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概要と使いどころ
当用户在撰写文案时需要消除读者"花钱的负罪感"，或产品本身属于"享受型/非刚需"品类时调用此 skill。核心任务是将购买理由重新归类到四大正当消费类别之一（上进、送礼、健康、孩子），让读者觉得"这笔钱花得对"。不适用于功能性刚需产品（如冰箱、洗衣机），也不适用于 B2B 场景。关键触发信号：用户提到"客单价高""客户犹豫""觉得贵""不好意思买""享受型产品"等。
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当用户需要写"亲切、像朋友聊天一样"的文案标题时调用此 skill。适用于社交平台推广、私域文案、个人品牌内容，特别是需要拉近与读者距离的场景。不适用于需要权威感的品牌广告、不适合口语化的高端奢侈品文案。关键触发信号：用户提到"朋友圈""社群""口语化""亲切""像朋友说话""拉近关系"等。
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当用户需要用"先让读者感到痛，再递上解决方案"的方式激发购买欲时，调用此 skill。核心操作是痛苦场景（具体、清晰）+ 严重后果（难以承受）两步法。特别适用于省事型、预防型和治疗型产品。不适用于享乐型/体验型产品（如零食、旅游、娱乐），也不适用于品牌形象广告。关键触发信号：用户提到"怎么让读者意识到问题的严重性""怎么制造紧迫需求""产品解决一个痛点但读者不够重视"。
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当用户需要用客观数据或直观实验来证明产品性能时调用此 skill。适用场景：产品有可量化的性能优势（如更强、更轻、更持久）、需要视觉化展示产品实力、消费者对产品功效有理性疑虑。不适用于：纯情感型产品（如礼品）、无法量化的体验（如口感）。关键 trigger 信号：用户提到"数据证明""实验对比""性能参数""效果演示""直观展示"。核心方法分两路：直接证明（精确数据 + 链接到熟悉事物）和间接证明（设计实验创造视觉对比）。
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当用户需要为产品文案选择和编排顾客评价/口碑素材时调用此 skill。适用场景：电商详情页、落地页、社交媒体推广中需要用真实用户反馈增强说服力。不适用于：产品功能说明、品牌故事、技术参数描述。关键 trigger 信号：用户提到"好评""口碑""用户反馈""证言""社会证明""买家秀"。此 skill 包含畅销暗示技巧——大企业列销量数据，中小企业讲生动细节。
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当用户需要把产品价格"拆解"成小额日常消费来降低价格抵触时调用此 skill。适用场景：耐用消费品（家电、家具、课程）消费者觉得一次性支出太高、节能型产品需要展示长期节省、增量产品需要让额外花费显得微不足道。不适用于：低价一次性消费品（无需拆解）、冲动消费品类（算账反而破坏氛围）。关键 trigger 信号：用户提到"嫌贵""怎么降低价格感知""每天才多少钱""长期划算"。两种核心方法：平摊法（高价品除以使用天数）和省钱法（算出长期使用节省的金额）。
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当用户需要让产品价格显得划算、需要降低消费者的价格抵触时调用此 skill。适用场景：中高客单价产品定价策略、促销活动文案、需要让消费者感受到"超值"的任何场景。不适用于：低价快消品（价格本身就低，无需锚定）、奢侈品（高价本身就是定位，不需要显得便宜）。关键 trigger 信号：用户提到"嫌贵""性价比""怎么让价格看起来划算""价格对比""超值感"。此 skill 包含"惊喜优惠标题"技巧——在标题场景中先抛出高价值信息再揭示低价。
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When the user wants to create, optimize, or analyze a referral program, affiliate program, or word-of-mouth strategy. Also use when the user mentions 'referral,' 'affiliate,' 'ambassador,' 'word of mouth,' 'viral loop,' 'refer a friend,' or 'partner program.' This skill covers program design, incentive structure, and growth optimization.
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Generate platform-native hooks optimized for engagement, curiosity, and audience tension. Use when creating social media hooks, launch post openings, thread starters, video intros, founder story angles, or campaign first lines.
