本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

skill-profile-builder

首次使用引导:从社媒链接分析、从零生成账号画像 Profile。收集社媒链接+运营意图,分析已发内容与收藏喜好,生成 6 维 Profile。当用户说 创建画像/第一次用/帮我建个人设/分析我的账号建画像/从链接生成画像 时使用。

与 skill-profile-manager 的区别:本 SKILL 专做首次从零分析生成;已有画像的编辑/记忆更新/导出/对比/切换找 profile-manager。

インストール方法を見る

含まれるファイル(4)

  • SKILL.md3.9 KB
  • EASEL-META.md814 B
  • references/onboarding-questions.md1.9 KB
  • references/social-link-analysis.md1.9 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。

Profile 构建器(首次引导)

把"空白/半空的画像"变成"可用的 6 维 Profile"。用户首次使用 Easel 时先跑这个:收集社媒链接 + 运营意图 → 分析已发内容/收藏喜好 → 生成 profiles/<名>/ 下 6 个维度文件。生成后交给 account-diagnosis 做起号诊断。

与 profile-manager 的区别

  • profile-builder(本 SKILL) = 从 0 到 1 生成画像(引导填写 + 社媒分析 + 综合成稿)。
  • profile-manager = 已有画像的 CRUD、切换、字段增删改。

输入

用户按需提供(缺的通过追问补,不编造):

项说明
画像名一个人设 = 一个画像(非一个平台),如"科技数码达人"
社媒链接各平台主页 URL(小红书/抖音/B站/微博/知乎/公众号),用于分析已发内容与收藏喜好
运营意图想做什么方向、为什么做、自己的特点/优势/资源
内容偏好喜欢看什么类型、想产出什么类型、参考/对标的账号
红线明确不做的内容、合规底线

输出

profiles/<画像名>/ 下生成 6 个文件(结构见 profiles/_template/): identity.md / style.md / audience.md / platforms.md / preferences.md / memory.md。 每个字段标注来源:[用户自述] / [链接分析] / [待补充]。

执行步骤

  1. 确定画像名,检查 profiles/<名>/ 是否已存在(存在则问是覆盖还是完善)。不存在则复制 profiles/_template/ 为骨架。

  2. 收集社媒链接。按 onboarding-questions.md 的清单引导用户给出主页链接与基础信息。

  3. 分析社媒链接。按 social-link-analysis.md 用 web_fetch 抓取可获取的公开内容(近期发帖标题/题材/互动、公开收藏/点赞),推断:常发题材、风格语气、受众画像、高互动内容特征。

    • 抓取受限(多数平台反爬)时降级:明确告诉用户哪些没抓到,改由用户口述 + 追问补齐,不臆造数据。
  4. 收集运营意图与偏好。按 onboarding-questions.md 逐维度提问:想运营的方向、原因、自己的特点/资源、内容偏好、对标账号、红线。

  5. 综合生成 6 维。把[链接分析]与[用户自述]融合,按 profiles/_template/ 各文件的字段填写:

    • identity ← 定位/差异化/内容方向
    • style ← 语气/开头结构/视觉/节奏/标志元素(链接分析里的高频风格优先)
    • audience ← 核心人群/兴趣/痛点/互动特征
    • platforms ← 各平台账号名/粉丝量级/内容形式(来自链接)
    • preferences ← 要做/不做/合规底线
    • memory ← 首次留空或只放链接分析得到的初步洞察
  6. 标注缺口 + 追问。任何维度信息不足就在该处写 [待补充] 并列出需要用户回答的具体问题(做成 plan 让用户逐条补),不要用通用套话填满。

  7. 写入并回执。写 profiles/<名>/ 各文件,输出一份"画像已生成"摘要:各维度完成度、哪些来自链接分析、哪些待补充,并建议下一步跑 account-diagnosis。

Profile 感知

本 SKILL 是生成 Profile,不消费。生成质量取决于用户提供的链接可抓取程度与自述完整度——信息越全,后续 account-diagnosis 越准。

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/Easel3,5882026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/Easel3,5882026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/Easel3,5882026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/Easel3,5882026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/Easel3,5882026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/Easel3,5882026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