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/skill-ugc-discovery

发现用户生成内容(UGC)。搜索与创作者品牌/账号相关的粉丝内容、测评、提及和社区讨论, 输出高价值 UGC 列表与互动建议。当用户说"谁提到了我"、"粉丝内容"、"品牌提及"、 "UGC 发现"、"用户口碑"、"测评搜索"、"社区讨论"时触发。

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$ npx -y skills add zju-real/easel --skill skill-ugc-discovery --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-ugc-discovery

Context preview

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

发现用户生成内容(UGC)。搜索与创作者品牌/账号相关的粉丝内容、测评、提及和社区讨论, 输出高价值 UGC 列表与互动建议。当用户说"谁提到了我"、"粉丝内容"、"品牌提及"、 "UGC 发现"、"用户口碑"、"测评搜索"、"社区讨论"时触发。

SKILL.md

skill-ugc-discovery.SKILL.md
name: skill-ugc-discovery
description: >
  发现用户生成内容(UGC)。搜索与创作者品牌/账号相关的粉丝内容、测评、提及和社区讨论,
  输出高价值 UGC 列表与互动建议。当用户说"谁提到了我"、"粉丝内容"、"品牌提及"、
  "UGC 发现"、"用户口碑"、"测评搜索"、"社区讨论"时触发。
layer: discover

UGC 内容发现

> 搜索与创作者品牌/账号相关的用户生成内容,发现粉丝内容、测评、提及和社区讨论,输出可互动的 UGC 列表。

输入

| 字段 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | brand_keywords | 是 | 品牌名/账号名,可多个(逗号分隔) | | platforms | 否 | 聚焦平台(小红书/B站/微博/知乎/抖音),默认全平台 | | content_type | 否 | reviews / mentions / fan_art / complaints / all(默认 all) | | time_range | 否 | recent / this_month / this_quarter(默认 recent) |

输出

# UGC 内容发现报告

## 发现概览
- 搜索关键词: {keywords}
- 搜索平台: {platforms}
- 发现 UGC 内容: {count} 条
- 正面/中性/负面: {positive}/{neutral}/{negative}

## 高价值 UGC(推荐互动/转发)
| # | 平台 | 内容摘要 | 来源链接 | 互动量估计 | 情感 | 建议动作 |
|---|------|---------|---------|-----------|------|---------|

## 负面反馈(需关注)
| # | 平台 | 内容摘要 | 来源链接 | 严重程度 | 建议回应 |
|---|------|---------|---------|---------|---------|

## 互动建议
- {具体建议: 转发/评论/联动/感谢}

三条发现路径

路径 1 — 平台搜索(主路径)

用 WebSearch 搜索创作者/品牌名相关内容:

**搜索关键词组合:**

  • `"{账号名} 推荐"` / `"{账号名} 测评"` / `"{品牌名} 体验"`
  • `"{账号名} site:xiaohongshu.com"` / `"site:bilibili.com"`
  • `"{账号名} 好物"` / `"{账号名} 同款"`

按 platforms 参数聚焦平台,未指定时逐平台搜索。

路径 2 — 话题/标签监控

搜索创作者品牌话题和关联标签:

  • `"#{账号名}# site:weibo.com"` — 微博话题
  • `"#{品牌话题}#"` — 跨平台品牌话题
  • `"{账号名} 话题"` / `"{品牌名} 标签"`

路径 3 — 社区讨论扫描

搜索论坛、问答社区、讨论帖:

  • `"{品牌名} 怎么样"` / `"{产品名} 好用吗"` — 知乎/贴吧
  • `"{品牌名} 值得买吗"` / `"{账号名} 靠谱吗"` — 购买决策讨论
  • `"{品牌名} 吐槽"` / `"{品牌名} 避坑"` — 负面反馈定向搜索

执行步骤

1. **确认关键词**:从用户输入获取 brand_keywords。若有 Profile,从 `identity.md` 补充账号名、品牌名、产品名等关键词。 2. **确定搜索范围**:根据 platforms 参数确定目标平台;根据 content_type 调整搜索关键词侧重(reviews 侧重"测评/推荐",complaints 侧重"吐槽/避坑")。 3. **执行三条路径**:

  • 路径 1:对每个平台执行 2-3 组关键词搜索(WebSearch)
  • 路径 2:搜索品牌话题和标签
  • 路径 3:搜索社区讨论

4. **内容采集**:对搜索结果中高相关的链接,用 WebFetch 获取内容摘要和互动数据。 5. **去重与分类**:去除重复结果,按情感倾向分类(正面/中性/负面)。 6. **情感判断**:基于内容文本判断情感倾向,区分事实性提及和评价性内容。 7. **价值排序**:按互动量和内容质量排序,筛选出高价值 UGC(值得互动/转发的内容)。 8. **负面标注**:单独列出负面反馈,按严重程度排序,给出建议回应策略。 9. **互动建议**:针对高价值 UGC 给出具体互动建议(转发并感谢 / 评论区互动 / 联动合作邀约)。 10. **输出报告**:按输出模板生成完整报告,保存到 `outputs/`。

Profile 感知

**有 Profile 时:**

  • 读取 `identity.md` 获取账号名、品牌名、产品线关键词,自动扩展搜索关键词
  • 读取 `platforms.md` 确定活跃平台,优先搜索这些平台
  • 读取 `audience.md` 判断哪些 UGC 来自目标受众群体(更具互动价值)
  • 读取 `style.md` 匹配互动建议的语气和方式

**无 Profile 时:**

  • 用户必须提供 brand_keywords,否则提示用户补充
  • 全平台搜索,不做平台优先级排序
  • 互动建议给出通用策略
  • 附注"提供 Profile 可获得更精准的 UGC 发现和互动建议"

规则

1. **区分事实与分析** — 搜索到的内容是事实,情感判断是分析,两者分开标注 2. **必须附来源链接** — 每条发现的 UGC 必须附上来源 URL 3. **不编造 UGC** — 搜索无结果时如实报告"未发现相关 UGC",不捏造内容 4. **优先可操作内容** — 排序时优先展示高互动量、值得回应的 UGC 5. **负面内容不回避** — 负面反馈单独列出,给出建设性的回应建议 6. **标注数据局限** — WebSearch 结果有时效和覆盖限制,明确标注搜索范围和局限性

> 自研溯源与参考项目见同目录 `EASEL-META.md`。

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Stats
3,463
Stars
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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