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…
生成月度社媒效果复盘报告,分析小红书、抖音、B站、微博等平台的内容表现,输出下月可执行建议。 当用户说"月度复盘""效果复盘""这个月表现""内容复盘""运营总结""下月建议""月报"时使用。 和 skill-publish-analytics 的区别:analytics 从发布日志做四维归因,本 SKILL 做跨平台组合级月度复盘。
$ npx -y skills add zju-real/easel --skill skill-social-performance-review --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/skill-social-performance-reviewContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
生成月度社媒效果复盘报告,分析小红书、抖音、B站、微博等平台的内容表现,输出下月可执行建议。 当用户说"月度复盘""效果复盘""这个月表现""内容复盘""运营总结""下月建议""月报"时使用。 和 skill-publish-analytics 的区别:analytics 从发布日志做四维归因,本 SKILL 做跨平台组合级月度复盘。
name: skill-social-performance-review description: >- 生成月度社媒效果复盘报告,分析小红书、抖音、B站、微博等平台的内容表现,输出下月可执行建议。 当用户说"月度复盘""效果复盘""这个月表现""内容复盘""运营总结""下月建议""月报"时使用。 和 skill-publish-analytics 的区别:analytics 从发布日志做四维归因,本 SKILL 做跨平台组合级月度复盘。 layer: attribute
> 分析上月社媒内容表现,找出有效模式与失败原因,输出客户可读的复盘报告和下月可执行建议。
本 SKILL 是归因链的**消费层**,不新建数据底座:
用户 prompt 中提供以下信息:
示例 prompt:
Execute /skill-social-performance-review 月份:2025年6月 平台:小红书 数据:附上后台截图 背景:6月中旬做了一次好物分享合集
结构化月度复盘报告,保存到 `outputs/复盘主题/[客户名]-social-review-[月份]-[年份].md`。
报告包含:月度概览、表现最佳/最差帖子分析、内容支柱与格式拆解、关键洞察、下月建议。
完整报告模板见 `references/report-template.md`。
SKILL 适配三种数据质量等级,缺数据不中断分析:
| 等级 | 数据来源 | 分析深度 | |------|----------|----------| | **完整** | CSV 导出 + 账号概览截图 | 逐帖评分,完整指标对比 | | **部分** | 截图或 Top/Bottom 帖子列表 | 模式分析,标注数据缺口 | | **最少** | 用户口述表现好/差的帖子 | 定性分析 + 基于最佳实践的建议 |
在报告开头明确标注数据来源和质量等级。
读取以下上下文文件(存在则读,不存在则跳过并记录):
收集复盘月份、平台、数据来源、业务背景和当月目标。
若用户未准备导出数据,提供导出步骤指引:
若无法导出,请用户提供:Top 3 帖子 + Bottom 3 帖子 + 粉丝变化 + 意外表现帖子。
接受 CSV / 截图 / 口述,统一提取:帖子日期、类型、文案摘要、触达、互动、保存/点击、分享、互动率。
**清洗规则**:
**先把标准化数据落成 JSON,交给 `scripts/review.py` 做确定性计算,再由你解读。** 不要手算互动率、不要心排 Top/Bottom、不要心算环比和加权评分。
把阶段 2 标准化后的数据写成输入 JSON(`outputs/复盘主题/.tmp-{月份}.json`):
{
"month": "2026-06", "platform": "xiaohongshu",
"followers": 5200, "followers_change": 180,
"previous": {"avg_engagement_rate_pct": 4.2, "reach": 42000},
"plan": {"planned_posts": 12},
"benchmark": {"engagement_rate_avg": 0.04},
"posts": [
{"title": "...", "date": "2026-06-05", "type": "轮播", "pillar": "好物",
"reach": 8000, "impressions": null, "views": null,
"likes": 420, "comments": 60, "saves": 300, "shares": 40}
]
}字段可缺(付费推广帖先剔除再入 posts)。互动率基数优先 reach→impressions→views。 `previous`/`plan`/`benchmark` 缺失时对应分析降级,不中断。运行:
python3 skills/openclaw/skill-social-performance-review/scripts/review.py score --input outputs/复盘主题/assets/2026-06.json
脚本返回:逐帖互动率与综合分、Top3/Bottom3(小红书按收藏排、其他按互动率排)、 支柱聚合、格式聚合、环比(互动率/触达/粉丝)、加权内部评分及所用维度、`warnings`。
据脚本结果完成 7 项分析(详见 `references/analysis-framework.md`):账号快照 / 最佳帖子 / 最差帖子 / 内容支柱表现 / 格式表现 / 开头分析(脚本不做,需读文案首句)/ 发帖节奏。 基准数据参考 `references/benchmarks.md`。分析完删除临时 JSON。
仅在有竞品账号且配置了 Playwright/Firecrawl MCP 时执行。 观察竞品上月发帖频率、内容组合、格式偏好和互动水平,提炼 4-6 条对比要点。
无 MCP 工具时跳过并在报告中注明。
建议必须具体可执行 — 不写"多发轮播",写"轮播从每月 2 条增至 4 条,聚焦[表现最佳支柱]"。
1. **报告**:按 `references/report-template.md` 模板输出到 `outputs/复盘主题/` 2. **更新上下文**:
3. **交接提示**:告知用户如何用复盘结果驱动下月排期
综合评分 1-10 由 `scripts/review.py score` 的 `internal_score` 字段确定性给出 (**不要自己心算加权**),记入 `context/review-history.md`。维度与权重:
| 维度 | 权重 | |------|------| | 互动率 vs 基准 | 25% | | 粉丝增长趋势 | 20% | | 最佳帖子表现 | 20% | | 排期执行率 | 15% | | 触达趋势 | 20% |
脚本会剔除缺数据的维度并对剩余权重重新归一化,`dimensions_used` 标明实际参与维度。
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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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…