本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

skill-persona-check

人设一致性检查与品牌调性检查:对比内容与创作者画像的账号定位、内容赛道、形式、受众、 风格和偏好, 输出一致性评分和具体偏离点。当用户说"符合我的人设吗"、"一致性检查"、"风格对不对"、 "像我写的吗"、"品牌一致"、"调性检查"、"这是我的风格吗"、"人设偏了没"、 "语气对不对"、"品牌声音检查"时触发。

必须有 Profile 才能工作;无 Profile 时提示先创建。

インストール方法を見る

含まれるファイル(2)

  • SKILL.md7.0 KB
  • EASEL-META.md1.1 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

人设一致性检查

检查内容是否符合创作者人设和品牌调性,输出一致性评分与偏离诊断。

与其他 SKILL 的区别

SKILL定位关注点
persona-check(本 SKILL)人设/品牌一致性账号定位、题材、形式、受众、风格是否匹配画像
skill-quality-gate深度合规 + 质量审核平台规则、内容质量
skill-publish-checklist完整性检查有没有漏标题、漏封面等

前提条件

本 SKILL 必须有 Profile 才能工作。Profile 中应包含以下信息(部分或全部):

  • identity.md:账号定位、主线赛道、内容方向
  • style.md:语气、叙事、视觉和内容形式
  • audience.md:目标受众及其需求
  • preferences.md:要做、不做和明确红线
  • memory.md:当前画像已验证的经验与踩坑

如果没有 Profile,直接返回提示,不做检查。

输入

  • 待检查内容:文案文本或产物路径
  • Profile:通过 === EASEL ACCOUNT PROFILE === 标记注入,或指定画像名称

输出

输出结构化一致性报告,JSON 格式:

{
  "overall_score": 85,
  "verdict": "consistent | minor_drift | major_drift",
  "publish_allowed": true,
  "warning": "",
  "dimensions": [
    {
      "dimension": "检查维度名",
      "score": 90,
      "status": "aligned | drifted",
      "evidence": "具体证据文本",
      "suggestion": "调整建议"
    }
  ],
  "drift_summary": ["偏离点概述列表"],
  "rewrite_hints": ["具体修改建议"],
  "summary": "一句话总结"
}

评分标准:

  • 80-100:一致(consistent),无需人设警告
  • 60-79:轻微偏离(minor_drift),明确警告并给出修改建议
  • 0-59:明显偏离(major_drift),醒目警告账号定位/题材/形式偏离

人设评分只做提醒,不是发布权限。 publish_allowed 始终为 true;低分不得阻断发布、 不得要求用户为了通过评分而强制改稿。用户已经明确要发布时,展示警告后继续发布。内容安全、 平台合规、敏感信息等独立硬门禁不在本 SKILL 范围内,仍按对应规则处理。

执行步骤

Step 1 — 解析 Profile 画像

  1. 检测是否有 Profile 上下文(=== EASEL ACCOUNT PROFILE === 标记)
  2. 无 Profile → 直接输出提示信息并终止:
    未检测到账号 Profile,无法进行人设一致性检查。
    请先创建 Profile:用 skill-profile-builder 引导创建,或复制 profiles/_template/ 手动填写。
    Profile 的 style.md 应包含:写作风格、语气基调、人格特征、标志性表达。
    
  3. 有 Profile → 必须读取当前画像的 identity.md、style.md、audience.md、 preferences.md、memory.md;发布场景再读取 platforms.md。先提取账号主线、允许题材、 内容形式和受众,再提取语气、用词和平台习惯。不得只读 style.md 后凭语言相似度评分。

Step 2 — 分析待检查内容

对输入内容进行多维度语言分析:

  1. 题材与意图:这条内容在讲什么,是否属于账号主线或合理延展
  2. 内容形式:小说、动画、口播、测评、图文等是否匹配账号定位
  3. 目标受众:内容解决的问题、情绪价值和阅读门槛是否面向画像受众
  4. 语言风格:语气、用词、句式、叙事视角和情感色彩
  5. 平台与偏好:是否适合目标平台,是否触碰画像明确的“不做”项

Step 3 — 逐维度对比

将内容特征与 Profile 特征逐维度对比,每个维度独立评分:

维度对比内容权重
账号定位与内容赛道题材/主题 vs identity.md 主线、内容方向、选题池30%
内容形式一致性小说/动画/图文/口播等 vs 画像规定的主要内容形式15%
目标受众匹配内容价值与阅读/观看人群 vs audience.md15%
语气与叙事风格语气、节奏、视角 vs style.md15%
人格与用词表达人格、词汇、标志性表达 vs 画像10%
平台适配内容形态和表达 vs platforms.md(无目标平台时给中性分)10%
偏好与经验preferences.md 与当前画像 memory.md5%

每个维度评分 0-100,加权计算总分。

为防止语言相似掩盖根本性错位,计算后应用以下上限:

  • 账号定位与内容赛道 < 40:总分最高 59,必须判定 major_drift。
  • 内容形式一致性 < 40:总分最高 69,至少判定 minor_drift。
  • 触碰画像已确认的“不做”项或红线:总分最高 39,并明确指出证据;但仍只警告,不代替用户决定是否发布。
  • 用户主动要求跨赛道,只代表这是有意识的选择,不能因此虚增一致性分;报告中注明“用户主动跨赛道”即可。

示例:2D 搞笑动画博主 发布纯恐怖文字小说,即使同样口语化、有画面感、有反转, 账号赛道和内容形式仍严重不符,总分必须低于 60,不能因语言技巧给出 80+。

Step 4 — 定位偏离点

对于 score < 80 的维度,给出具体偏离证据:

  1. 引用原文:指出内容中偏离人设的具体段落或句子
  2. 对比说明:说明 Profile 期望的表达方式 vs 实际表达
  3. 严重程度:标记该偏离是否影响整体人设感知

Step 5 — 生成修改建议

针对每个偏离点,给出可操作的修改建议:

  • 具体到词级别:建议替换的词汇
  • 具体到句级别:建议调整的句式
  • 具体到段级别:建议重写的方向

Step 6 — 输出报告

汇总所有维度评分,生成结构化报告:

  1. 计算加权总分并应用严重偏离上限
  2. 判定 verdict(consistent / minor_drift / major_drift)
  3. 列出所有偏离点摘要
  4. 给出优先级排序的修改建议
  5. publish_allowed 固定输出 true;低于 80 分时填写醒目的 warning
  6. 生成一句话总结,明确“这是人设提醒,不阻止用户发布”

Profile 感知

  • 有 Profile:从 Profile 提取完整人设特征,进行全维度对比。这是本 SKILL 的标准工作模式。
  • 无 Profile:无法工作。直接提示用户创建 Profile,说明所需内容(style、tone、personality),并终止执行。本 SKILL 是 Easel 中唯一强制要求 Profile 的 SKILL。

自研溯源与参考项目见同目录 EASEL-META.md。

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ZJU-REAL/Easel3,5682026年10月12日 更新

ai-music

無料

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)。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ZJU-REAL/Easel3,5682026年10月12日 更新

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ZJU-REAL/Easel3,5682026年10月12日 更新

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)。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ZJU-REAL/Easel3,5682026年10月12日 更新

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ZJU-REAL/Easel3,5682026年10月12日 更新

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)。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ZJU-REAL/Easel3,5682026年10月12日 更新

ZJU-REAL のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する