跨平台内容差异深度分析。分析同一话题/内容在不同平台（小红书、抖音、B站、知乎、 微博、公众号、X 等）的呈现差异：内容形式、受众偏好、话语体系、流量逻辑、变现路径。帮创作者理解"同一个内容在不同平台应该怎么做"。
当用户说"小红书和抖音有什么区别"、 "这个话题在B站怎么做"、"跨平台差异"、"不同平台"、"各平台怎么做"、"平台特点"时触发。和 skill-content-repurposing 的区别：repurposing 做格式适配和内容改写， cross-platform-diff 做深度差异分析和策略洞察。
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分析同一话题在不同中文社媒平台的呈现差异，输出平台适配策略。
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 话题/内容主题 | 是 | 要分析的话题、关键词或一段内容 |
| 目标平台 | 推荐 | 要对比的平台列表（默认全平台扫描） |
| 分析目的 | 推荐 | "我想把这个内容发到各平台" / "想了解平台差异" / "选择主攻平台" |
| 已有内容 | 可选 | 如果用户已有某平台的内容，可作为对比基准 |
| 赛道 / 行业 | 可选 | 不同赛道在各平台的差异可能不同 |
支持的平台：小红书、抖音、B站、知乎、微博、公众号、视频号、X/Twitter、快手。
# 跨平台差异分析：[话题/主题]
## 分析概要
- 分析话题：[话题]
- 对比平台：[平台列表]
- 分析时间：[日期]
## 平台差异全景
### 对比矩阵
| 维度 | 小红书 | 抖音 | B站 | 知乎 | 微博 | 公众号 |
|------|--------|------|-----|------|------|--------|
| 主力内容形式 | | | | | | |
| 核心受众画像 | | | | | | |
| 话语体系/语气 | | | | | | |
| 流量分发逻辑 | | | | | | |
| 内容生命周期 | | | | | | |
| 变现路径 | | | | | | |
| 该话题适配度 | | | | | | |
### 平台逐一分析
#### [平台名]
- **该话题在此平台的典型呈现**：内容形式、风格、角度
- **受众期待**：这个平台的用户看到这个话题时期待什么
- **话语体系**：用词习惯、语气、表达方式
- **流量逻辑**：该话题如何获取流量（搜索 / 推荐 / 社交传播）
- **成功案例特征**：该话题在此平台表现好的内容有什么共性
- **避坑指南**：该话题在此平台容易踩的坑
- **变现可能**：该话题在此平台的商业化路径
（每个目标平台各一节）
## 核心差异洞察
1. [最重要的跨平台差异发现]
2. [第二重要的发现]
3. ...
## 平台选择建议
- **主攻推荐**：[最适合的 1-2 个平台 + 原因]
- **辅助布局**：[值得同步运营的平台 + 策略]
- **不推荐**：[不适合的平台 + 原因]
## 适配策略
针对每个推荐平台，给出从"原始内容"到"平台适配内容"的转化要点：
- 标题改写方向
- 内容结构调整
- 语气和用词转换
- 格式和长度要求
- 标签/话题策略
- 发布时间建议
## 注意事项
- 平台规则和算法变化的时效性说明
- 分析依据（平台公开信息 + 行业认知）
明确分析范围
加载平台知识
references/platform-traits.md 获取各平台基础特征话题-平台交叉分析
差异提取
适配度评估
| 维度 | 1 分 | 3 分 | 5 分 |
|---|---|---|---|
| 内容匹配 | 该话题在此平台几乎无人关注 | 有一定受众但非主流 | 该平台此类内容流量大、互动高 |
| 竞争饱和 | 头部账号垄断，新人几乎无机会 | 有竞争但仍可差异化 | 内容稀缺，供不应求 |
| 变现可行 | 该平台此类内容无商业模式 | 可接广告但品牌少 | 品牌方活跃，变现路径清晰 |
| 运营成本 | 需要持续高频更新+运营互动 | 中等运营投入 | 内容长尾效应强，运营压力小 |
适配策略生成
输出报告
outputs/有 Profile 时：
无 Profile 时：
自研溯源与参考的学术研究/开源项目见同目录
EASEL-META.md。
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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 作图、换图、改图、图像编辑、给我画一张、生成一张图 时使用。支持 OpenAI 兼容 API 与 apimart 异步 API，用户自备 API key。
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AI 音乐 / BGM 生成：给短视频、社媒内容生成原创背景音乐 / 配乐 / 纯音乐。通过可插拔 provider（阿里 DashScope / Suno 类第三方 API）文生音乐，异步提交→轮询→下载，产物可再裁剪/归一化或加到视频。当用户说“AI 音乐”“AI 配乐”“生成 BGM”“背景音乐”“原创音乐”“AI 作曲”“纯音乐”“给视频配乐”“做首曲子”时使用。与 tts-voiceover 的区别：tts-voiceover 生成人声口播/旁白，ai-music 生成背景音乐/配乐（无人声或带演唱）。
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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 兼容）异步生成视频，用户自备 API key。当用户说 AI 视频生成、文生视频、图生视频、AI 生成视频、AI 短视频、让图片动起来、数字人视频、生成一段视频 时使用。与 video-strategy（选型/策略）、video-editing（剪辑处理）、clipify（切片）区别：本 SKILL 是从 0 用 AI 生成新视频。
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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"、 "outputs 整理"、"之前做的"时使用。 与其他 produce 层 SKILL 的区别：produce 层负责生成内容， asset-manager 负责生成后的产物管理（归档、检索、标签）。
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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）。 当用户说"降噪""去噪""去杂音""消除背景噪声""电流声""风噪""录音有杂音""音频降噪"时使用。 和 audio-editing 的区别：audio-editing 做剪辑/转码/音量等通用音频操作（内置 denoise 兜底），本 SKILL 专做降噪调参。
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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 mp3”“调音量/响度”“提取音轨/扒音频”“拼接音频”“淡入淡出”“加速/减速音频”“变速不变调”时使用。与 audio-denoise 的区别：audio-denoise 专做降噪，audio-editing 做除降噪外的通用音频操作（也内置 denoise 作为兜底）。
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