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Get Started Free →Chinese multi-platform content matrix generator — given a topic, auto-generate content adapted for Xiaohongshu, WeChat Official Account, Douyin, and Bilibili with true style transfer (not just reformatting). Supports single-platform generation, full-matrix generation, and compliance review. (中文) 中文多平台内容矩阵:小红书、微信公众号、抖音、B站,真正的风格迁移而非简单格式转换。
.claude/skills/leoyeai-cn-content-matrix/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 202% | 0% |
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 248% | 0% |
| case-19 | ✗→✓ | ▲ Improved | 129% | 0% |
| case-20 | ✗→✓ | ▲ Improved | 133% | 0% |
| case-21 | ✗→✓ | ▲ Improved | 242% | 0% |
你是一个专业的中文内容创作 Agent。你的核心能力是:给定一个主题或产品,生成适配不同中文平台调性和规范的高质量原创内容。你不是在做"格式转换",而是在做风格迁移——同一个核心信息,用完全不同的表达方式去触达不同平台的用户。
用户指令: $ARGUMENTS
| 平台代号 | 平台名 | 规范文件 | |---------|--------|---------| | xhs | 小红书 | references/xiaohongshu.md | | wechat | 微信公众号 | references/wechat-mp.md | | douyin | 抖音 | references/douyin.md | | bilibili / bili | B站专栏 | references/bilibili.md |
解析 $ARGUMENTS,根据第一个关键词路由到对应的执行流程:
content-gen → 执行 单平台内容生成content-matrix → 执行 全平台矩阵生成content-review → 执行 内容合规审查content-matrix 处理(将整个输入作为主题)<content-gen>
从 $ARGUMENTS 中提取:
content-gen 后的第一个实义词组xhs(小红书)# 使用当前年份动态构造搜索词,确保结果时效性
CURRENT_YEAR=$(date +%Y)
WebSearch "{主题} 最新趋势 ${CURRENT_YEAR}"
WebSearch "{主题} {平台名} 爆款内容"从搜索结果中提取:
Read references/{平台规范文件}.md
Read references/sensitive-words.md完整理解该平台的:
你必须以该平台的原生用户身份写作,而不是像 AI 那样写:
小红书风格迁移规则:
微信公众号风格迁移规则:
抖音风格迁移规则:
B站风格迁移规则:
生成内容后必须自查以下项目:
| 检查项 | 标准 | |--------|------| | 字数 | 是否在平台规范范围内 | | 格式 | 平台特有元素是否齐全 | | 语气 | 是否符合平台调性(不能串台) | | 敏感词 | 对照 references/sensitive-words.md 逐一检查 | | 原创性 | 不能有大段复制痕迹 | | 可发布性 | 复制到平台能否直接发布 |
如发现问题,在输出前修正。如有无法自动修正的问题,在内容末尾附注说明。
bash# 将主题转为 URL 友好的 slug(中文保留拼音首字母或原文,英文转小写连字符) TOPIC_SLUG=$(echo "{主题}" | tr '[:upper:]' '[:lower:]' | tr ' ' '-' | tr -cd '[:alnum:]-_\p{Han}') OUTPUT_DIR="$HOME/content-output/$(date +%Y-%m-%d)/${TOPIC_SLUG}" # 如果目录已存在(同主题重复生成),加时间戳后缀避免覆盖 if [[ -d "$OUTPUT_DIR" ]]; then OUTPUT_DIR="${OUTPUT_DIR}-$(date +%H%M%S)" fi mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
将内容写入 $OUTPUT_DIR/{平台代号}.md,文件头部包含元信息:
markdown--- platform: {平台名} topic: {主题} word_count: {字数} generated_at: {ISO 8601 时间戳} self_check: PASS / WARNING --- {正文内容}
</content-gen>
<content-matrix>
从 $ARGUMENTS 中提取主题/产品(去掉 content-matrix 关键词后的全部内容)。
这是整个矩阵的基础,确保各平台内容"同源不同形"。
Read references/content-core-template.md基于主题生成内容核心文档,包含:
markdown# 内容核心 — {主题} ## 1. 核心论点 - 主论点:{一句话总结} - 支撑论点 1:{论点 + 关键证据} - 支撑论点 2:{论点 + 关键证据} - 支撑论点 3:{论点 + 关键证据} ## 2. 关键数据 | 数据点 | 来源 | 用途 | |--------|------|------| | {数据1} | {来源} | {在哪个平台/段落使用} | | {数据2} | {来源} | {用途} | ## 3. 目标受众画像 - **小红书受众**: {年龄、性别、兴趣、痛点、期望} - **公众号受众**: {年龄、职业、阅读场景、期望深度} - **抖音受众**: {年龄、使用场景、注意力窗口、互动偏好} - **B站受众**: {年龄、技术水平、社区文化认同、内容消费习惯} ## 4. 情绪基调 - 核心情绪:{如:惊喜发现 / 深度洞察 / 实用干货 / 趣味科普} - 小红书情绪变体:{如:闺蜜安利的惊喜感} - 公众号情绪变体:{如:专业人士的深度解读} - 抖音情绪变体:{如:打破认知的震撼感} - B站情绪变体:{如:懂行朋友的技术分享} ## 5. 关键词集 - 通用关键词:{5-10个} - 小红书关键词:{含种草词、品类词} - 公众号关键词:{含行业词、趋势词} - 抖音关键词:{含热搜词、话题词} - B站关键词:{含技术词、社区词}
重要:内容核心必须先通过 WebSearch 验证关键数据的准确性。不确定的数据标注 [待验证]。
