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人设一致性检查与品牌调性检查:对比内容与创作者画像的账号定位、内容赛道、形式、受众、 风格和偏好, 输出一致性评分和具体偏离点。当用户说"符合我的人设吗"、"一致性检查"、"风格对不对"、 "像我写的吗"、"品牌一致"、"调性检查"、"这是我的风格吗"、"人设偏了没"、 "语气对不对"、"品牌声音检查"时触发。 必须有 Profile 才能工作;无 Profile 时提示先创建。

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$ npx -y skills add zju-real/easel --skill skill-persona-check --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-persona-check

Context preview

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

人设一致性检查与品牌调性检查:对比内容与创作者画像的账号定位、内容赛道、形式、受众、 风格和偏好, 输出一致性评分和具体偏离点。当用户说"符合我的人设吗"、"一致性检查"、"风格对不对"、 "像我写的吗"、"品牌一致"、"调性检查"、"这是我的风格吗"、"人设偏了没"、 "语气对不对"、"品牌声音检查"时触发。 必须有 Profile 才能工作;无 Profile 时提示先创建。

SKILL.md

skill-persona-check.SKILL.md
name: skill-persona-check
description: >-
  人设一致性检查与品牌调性检查:对比内容与创作者画像的账号定位、内容赛道、形式、受众、
  风格和偏好,
  输出一致性评分和具体偏离点。当用户说"符合我的人设吗"、"一致性检查"、"风格对不对"、
  "像我写的吗"、"品牌一致"、"调性检查"、"这是我的风格吗"、"人设偏了没"、
  "语气对不对"、"品牌声音检查"时触发。
  必须有 Profile 才能工作;无 Profile 时提示先创建。
layer: publish

人设一致性检查

> 检查内容是否符合创作者人设和品牌调性,输出一致性评分与偏离诊断。

与其他 SKILL 的区别

| SKILL | 定位 | 关注点 | |---|---|---| | **persona-check**(本 SKILL) | 人设/品牌一致性 | 账号定位、题材、形式、受众、风格是否匹配画像 | | skill-quality-gate | 深度合规 + 质量审核 | 平台规则、内容质量 | | skill-publish-checklist | 完整性检查 | 有没有漏标题、漏封面等 |

前提条件

本 SKILL **必须有 Profile 才能工作**。Profile 中应包含以下信息(部分或全部):

  • `identity.md`:账号定位、主线赛道、内容方向
  • `style.md`:语气、叙事、视觉和内容形式
  • `audience.md`:目标受众及其需求
  • `preferences.md`:要做、不做和明确红线
  • `memory.md`:当前画像已验证的经验与踩坑

如果没有 Profile,直接返回提示,不做检查。

输入

  • **待检查内容**:文案文本或产物路径
  • **Profile**:通过 `=== EASEL ACCOUNT PROFILE ===` 标记注入,或指定画像名称

输出

输出结构化一致性报告,JSON 格式:

{
  "overall_score": 85,
  "verdict": "consistent | minor_drift | major_drift",
  "publish_allowed": true,
  "warning": "",
  "dimensions": [
    {
      "dimension": "检查维度名",
      "score": 90,
      "status": "aligned | drifted",
      "evidence": "具体证据文本",
      "suggestion": "调整建议"
    }
  ],
  "drift_summary": ["偏离点概述列表"],
  "rewrite_hints": ["具体修改建议"],
  "summary": "一句话总结"
}

评分标准:

  • 80-100:一致(consistent),无需人设警告
  • 60-79:轻微偏离(minor_drift),明确警告并给出修改建议
  • 0-59:明显偏离(major_drift),醒目警告账号定位/题材/形式偏离

**人设评分只做提醒,不是发布权限。** `publish_allowed` 始终为 `true`;低分不得阻断发布、 不得要求用户为了通过评分而强制改稿。用户已经明确要发布时,展示警告后继续发布。内容安全、 平台合规、敏感信息等独立硬门禁不在本 SKILL 范围内,仍按对应规则处理。

执行步骤

Step 1 — 解析 Profile 画像

1. 检测是否有 Profile 上下文(`=== EASEL ACCOUNT PROFILE ===` 标记) 2. **无 Profile** → 直接输出提示信息并终止:

