ai-image-gen
通用 AI 生图:文生图 / 图生图 / 图像变体。当用户说 AI 生图、AI 画图、文生图、图生图、生成图片、生成配图、图像生成、AI 出图、AI…
评论区运营与舆情危机应对:为一批评论生成分层回复模板(赞美/提问/求购/杠精/黑粉) 与分级处理规则,从评论中挖掘选题反哺内容,负面事件时做危机分级 + 声明草稿 + 统一口径。 当用户说"回复评论"、"评论区运营"、"评论怎么回"、"钓评论"、"引导互动"、 "评论区选题"、"舆情"、"危机公关"、"差评"、"黑粉"、"被骂了"、"道歉声明"、 "统一口径"、"负面缠上来了"、"翻车了怎么办"时触发。 和 skill-quality-gate 的区别:quality-gate 是发布前合规质检, community-ops
$ npx -y skills add zju-real/easel --skill skill-community-ops --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/skill-community-opsContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
评论区运营与舆情危机应对:为一批评论生成分层回复模板(赞美/提问/求购/杠精/黑粉) 与分级处理规则,从评论中挖掘选题反哺内容,负面事件时做危机分级 + 声明草稿 + 统一口径。 当用户说"回复评论"、"评论区运营"、"评论怎么回"、"钓评论"、"引导互动"、 "评论区选题"、"舆情"、"危机公关"、"差评"、"黑粉"、"被骂了"、"道歉声明"、 "统一口径"、"负面缠上来了"、"翻车了怎么办"时触发。 和 skill-quality-gate 的区别:quality-gate 是发布前合规质检, community-ops
name: skill-community-ops description: >- 评论区运营与舆情危机应对:为一批评论生成分层回复模板(赞美/提问/求购/杠精/黑粉) 与分级处理规则,从评论中挖掘选题反哺内容,负面事件时做危机分级 + 声明草稿 + 统一口径。 当用户说"回复评论"、"评论区运营"、"评论怎么回"、"钓评论"、"引导互动"、 "评论区选题"、"舆情"、"危机公关"、"差评"、"黑粉"、"被骂了"、"道歉声明"、 "统一口径"、"负面缠上来了"、"翻车了怎么办"时触发。 和 skill-quality-gate 的区别:quality-gate 是发布前合规质检, community-ops 是发布后的评论互动与危机响应。 layer: publish
> 发布后的运营层能力:回复评论、从评论挖选题、负面事件时分级响应。三种模式,命中哪个做哪个。
| 模式 | 触发场景 | 核心产出 | |------|----------|----------| | A 评论回复策略 | 有一批评论要回 / 问"评论怎么回" | 分层回复模板 + 分级处理规则 | | B 评论区选题反哺 | 问"评论区能挖什么选题" / 给了一堆评论 | 3-5 条下一步选题建议 | | C 舆情危机应对 | 出现负面事件、差评风波、被黑 | 危机分级 + 声明草稿 + 统一口径 + 红线 + 时效 |
一次请求可能命中多个模式(如"评论区吵起来了,帮我回一下顺便看要不要出声明")。先判定模式,再按对应流程执行。若输入模糊,先问清"是要回评论、挖选题、还是处理负面"。
| 字段 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | 评论内容 | 模式 A/B 必填 | 一批真实评论,或"我这类内容常收到 XX 类评论"的场景描述 | | 负面事件描述 | 模式 C 必填 | 发生了什么、在哪个平台、扩散到什么程度、有无实锤 | | 目标平台 | 推荐 | 小红书 / 抖音 / B站 / 微博 / 公众号 / 知乎,决定调性 | | 品牌人设/红线 | 可选 | 无 Profile 时可手动提供,用于定语气和口径 |