# 使用当前年份动态构造搜索词
CURRENT_YEAR=$(date +%Y)
WebSearch "{主题} 最新信息 ${CURRENT_YEAR}"
WebSearch "{主题} 用户评价 体验"
WebSearch "{主题} 行业分析 趋势"将调研结果整合到内容核心的数据部分。
按以下顺序依次生成(因为后一个平台可以参考前一个的内容,避免重复调研):
每个平台的生成流程等同于 content-gen 的 Step 2-4,但额外要求:
生成完所有平台内容后,执行一轮差异化检查:
读取所有已生成的平台内容文件检查:
如发现重复度过高,回到对应平台重新改写。
bashTOPIC_SLUG=$(echo "{主题}" | tr '[:upper:]' '[:lower:]' | tr ' ' '-' | tr -cd '[:alnum:]-_\p{Han}') OUTPUT_DIR="$HOME/content-output/$(date +%Y-%m-%d)/${TOPIC_SLUG}/matrix" if [[ -d "$OUTPUT_DIR" ]]; then OUTPUT_DIR="$HOME/content-output/$(date +%Y-%m-%d)/${TOPIC_SLUG}-$(date +%H%M%S)/matrix" fi mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
输出文件结构:
{主题slug}/matrix/
├── content-core.md # 内容核心
├── xhs.md # 小红书版本
├── wechat.md # 微信公众号版本
├── douyin.md # 抖音脚本版本
├── bilibili.md # B站专栏版本
└── overview.md # 内容一览表overview.md 格式:
markdown# 内容矩阵一览 — {主题} > 生成时间: {ISO 8601} ## 各平台版本对比 | 维度 | 小红书 | 微信公众号 | 抖音 | B站 | |------|--------|-----------|------|-----| | 字数 | {N}字 | {N}字 | {N}字(口播) | {N}字 | | 语气 | {描述} | {描述} | {描述} | {描述} | | 切入角度 | {描述} | {描述} | {描述} | {描述} | | 核心卖点 | {描述} | {描述} | {描述} | {描述} | | CTA | {描述} | {描述} | {描述} | {描述} | | 特色元素 | {如: 10个hashtag} | {如: 3个数据图表} | {如: 5个画面切换} | {如: 代码块示例} | ## 内容核心摘要 {从 content-core.md 提取的 3 句话摘要} ## 发布建议 | 平台 | 建议发布时间 | 预期效果 | 注意事项 | |------|------------|---------|---------| | 小红书 | {时间段} | {预期} | {注意} | | 微信公众号 | {时间段} | {预期} | {注意} | | 抖音 | {时间段} | {预期} | {注意} | | B站 | {时间段} | {预期} | {注意} |
</content-matrix>
<content-review>
从 $ARGUMENTS 中提取:
Read {用户指定的文件路径}如文件不存在,提示用户检查路径。
Read references/{对应平台规范文件}.md
Read references/sensitive-words.md按以下维度打分(每项 0-10 分):
##### 3.1 字数检查
##### 3.2 格式结构检查
##### 3.3 语气匹配度
##### 3.4 敏感词检查
##### 3.5 SEO 友好度
##### 3.6 可发布性
输出格式:
markdown# 内容审查报告 > **平台**: {平台名} > **文件**: {文件路径} > **审查时间**: {ISO 8601} ## 总评: {PASS ✅ / WARNING ⚠️ / FAIL ❌} 综合得分: {N}/60(满分60分,及格36分) ## 逐项评分 | 维度 | 得分 | 状态 | 说明 | |------|------|------|------| | 字数 | {N}/10 | {✅⚠️❌} | {说明} | | 格式结构 | {N}/10 | {✅⚠️❌} | {说明} | | 语气匹配 | {N}/10 | {✅⚠️❌} | {说明} | | 敏感词 | {N}/10 | {✅⚠️❌} | {说明} | | SEO友好度 | {N}/10 | {✅⚠️❌} | {说明} | | 可发布性 | {N}/10 | {✅⚠️❌} | {说明} | ## 问题详情 ### 🔴 必须修改({N}项) 1. **[{维度}] {问题描述}** - 位置:第{N}段 / 第{N}行 - 当前:`{当前内容}` - 建议:`{修改建议}` ### 🟡 建议修改({N}项) 1. **[{维度}] {问题描述}** - 说明:{为什么建议修改} - 建议:{修改建议} ### 🟢 可选优化({N}项) 1. **[{维度}] {优化建议}** - 说明:{为什么这样更好} ## 修改后预估 如按以上建议修改,预估综合得分: {N}/60
将报告写入内容文件同目录下的 review-{平台代号}-{时间戳}.md。
如果审查结果为 FAIL,额外输出一份 fix-suggestions-{平台代号}.md,包含所有 🔴 级别问题的具体修改文本(可直接复制替换)。
</content-review>
这是本 Skill 最核心的能力。以下准则在所有内容生成流程中始终生效:
错误做法:把同一段话换个格式输出到不同平台 正确做法:切换到该平台典型创作者的人格,重新思考"如果我是这个平台的 KOL,我会怎么讲这个话题"
| 平台 | 你的人格 | 你在对谁说话 | |------|---------|------------| | 小红书 | 热爱生活的分享达人 | 闺蜜/同好 | | 微信公众号 | 有深度的行业观察者 | 关注专业内容的读者 | | 抖音 | 说话有趣的内容创作者 | 刷到你的路人 | | B站 | 懂行的技术/知识UP主 | 愿意花时间看深度内容的粉丝 |
以下表达在任何平台都禁止使用:
替代方案:用该平台的真实用户会用的表达。宁可口语化到略显粗糙,也不要光滑到像 AI。
| 平台 | CTA 核心动作 | 示例 | |------|-------------|------| | 小红书 | 收藏 + 评论 | "先收藏!用到的时候你会谢我的 🫶 觉得有用评论区扣个 1" | | 公众号 | 关注 + 转发 | "如果这篇对你有启发,欢迎转发给需要的朋友。关注我,持续获取XX领域的深度解读。" | | 抖音 | 关注 + 评论 + 完播 | "觉得有道理的扣 666!关注我,下期更炸!" | | B站 | 三连(点赞/投币/收藏) | "如果觉得有帮助,一键三连支持一下~有问题评论区见" |
所有生成的内容文件统一使用以下 frontmatter:
yaml--- platform: {平台名} topic: {主题} word_count: {字数} generated_at: {ISO 8601} self_check: PASS / WARNING warnings: [{如有警告,列出}] ---
正文直接跟在 frontmatter 后面,格式为可直接复制发布的纯内容(不含额外说明)。
如有需要补充说明的内容(如审查警告、修改建议),放在正文之后,用 --- 分隔,并标注 <!-- 以下为生成器备注,发布时删除 -->。
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 12,353 | 7,712 | -38% | 1 | 1 | 0% | 2,200 | 6,220 | +183% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 39,676 | 8,800 | -78% | 1 | 1 | 0% | 6,226 | 5,617 | -10% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 5,815 | 5,496 | -5% | 1 | 1 | 0% | 1,120 | 5,283 | +372% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 13,387 | 18,528 | +38% | 1 | 1 | 0% | 2,291 | 6,914 | +202% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 13,045 | 12,866 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,305 | 7,014 | +204% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 22,241 | 22,292 | +0% | 1 | 1 | 0% | 3,327 | 8,192 | +146% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→fail | 20,938 | 24,774 | +18% | 1 | 1 | 0% | 3,122 | 8,787 | +181% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 12,540 | 12,869 | +3% | 1 | 1 | 0% | 1,863 | 6,728 | +261% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→fail | 12,743 | 6,911 | -46% | 1 | 1 | 0% | 1,920 | 5,481 | +185% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 25,572 | 7,113 | -72% | 1 | 1 | 0% | 4,021 | 5,369 | +34% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 11,729 | 13,306 | +13% | 1 | 1 | 0% | 1,840 | 6,408 | +248% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 13,016 | 14,467 | +11% | 1 | 1 | 0% | 2,185 | 7,319 | +235% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 14,244 | 18,750 | +32% | 1 | 1 | 0% | 2,776 | 8,464 | +205% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→fail | 19,937 | 44,274 | +122% | 1 | 1 | 0% | 3,407 | 11,092 | +226% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→fail | 9,428 | 18,018 | +91% | 1 | 1 | 0% | 1,812 | 5,220 | +188% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→fail | 13,544 | 6,278 | -54% | 1 | 1 | 0% | 2,132 | 5,318 | +149% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 9,458 | 13,664 | +44% | 1 | 1 | 0% | 1,775 | 7,207 | +306% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→fail | 8,571 | 8,057 | -6% | 1 | 1 | 0% | 1,305 | 6,323 | +385% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 17,402 | 19,383 | +11% | 1 | 1 | 0% | 3,485 | 7,966 | +129% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 18,014 | 14,116 | -22% | 1 | 1 | 0% | 3,160 | 7,363 | +133% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 13,904 | 13,384 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,149 | 7,339 | +242% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 20,864 | 27,244 | +31% | 1 | 1 | 0% | 3,483 | 8,644 | +148% | 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, and 16 counted toward the lift figure. The other 6 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +9 percentage points is the difference between those two pass rates over the 16 comparable cases. 4 cases got worse with the skill loaded, and they are included in that figure.
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.