   未检测到账号 Profile,无法进行人设一致性检查。
   请先创建 Profile:用 skill-profile-builder 引导创建,或复制 profiles/_template/ 手动填写。
   Profile 的 style.md 应包含:写作风格、语气基调、人格特征、标志性表达。

3. **有 Profile** → 必须读取当前画像的 `identity.md`、`style.md`、`audience.md`、 `preferences.md`、`memory.md`;发布场景再读取 `platforms.md`。先提取账号主线、允许题材、 内容形式和受众,再提取语气、用词和平台习惯。不得只读 `style.md` 后凭语言相似度评分。

Step 2 — 分析待检查内容

对输入内容进行多维度语言分析:

1. **题材与意图**:这条内容在讲什么,是否属于账号主线或合理延展 2. **内容形式**:小说、动画、口播、测评、图文等是否匹配账号定位 3. **目标受众**:内容解决的问题、情绪价值和阅读门槛是否面向画像受众 4. **语言风格**:语气、用词、句式、叙事视角和情感色彩 5. **平台与偏好**:是否适合目标平台,是否触碰画像明确的“不做”项

Step 3 — 逐维度对比

将内容特征与 Profile 特征逐维度对比,每个维度独立评分:

| 维度 | 对比内容 | 权重 | |---|---|---| | **账号定位与内容赛道** | 题材/主题 vs `identity.md` 主线、内容方向、选题池 | 30% | | **内容形式一致性** | 小说/动画/图文/口播等 vs 画像规定的主要内容形式 | 15% | | **目标受众匹配** | 内容价值与阅读/观看人群 vs `audience.md` | 15% | | **语气与叙事风格** | 语气、节奏、视角 vs `style.md` | 15% | | **人格与用词** | 表达人格、词汇、标志性表达 vs 画像 | 10% | | **平台适配** | 内容形态和表达 vs `platforms.md`(无目标平台时给中性分) | 10% | | **偏好与经验** | `preferences.md` 与当前画像 `memory.md` | 5% |

每个维度评分 0-100,加权计算总分。

为防止语言相似掩盖根本性错位,计算后应用以下上限:

  • **账号定位与内容赛道 < 40**:总分最高 59,必须判定 `major_drift`。
  • **内容形式一致性 < 40**:总分最高 69,至少判定 `minor_drift`。
  • 触碰画像已确认的“不做”项或红线:总分最高 39,并明确指出证据;但仍只警告,不代替用户决定是否发布。
  • 用户主动要求跨赛道,只代表这是有意识的选择,不能因此虚增一致性分;报告中注明“用户主动跨赛道”即可。

示例:`2D 搞笑动画博主` 发布纯恐怖文字小说,即使同样口语化、有画面感、有反转, 账号赛道和内容形式仍严重不符,总分必须低于 60,不能因语言技巧给出 80+。

Step 4 — 定位偏离点

对于 score < 80 的维度,给出具体偏离证据:

1. **引用原文**:指出内容中偏离人设的具体段落或句子 2. **对比说明**:说明 Profile 期望的表达方式 vs 实际表达 3. **严重程度**:标记该偏离是否影响整体人设感知

Step 5 — 生成修改建议

针对每个偏离点,给出可操作的修改建议:

  • 具体到词级别:建议替换的词汇
  • 具体到句级别:建议调整的句式
  • 具体到段级别:建议重写的方向

Step 6 — 输出报告

汇总所有维度评分,生成结构化报告:

1. 计算加权总分并应用严重偏离上限 2. 判定 verdict(consistent / minor_drift / major_drift) 3. 列出所有偏离点摘要 4. 给出优先级排序的修改建议 5. `publish_allowed` 固定输出 `true`;低于 80 分时填写醒目的 `warning` 6. 生成一句话总结,明确“这是人设提醒,不阻止用户发布”

Profile 感知

  • **有 Profile**:从 Profile 提取完整人设特征,进行全维度对比。这是本 SKILL 的标准工作模式。
  • **无 Profile**:**无法工作**。直接提示用户创建 Profile,说明所需内容(style、tone、personality),并终止执行。本 SKILL 是 Easel 中唯一强制要求 Profile 的 SKILL。

> 自研溯源与参考项目见同目录 `EASEL-META.md`。

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Forks
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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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