「拆解」の検索結果

内容复盘与爆款规律提炼。两种模式：(A) 单条复盘 — 分析一条已发布内容为什么爆/扑， 从 Hook、结构、选题、时间、平台适配等维度拆解原因；(B) 规律提炼 — 从多条内容中 提炼爆款共同特征、总结可复制的爆款公式。当用户说"这条为什么火了"、"为什么扑了"、 "复盘"、"分析数据"、"爆款规律"、"总结规律"、"爆款公式"、"内容复盘"、"什么规律"时触发。

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将一篇内容拆解改编到小红书、抖音、B站、微博等多平台，适配各平台原生格式和风格。 当用户说"一稿多发""改编到各平台""内容复用""多平台适配""这篇改成小红书/抖音""转成其他平台""一鱼多吃"时使用。 和 skill-cross-platform-diff 的区别：diff 做平台差异洞察分析（发现层）；本 SKILL 实际改写内容到各平台。 和 skill-cross-platform-publish 的区别：本 SKILL 只改写适配内容，cross-platform-publish 负责实际一键分发到多平台。

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活动/营销策划（国内本地化）：为节日营销、电商大促（618/双11/年货节）、新品发布、活动造势 制定完整方案——目标拆解、营销节奏（预热-爆发-返场）、多平台内容矩阵、互动玩法、KOL 分层、 预算分配、风险合规、效果指标。当用户说"营销方案""活动策划""大促方案""618/双11 怎么做" "节日营销""新品发布方案""造势""campaign""营销节奏""怎么搞活动"时使用。

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Use when the user asks to "map the category narrative", "tear down how competitors tell their story", or "find the language conventions in our market"; produces a category narrative map — the dominant stories and points of view in the category, its language conventions and framing clichés, and a per-competitor narrative teardown (arc, claimed onlyness, proof pattern) plus how each rival's messaging has shifted over time (scraped copy vs archived copy). Not for the positioning canvas itself — use positioning-mapper; not for the beachhead's beliefs and objections — use audience-belief-mapper; not for SERP keyword targeting — use keyword-research; not for claim adjudication — use offer-claims-registry. 品类叙事/竞争叙事拆解/语言惯例/叙事演变

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把 AI 生成或已有的视频、序列帧变成随滚动、指针、拖动、触摸、设备方向、音频、数据或状态变化的网页动画：设计动作方向，生成关键帧与视频，整理成图集或视频，编译时间轴并接入运行时。用户需要角色转向、产品拆解、镜头穿越、一镜到底转场，或要清理、抠色、补帧、压缩绿幕视频与雪碧图时使用。不用于纯 CSS、JS、SVG、Lottie 或实时 3D 就能完成的界面过渡与微交互（交给普通前端实现），也不用于独立成片剪辑、单张配图或静态页面。

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小红书账号整体诊断与竞品对标。对一个或多个小红书账号做量化体检——定位清晰度、内容垂直度、封面统一性、标题钩子率、更新节奏、互动率、爆款率、粉丝转化效率八个维度打分，定位卡点并给出可执行改动。当用户说"账号诊断""帮我看看我的号""我的号没起色/不涨粉/流量下滑""主页体检""账号定位有问题吗""竞品账号分析""对标账号拆解""这个博主为什么能起来""帮我和竞品比一比"，或直接贴出小红书主页链接/主页截图要求分析时触发。支持有数据源（GUAIKEI_API_TOKEN / SOCIALDATAX_API_KEY）的量化分析和无数据源的截图定性诊断两条路径。只做分析参谋，不做发布、不刷互动、不批量起号。

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将用户提供的文章、笔记、教程、SOP、清单、网页内容或本地文档，拆解并排版成小红书 3:4 多页图文 HTML。默认生成一个包含 6 张以上 1080×1440 页面、可逐页截图的完整自包含 HTML；支持 62 种品牌设计风格，开工前向用户提供匹配的风格候选和 6/7/8/9 张页数方案供选择。适用于“做小红书图文”“把内容转成小红书卡片”“生成多页小红书 HTML”“做 3:4 知识卡片”“根据文章排成小红书组图”“做教程图文”“做可截图 HTML”等请求。