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Plan, draft, audit, and publish posts and threads for Threads (Meta). Use when the user wants to write a single Threads post or a multi-post thread, remove AI tells from a draft, reverse-engineer the hook from a viral Threads post, draft a reply or quote post, or plan a week of Threads content. Posts and threads publish via the Publora API, which auto-splits long content into a connected multi-post thread. User provides notes or a post URL, the skill drafts, the user approves, then it publishes.
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Reverse-engineer the hook from a viral Threads post or thread URL. Identifies which of the 10 canonical 2026 Threads formulas it uses (warm contrarian, data-point, build-in-public, quote-post, mini-list, relatable, listicle, story, curiosity-gap, how-I teardown), explains why it worked, and returns a blank template mapped to your topic with its primary goal (replies, reposts, likes, quotes). Use to learn from a post you admire. Not for writing your own (use threads-post-writer).
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Use when a SaaS founder is deciding on or building a product-led growth motion — assessing PLG readiness, choosing freemium vs free trial vs reverse trial, defining activation and PQLs, designing self-serve onboarding and conversion triggers, building viral loops, or setting up PLG metrics (NRG, activation rate, TTV, NDR, CAC payback) and cohort analysis. Also for hybrid product-led-sales design and PLG-vs-sales-led GTM decisions. Not for paid acquisition channel mix (use channel-expert) or the mechanics of price points and tiers (use pricing).
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Crisis response playbook for viral negative events, bad press, and reputation emergencies
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Fierce autonomous internal co-founder. Bounded web research for evidence-backed improvements. Structured idea formulation with self-critique filter that rejects ideas not serving the goal. Auto-implements high-confidence aligned improvements, proposes medium-confidence ideas for approval. Evaluates viral coefficient, AI search visibility (GEO), and solo SaaS economics. Considers higher pursuits: employing disabled people, spiritual tech investigation, 99% wealth donation ethos.
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AI Growth Hacker — north star metric, AARRR funnel, viral loop, experimentation framework, retention hook สำหรับ startup และ e-commerce ไทย
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Proven prompts behind viral AI-made videos across 4 models — Claude, Muse AI, ChatGPT, Gemini. Browse by model, category, or tech tag, copy a creator's prompt, adapt it to your own model and renderer. Use when you need a motion-graphic, explainer visual, 3D scene, interactive animation, or AI video-gen prompt that already worked in the wild.
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Non-interactive content-production toolkit: mine quotable moments from podcast RSS feeds and meeting notes, discover clip-worthy moments in video transcripts, repurpose long-form source into platform-native drafts (X, LinkedIn, YouTube Shorts, newsletter), and batch-score/gate those drafts before publish. Use when asked to "mine quotes from this podcast", "find clips in this video", "repurpose this into a thread / LinkedIn post / Short", "turn this transcript into posts", "extract viral moments", or "gate this batch of drafts". Runs Python scripts end to end. For interactive expert-panel scoring of a single artifact see content-ops.
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Analyze ad creatives (images and videos) extracted from competitor research. Use when given a directory of ad images, video files, or transcripts to evaluate ad quality, score visual and messaging effectiveness, assign a scale score for viral/engagement potential, and generate a cross-creative pattern summary. Triggered by requests like "analyze these ads", "score these creatives", "what hooks are competitors using", "evaluate the ad library", "give me a scale score", "analyze the ad folder", or "what's working in these ads".
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Romantic couple hugging on a beach at sunset, cinematic lighting, soft focus, using reference faces
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Multi-age family playing in a park, golden-hour lighting, candid expressions, using reference photos
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Epic fantasy group portrait in a magical forest, mystical lighting, dynamic poses, remove objects from original photo, using reference faces
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Polaroid-style portrait of a woman smiling, casual outfit, natural light, using reference face
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Three women posing in urban street fashion, dramatic lighting, stylish hairstyles, using reference faces
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Use when writing, reviewing, or deciding what to post on Threads. Also triggers when planning post-viral strategy or checking posting timing. Runs pre-publish checks based on Meta algorithm patents.
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