1. 读 `references/reply-playbook.md`「一、五类评论分层话术库」,按五类归类用户给的评论:普通赞美 / 专业提问 / 求购买求链接 / 杠精抬杠 / 黑粉恶意差评。 2. 每类给 2-3 条可套用的回复模板(用 `[占位符]` 表示品牌名、产品、链接等,不写死具体 case)。 3. 按 `references/reply-playbook.md`「二、分级处理规则」给出处置分级:必回 / 引导私信 / 置顶 / 冷处理 / 删除拉黑,并说明每条评论归入哪级、为什么。 4. 按目标平台调语气:读 `references/platform-comment-ecology.md` 对应平台段(小红书亲和、B站梗感、知乎专业、抖音短平快、微博快节奏、公众号克制)。 5. 输出:分类回复模板表 + 分级处置清单 + 平台语气提示。
1. 通读评论,按 `references/topic-mining.md`「一、评论聚类维度」聚类出高频诉求、重复疑问、争议点、许愿、吐槽。 2. 统计每类出现的信号强度(高频 / 中频 / 零星但尖锐)。 3. 按 `references/topic-mining.md`「二、评论转选题公式」把高价值聚类转成 3-5 条具体选题建议。 4. 每条选题给:选题标题方向 + 来自哪条/哪类评论 + 为什么值得做 + 建议形式(图文/视频/合集)。 5. 输出:评论聚类摘要 + 3-5 条选题建议卡。
1. 读 `references/crisis-grading.md`「一、危机三级分级标准」,按事件性质、扩散度、是否有实锤、是否触及安全/法律/伦理底线,判定:🟢 可忽略 / 🟡 需回应 / 🔴 需正式声明。给出判定依据(命中了哪几条标准)。 2. 按判定档位取对应产出:
3. 出「对外统一口径」:一句话核心立场 + 3-5 条 Q&A 应答口径,确保团队对外说法一致(`references/crisis-grading.md`「五、统一口径」)。 4. 出「红线清单」:此次绝对不要做的动作(`references/crisis-grading.md`「六、危机红线」,如删评控评、甩锅、情绪化对线、大规模拉黑)。 5. 出「响应时效建议」:按档位给黄金响应窗口(`references/crisis-grading.md`「七、响应时效」)。 6. 输出:危机分级结论 + 话术/声明草稿 + 统一口径 + 红线清单 + 时效建议。
**有 Profile 时:**
**无 Profile 时:**
1. 模板一律用 `[占位符]`,不写死具体品牌/产品/人名的 case。 2. 危机分级必须给出判定依据,不能只给结论。 3. 声明草稿只承诺能兑现的措施,不写空话套话,不做虚假承诺。 4. 不建议任何删评控评、水军刷屏、恶意对线等违规或损害长期信任的动作。 5. 回复与口径符合目标平台评论生态,不生搬其他平台调性。
An open-source AI agent for social media — discover trends, create content, publish everywhere, and learn what works across Xiaohongshu, Douyin, Zhihu, Bilibili, and more.🎨一个开源的 AI 社交媒体智能体——发现热点趋势、创作内容、一键发布至各大平台,并学习分析哪些内容真正有效,覆盖小红书、抖音、知乎、哔哩哔哩等平台。
Repo: zju-real/easel
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AI 视频生成:文生视频 / 图生视频 / 数字人首帧驱动。通过可插拔 provider(通义万相 Wan / 火山 Seedance / 快手可灵 / OpenAI…
outputs/ 目录下的产物管理:按日期/平台/类型归档、打标签、搜索历史内容、生成素材清单。 当用户说"整理素材"、"归档"、"找之前的内容"、"搜索历史"、"素材管理"、…
音频降噪:去除录音中的背景噪声、电流声、风噪、嗡嗡声,基于 ffmpeg 滤镜链(afftdn/highpass/lowpass)。…
通用音频处理:音频剪辑/裁剪、格式转码(mp3/wav/m4a/aac)、音量归一化、从视频提取音轨、多段拼接、淡入淡出、变速(保音高)。当用户说“剪音频”“裁一段”“转成…