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蒸馏孙宇晨（孙割）公开可查的决策模式，做成一套非扮演的决策分析工具：拆解他如何把注意力、身份、叙事当成可购买、可叠加、可兑换的资产来经营，用来给你自己的选题/发布/公关/危机决策做沙盘推演，不用于替他或任何真实人物发声、编造言论。 触发：孙宇晨.skill、孙割.skill、/孙宇晨、/孙割、"用孙割视角看"、"孙宇晨会怎么做"、"孙割会怎么处理"、"注意力收割模型"、"蒸馏孙宇晨"。

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Analyze a public or local reference video, isolate a time range, deconstruct its layout, motion, timing, and transitions, then build an original verified motion replica with reusable templates and final MP4 QC. Use when the user says 复刻这个视频效果, 参考这个视频做同款动效, 拆解前 N 秒, 还原方框/连线/卡片动画, or provides a video or URL as a motion reference rather than asking to copy its footage or script.

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dontbesilent 商业模式诊断。两种模式：问诊（消解你的问题）和体检（拆解你的商业模式）。 触发方式：/dbs-diagnosis、/问诊、「帮我看看商业模式」「诊断一下我的业务」「我有个商业问题」 Business model diagnosis using dontbesilent's ontological framework. Two modes: consultation (dissolve your question) and checkup (analyze your business model). Trigger: /dbs-diagnosis, "diagnose my business model", "I have a business question"

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Runs adversarial due-diligence on a benchmark the user envies — a founder, KOL, company, or product whose success looks inflated — splitting marketing bubble from real signal, then mapping the validated playbook onto the user's own resources. Use for 尽调/对标/拆解 a competitor, 抄/偷师 their playbook, or suspecting 水分/泡沫 in claims. Prefer over deep-research when debunking inflated claims, not a neutral briefing.

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机器之心/Synced（国内首家系统性AI科技媒体）的AI内容创作思维——论文级深度+量化驱动+学术与产业双线并跑+产品化媒体运营。 触发词：「机器之心视角」「像机器之心那样写」「Synced Review」「AI论文解读」「SOTA评测」「AI产业分析」「GMIS大会」。 擅长：顶会论文拆解报道（ICLR/NeurIPS/CVPR）、AI模型数据评测（SOTA平台）、产业趋势三层推演（技术→商业→生态）、AI中国年度评选、学术中立+产业判断、PRO会员通讯。

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网站复刻 / 克隆方法论。USE WHEN 用户说 复刻网站、克隆网站、clone website、抄个站、仿站、 照着这个站做一个、reproduce site、还原某个网页效果、把这个站搬下来改成我的、 复刻某个交互/WebGL/Canvas/Three.js 效果。提供「先拿真源码 → 判路径 → 逆向拆解 → 搭工程 → 替换内容」的可移植决策树，覆盖静态站 / React-Vue-Next 内容站 / WebGL-Canvas 重前端站三大分支，并强制核对任何 AI 二手分析里的可执行代码。

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Turn a novel into a fully playable game on the selected target platform. Orchestrates the whole adaptation pipeline — requirements intake, gameable deconstruction, concept selection, world and visual design, target-runtime build, and evidence-based QA — for a novel in any language. Use for novel to game, story to game, book to game, adapt this novel into a game, turn this book into a playable prototype, make an interactive story or text adventure from this novel. NovelToGame 总入口。把任意语言的原始小说、拆文库或 oh-story 写作工程转成有原著依据、可在目标平台完整游玩的游戏，编排游戏化拆解、概念选择、游戏与视觉设计、目标运行环境构建和证据化质量验证。用于小说转游戏、把这本书做成游戏、把小说改成互动小说 / 互动叙事 / 文字冒险游戏等需求。

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把模糊诉求收敛成另一个 AI 能自主执行且可验收的 goal contract（scope / non-goals / success criteria / verification / stop conditions）。本 skill 只写目标契约，**绝不替用户执行任务**。触发硬条件：这份 goal 是要交给别人跑的——subagent、Codex、另一个 AI 会话或另一个人。用于写 goal、优化 goal、改 handoff prompt，或把"今天做完、尽量优化、帮我研究并执行"这类请求变成执行方不会乱猜、不会越界的任务契约。不适用于：自己团队的需求管理和版本拆解（用 issue-pool——它产出的是给人开工的 task，不是给 AI 的契约）、整页界面方案（用 page-solution-design）、PRD/验收标准/测试用例文档（用 prd-test-writer）、框架计划和版本路线（用 issue-pool）、以及用户其实是想让你**直接把这件事做了**的情况——那就直接做，不要走本 skill 把活变成一份文档。

