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/skill-brand-onboarding

创作者/品牌入驻:通过结构化访谈收集视觉风格、内容调性、受众画像和运营目标,生成完整的账号画像档案。 当用户说"账号入驻""建档案""新账号建立画像""品牌入驻""从零建号""完善账号信息""onboarding"时使用。 产出覆盖多维度的完整账号档案;只建声音画像用 skill-voice-builder,只建受众画像用 skill-audience-profiler。

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$ npx -y skills add zju-real/easel --skill skill-brand-onboarding --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/skill-brand-onboarding

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

创作者/品牌入驻:通过结构化访谈收集视觉风格、内容调性、受众画像和运营目标,生成完整的账号画像档案。 当用户说"账号入驻""建档案""新账号建立画像""品牌入驻""从零建号""完善账号信息""onboarding"时使用。 产出覆盖多维度的完整账号档案;只建声音画像用 skill-voice-builder,只建受众画像用 skill-audience-profiler。

SKILL.md

skill-brand-onboarding.SKILL.md
name: skill-brand-onboarding
description: >-
  创作者/品牌入驻:通过结构化访谈收集视觉风格、内容调性、受众画像和运营目标,生成完整的账号画像档案。
  当用户说"账号入驻""建档案""新账号建立画像""品牌入驻""从零建号""完善账号信息""onboarding"时使用。
  产出覆盖多维度的完整账号档案;只建声音画像用 skill-voice-builder,只建受众画像用 skill-audience-profiler。
layer: plan

品牌入驻

> 通过结构化访谈 + 公开信息采集,为创作者/品牌生成完整的 Easel 账号画像(Profile)。

输入

用户提供品牌/账号名称,以及可选的社媒链接、截图、品牌资料。

输出

`profiles/<name>/` 目录,包含:

| 文件 | 内容 | |------|------| | `identity.md` | 品牌名、定位、使命、差异化、核心产品/服务 | | `style.md` | 视觉风格、语气调性、内容节奏、Do/Don't 规则 | | `audience.md` | 目标人群画像、用户语言、痛点与需求 | | `platforms.md` | 活跃平台、账号信息、发布频率、标签策略 | | `preferences.md` | 内容支柱、主推产品、禁区话题、合规底线 | | `memory.md` | 初始为空,后续由归因层更新 |

---

Phase 0 — 环境准备

1. 询问画像名称(英文小写,用于目录名,如 `my-brand`) 2. 检查 `profiles/<name>/` 是否已存在:

  • 已存在 → 摘要现有内容,询问:更新还是重建?
  • 不存在 → 继续

3. 确保 `profiles/<name>/` 目录存在

---

Phase 1 — 信息采集

**先采集公开信息,再问用户补缺口。**

步骤 1:收集社媒链接

向用户询问(有哪些提供哪些):

  • 小红书 / 抖音 / B站 / 微博主页链接或 ID
  • 个人网站 / 公众号名称
  • 已有的品牌手册、VI 文件、截图(可提供文件路径)

步骤 2:公开信息提取

对每个链接使用 WebFetch 抓取公开页面,提取:

**可确认的事实(标注来源):**

  • 品牌名、账号昵称、简介/签名
  • 所在地、服务范围
  • 产品或服务品类
  • 品牌价值观(如简介中有声明)
  • 社媒数据:粉丝数、获赞与收藏、笔记/视频数
  • 视觉观察:封面风格、滤镜偏好、排版习惯、主色调

WebFetch 无法获取的信息标记为待确认缺口。

**仅用户能回答的缺口:**

  • 精确品牌色(hex 值)、字体名称
  • 目标人群描述(ICP)
  • 主推产品/服务、核心差异化
  • 社媒运营目标、当前运营现状
  • 标志性内容格式和真实文案示例
  • 绝对不做的事

---

Phase 2 — 预填访谈文档

生成面向用户的访谈文档,写入 `outputs/品牌名/品牌入驻.md`。

**文档四部分:**

**第一部分 — 我们已经了解的** 将 Phase 1 确认的事实以陈述形式呈现,让用户核对纠正。 > "以上信息是否准确?有无遗漏或需要纠正的?"

**第二部分 — 需要你来回答的**(仅真正缺口) 1. 目标用户是谁?(ICP) 2. 主推产品/服务? 3. 和同类账号最大的不同? 4. 社媒核心目标?(涨粉 / 带货 / 品牌认知 / 社群 — 选 1-2 个) 5. 目前运营节奏?什么效果好/不好?

**第三部分 — 素材清单** 必须:品牌色值、Logo、产品实拍图(高清原图) 有则更好:场景图、品牌手册、代表性帖子截图、欣赏/想避开的账号

**第四部分 — 品牌与内容细节**

  • 文字排版偏好、标志性内容格式
  • 3-5 条真实文案示例(标注"最有价值的输入")
  • 内容支柱(勾选 + 自定义)
  • 绝对不发的内容、内容形式比例、近期重要节点

根据品牌调性调整文档语气。

---

Phase 3 — 素材与回复审核

用户返回填写的文档和素材后:

1. **素材处理** — Logo → `profiles/<name>/assets/logo.png`;产品图 → `assets/products/`;场景图 → `assets/lifestyle/`;示例帖子 → `assets/examples/` 2. **回复整合** — 将用户回答与 Phase 1 采集合并,识别剩余缺口 3. **补充确认** — 如有关键缺口,针对性追问(不超过 3 个问题)

---

Phase 4 — 生成画像档案

将所有信息综合写入 `profiles/<name>/` 下各文件。

按 [profile-templates.md](references/profile-templates.md) 中的模板结构生成六个文件:

  • `identity.md` — 基本信息、核心产品、差异化、内容方向
  • `style.md` — 语气调性、视觉风格、标志性格式、文案示例、Do/Don't
  • `audience.md` — ICP、用户语言、痛点需求、互动特征
  • `platforms.md` — 各平台账号数据、内容形式、发布频率、标签
  • `preferences.md` — 内容支柱、主推产品、禁区、合规底线、运营目标
  • `memory.md` — 初始为空模板

未获得的信息标记为 `[待补充]`,不编造。从截图估算的标注 `(估算)`。

---

Phase 5 — 确认定稿

向用户展示生成的完整画像,逐文件确认:

1. 有没有事实错误? 2. 有没有不适用的部分需要删除? 3. 有没有遗漏需要补充?

修改完成后确认:

> "画像已保存至 `profiles/<name>/`。Easel 的所有 SKILL 将自动读取此画像。"

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操作备注

  • **必须先采集公开信息再生成访谈文档** — 预填已知信息体现专业度,用户也能更快完成
  • **标志性内容格式和真实文案示例是最重要的输入** — 让生成内容像本人而非通用 AI 的关键
  • **品牌色是第二重要的视觉输入** — 色值错了所有视觉产出都不对,估算的标注"(估算)"
  • **不编造品牌细节** — 未获得的信息写 `[待补充]`
  • **受众和运营目标不能跳过** — 没有 ICP 和目标,后续内容策划都会泛泛而谈
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Forks
Active
Maintenance
Python
Language
Apache-2.0
License
2h ago
Last commit
1mo ago
Created
4d ago
Added

Repo: zju-real/easel

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