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/skill-topic-evaluator

评估单个选题的潜力,按统一维度(流量潜力、账号匹配、 竞争差异化、时效价值、变现空间、制作成本、合规风险)打分,输出"做/不做/改方向"建议。 当用户说"这个选题值不值得做"、"评估一下"、"能不能火"、"有没有流量"、 "做不做这个"、"选题评估"、"值得做吗"、"这个话题行不行"、"帮我判断一下"时触发。 skill-content-matrix 批量生成选题池;skill-post-scorer 评估已完成内容,本 SKILL 评估尚未制作的单个选题。

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$ npx -y skills add zju-real/easel --skill skill-topic-evaluator --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-topic-evaluator

Context preview

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

评估单个选题的潜力,按统一维度(流量潜力、账号匹配、 竞争差异化、时效价值、变现空间、制作成本、合规风险)打分,输出"做/不做/改方向"建议。 当用户说"这个选题值不值得做"、"评估一下"、"能不能火"、"有没有流量"、 "做不做这个"、"选题评估"、"值得做吗"、"这个话题行不行"、"帮我判断一下"时触发。 skill-content-matrix 批量生成选题池;skill-post-scorer 评估已完成内容,本 SKILL 评估尚未制作的单个选题。

SKILL.md

skill-topic-evaluator.SKILL.md
name: skill-topic-evaluator
description: >
  评估单个选题的潜力,按统一维度(流量潜力、账号匹配、
  竞争差异化、时效价值、变现空间、制作成本、合规风险)打分,输出"做/不做/改方向"建议。
  当用户说"这个选题值不值得做"、"评估一下"、"能不能火"、"有没有流量"、
  "做不做这个"、"选题评估"、"值得做吗"、"这个话题行不行"、"帮我判断一下"时触发。
  skill-content-matrix 批量生成选题池;skill-post-scorer 评估已完成内容,本 SKILL 评估尚未制作的单个选题。
layer: plan

选题可行性评估

> 用户给一个选题,多维度打分评估值不值得做,输出"做/不做/改方向"建议。

> **评分口径**:本 SKILL 与 `skill-content-matrix` 共用 `../../shared/scoring-dimensions.md` 的**统一七维 + 标尺 + 权重**。matrix 做批量池快评,本 SKILL 做**单条深评**(逐维展开详细分析)。两者维度、标尺、综合分阈值完全一致。

输入

| 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | 选题 | 是 | 用户想做的选题标题或描述 | | 目标平台 | 否 | 小红书 / 抖音 / 微博 / 知乎 / B站 / 公众号(有 Profile 时自动提取) | | 补充背景 | 否 | 选题来源、灵感、竞品参考等 |

输出

# 选题评估报告

## 选题: {用户给出的选题}
目标平台: {platform}
评估时间: {date}

## 七维评分

按 `../../shared/scoring-dimensions.md` 的统一维度和标尺打分,逐维带详细依据:

| 维度 | 得分 | 说明 |
|------|------|------|
| 流量潜力 | X/10 | {痛感强度 + 平台话题热度 + 搜索需求} |
| 账号匹配 | X/10 | {与定位、受众、内容体系的契合度} |
| 竞争差异化 | X/10 | {同类饱和度 + 能否切差异化角度,高分=竞争低} |
| 时效价值 | X/10 | {常青 vs 一次性热点,高分=常青} |
| 变现空间 | X/10 | {能否自然接广告/带货/引流} |
| 制作成本 | X/10 | {资源与技能门槛,反向,高分=易做} |
| 合规风险 | X/10 | {敏感度风险,反向,高分=低风险} |

综合得分: XX/100(按 scoring-dimensions.md 的推荐权重加权换算)

## 结论: {做 / 不做 / 改方向}

{一句话总结判断理由}

## 详细分析

### 流量潜力分析
{该选题在目标平台的搜索热度、话题讨论量、同类爆款情况}

### 竞争差异化
{头部玩家是否占位、中腰部突围空间、差异化切入点}

### 时效价值
{常青还是短期热点、最佳发布窗口}

### 变现路径
{可接的商业合作类型、引流转化链路}

### 制作可行性
{需要的素材/设备/专业知识/时间投入}

### 账号契合度
{与创作者内容体系和粉丝画像的匹配程度}

### 合规风险
{敏感赛道标注 ⚠️ 及合规建议}

## 优化建议(改方向时提供)

1. {角度调整建议}
2. {形式调整建议}
3. {时机调整建议}

## 替代选题推荐(不做时提供)

1. {替代选题 A} — {推荐理由}
2. {替代选题 B} — {推荐理由}

评分标尺

统一的七维标尺(1-3 / 4-6 / 7-8 / 9-10 分档)见 `../../shared/scoring-dimensions.md`,本 SKILL 直接套用,不另立口径。

执行步骤

1. **解析选题意图**

  • 提取用户给出的选题核心关键词和主题方向
  • 识别选题类型:知识干货、情绪共鸣、热点追踪、人设展示、带货种草、争议讨论
  • 如未指定平台,根据选题类型推断最适合的平台,或询问用户

2. **逐维深度评估**

按 `../../shared/scoring-dimensions.md` 的七维逐一展开,每维给分并写明具体依据:

  • **流量潜力** — 平台话题热度、搜索需求、同类历史表现、传播性、算法偏好
  • **账号匹配** — 与定位/人设/赛道、已有内容承接、粉丝画像兴趣、长期成长影响
  • **竞争差异化** — 同类饱和度、头部是否占位、中腰部突围空间、可切的新角度
  • **时效价值** — 常青 vs 时效;常青评估长期搜索价值,时效评估衰减速度和最佳窗口
  • **变现空间** — 商业价值(品牌/带货/知识付费/引流)、受众付费意愿、变现路径是否自然
  • **制作成本**(反向)— 所需素材/设备/专业知识/周期,创作者现有能力能否覆盖
  • **合规风险**(反向)— 敏感赛道标注 ⚠️ 及合规建议

3. **综合判断与输出**

  • 按 scoring-dimensions.md 的推荐权重计算综合得分(满分 100)
  • 按统一阈值给结论:
  • **≥ 70**:做,立刻排期
  • **50-69**:改方向,调整后再评估(附至少 2 条优化建议)
  • **< 50**:不做,附至少 2 个替代选题
  • 输出完整评估报告

Profile 感知

**有 Profile 时:**

  • 读取 `identity.md` 获取赛道定位,精确评估账号匹配度
  • 读取 `audience.md` 获取粉丝画像,评估受众兴趣匹配
  • 读取 `platforms.md` 获取活跃平台,针对性评估平台流量潜力
  • 读取 `style.md` 判断选题与内容风格的兼容性
  • 从 `identity.md`/`preferences.md` 提取变现信息,评估变现路径可行性

**无 Profile 时:**

  • 七维评分改为通用标准,不做账号匹配度的精细评估
  • 账号匹配度维度提示"提供 Profile 可获得更准确的匹配评估"
  • 流量潜力基于平台大盘数据而非账号历史表现

规则

1. 评分必须基于具体分析,禁止凭感觉打分 2. 每个维度的说明必须包含具体依据,不可空泛 3. "改方向"结论必须附带至少 2 条优化建议 4. "不做"结论必须附带至少 2 个替代选题 5. 评估必须考虑创作者的实际能力,不推荐超出能力范围的选题 6. 涉及敏感赛道(医美、财商、母婴、健康)的选题需标注合规风险

> 自研溯源与参考方向见同目录 `EASEL-META.md`。

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528
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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