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思考拍档 - 陪你从混沌中理清局面，锁定核心问题，拆解卡点，共创解法，落地行动

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系统化学习材料生成器。给一个新领域/技术/概念，AI 自主调研、搭体系、产出 HTML 学习材料（含骨架/案例/工程化/争议+盲区）。当用户说"我要学 X / 帮我系统拆解 X / 我想吃透 X 这个领域 / 给我整理 X 的全貌 / 深度调研 X 给我系统讲讲 / 把 X 搞透"时触发。不适用于"X 行不行/为什么 Y"（使用可用的调研工具直接研究）、"X 有哪些好玩案例"（用 case-radar 给散点）、"把这堆素材整理成 HTML"（用 readable-output 处理已有素材）、文章写作（用 writing-assistant）、整页界面方案（用 page-solution-design）。

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论文解读助手。适用于用户发送 arXiv 论文链接，并希望下载论文、解读论文、生成读书笔记、做论文拆解或输出详细报告时使用。会在工作目录创建论文文件夹、下载 PDF 与 TeX Source（如有）、生成中文 Markdown 报告。默认先交付初稿，不自动复查；如果用户明确同意，再安排后续复查。不适用于只要简短推荐语的情况。

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将飞书多维表格中的产品图和爆款视频自动处理为 TikTok 带货视频：优先处理人工标记的返工任务，再认领新任务，拆解画面/文字/声音钩子，生成1–2段脚本、九宫格分镜和视频提示词，按单个或多个已授权Google账号路由Gemini/Flow额度，完成生成、续接、下载、消除可见星形水印、检查并后期补齐必要文字钩子，最后回传待验收成品。用于用户提到爆款复刻、TikTok带货视频、Gemini/Flow生视频、多Google账号、Chrome账号切换、额度轮询与日志、屏幕文字钩子、字幕缺失或乱码、人工验收返工、尾帧续接、九宫格分镜、视频去水印或飞书任务轮询时。

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安全追踪热点、研究关键词和拆解竞品内容，并将结果转成原创选题和证据包。用于用户要求找热点、看趋势、分析爆款、研究竞品账号、拆标题或开头、比较内容结构、发现评论需求和判断时效窗口。只做公开信息研究和只读采集，不自动互动、发布或使用主账号登录态抓取竞品。

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按需把一部成片拆成可复用的制作参考：测镜头节奏与响度，标注段落与音轨分工，把原片事实与可迁移方法分开， 导出不含原片人名台词的 production_reference.json 供下次制作参考。不在默认生产路径上。 触发词：拆片、拆解成片、制作参考、参考模板、production reference。

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中文产品决策 Agent。用于中国大陆互联网产品、运营、增长、商业化、数据、项目推进和组织协作场景：产品规划、需求分析、PRD、需求优先级、排期、版本规划、Roadmap、MVP、灰度、上线、迭代、增长停滞、拉新、投放、渠道、裂变、CAC、LTV、ROI、留存、转化、DAU/MAU、GMV、漏斗、社区运营、内容供给、创作者、用户运营、活动运营、私域、会员、定价、指标异常、数据口径、埋点、A/B Test、用户反馈、客服/销售反馈、竞品冲击、资源不足、项目延期、需求反复、老板临时插需求、跨部门协作、团队冲突、OKR/KPI、目标拆解、复盘等。触发时像资深互联网产品负责人一样，先判断真实问题、当前阶段、核心阻塞、关键约束、相关方和证据充分性，再给出最值得执行的下一步。默认中文回答，不讲理论、不引用原文、不解释历史、不暴露后台方法来源。

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视频前三秒钩子分析技能。从分镜拆解结果中提取前三秒分镜数据，为钩子吸引力评估提供结构化上下文。运行脚本 `python scripts/analyze_hook_segments.py "<breakdown_json_file>"` 或通过 stdin 传入 JSON。输出包含前三秒分镜数量、总时长和每个分镜的详细信息（含关键帧 URL）。

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视频分镜拆解技能（自包含，无需外部后端）。使用 FFmpeg 预处理视频并生成分镜数据。(1) 视频 URL 直接处理 `python scripts/process_video.py "<video_url>"`；(2) 本地文件先上传 `python scripts/video_upload.py "<file_path>"` 获取 URL 后再处理。需要本机安装 FFmpeg。

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