（5张），请手动发布
文件：xhs-images/ai-tools/01-cover.png 至 05-ending.png用户："给这篇文章配图"
文件：article.md
系统识别：场景C1
执行流程：
✓ 场景识别：C1 - 文章配图
✓ 参数收集：文件路径已获取
→ 步骤1/1：分析文章并生成配图...
✓ 步骤1/1：已生成4张配图
✅ 任务完成！
文件：article.md（已更新）
配图：imgs/illustration-*.png（4张）
配图位置：第2、4、6、8段后用户："把这个网页转成小红书图文"
URL: https://example.com/tutorial
系统识别：场景A3
执行流程：
✓ 场景识别：A3 - 采集转小红书
✓ 参数收集：URL已获取
→ 步骤1/2：采集网页内容...
✓ 步骤1/2：内容已采集（2800字）
→ 步骤2/2：生成小红书图文...
✓ 步骤2/2：已生成6张小红书图文
✅ 任务完成！
文件：xhs-images/tutorial/01-cover.png 至 06-ending.png
风格：notion（知识卡片风格）
布局：dense（高信息密度）用户可以自定义技能调用顺序：
用户："采集这篇文章，先配图，再转小红书，最后发布到微信"
系统识别：自定义工作流
执行流程：
1. baoyu-url-to-markdown（采集）
2. article-illustrator（配图）
3. baoyu-xhs-images（转小红书）
4. wechat-publisher（发布）支持批量处理多个内容：
用户："采集这5篇文章并发布到微信"
URLs: [url1, url2, url3, url4, url5]
系统识别：批量场景A1
执行流程：
对每个URL执行场景A1工作流支持设置定时发布：
用户："采集这篇文章，明天上午10点发布到微信"
系统识别：场景A1 + 定时发布
执行流程：
1. 立即执行采集和配图
2. 设置定时任务，明天10点发布症状：系统识别的场景与用户意图不符
解决方案：
症状：系统无法提取必需参数
解决方案：
症状：某个技能执行失败
解决方案：
症状：内容无法发布到平台
解决方案：
症状：工作流执行时间过长
解决方案：
🚀 一句话完成从内容获取到多平台发布的全流程！
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-17 | pass→pass | 11,225 | 9,568 | -15% | 1 | 1 | 0% | 1,834 | 6,129 | +234% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→pass | 16,761 | 8,921 | -47% | 1 | 1 | 0% | 3,486 | 6,198 | +78% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 29,665 | 13,801 | -53% | 1 | 1 | 0% | 6,200 | 6,969 | +12% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 15,129 | 9,292 | -39% | 1 | 1 | 0% | 2,874 | 6,060 | +111% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 17,315 | 4,093 | -76% | 1 | 1 | 0% | 3,115 | 5,142 | +65% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 13,919 | 6,073 | -56% | 1 | 1 | 0% | 2,376 | 5,410 | +128% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 17,770 | 11,604 | -35% | 1 | 1 | 0% | 2,680 | 6,320 | +136% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 20,577 | 15,337 | -25% | 1 | 1 | 0% | 3,425 | 6,989 | +104% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→fail | 18,275 | 8,837 | -52% | 1 | 1 | 0% | 3,293 | 6,116 | +86% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→fail | 19,581 | 7,009 | -64% | 1 | 1 | 0% | 2,969 | 5,636 | +90% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 9,255 | 3,110 | -66% | 1 | 1 | 0% | 1,671 | 4,954 | +196% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 12,701 | 5,823 | -54% | 1 | 1 | 0% | 2,440 | 5,510 | +126% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 18,428 | 8,713 | -53% | 1 | 1 | 0% | 3,070 | 6,022 | +96% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 9,117 | 4,927 | -46% | 1 | 1 | 0% | 1,448 | 5,339 | +269% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 15,999 | 6,468 | -60% | 1 | 1 | 0% | 2,448 | 5,536 | +126% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 15,004 | 7,890 | -47% | 1 | 1 | 0% | 3,005 | 6,051 | +101% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 8,441 | 7,142 | -15% | 1 | 1 | 0% | 1,401 | 5,770 | +312% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 11,945 | 10,134 | -15% | 1 | 1 | 0% | 1,988 | 6,176 | +211% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 16,409 | 7,931 | -52% | 1 | 1 | 0% | 2,523 | 5,691 | +126% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 17,307 | 10,943 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,855 | 6,182 | +117% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 12,561 | 10,950 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,326 | 6,579 | +183% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 12,095 | 9,553 | -21% | 1 | 1 | 0% | 2,032 | 5,987 | +195% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +64 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.