AI剪口播
免费口播视频转录和口误识别。生成审查稿和删除任务清单。触发词：剪口播、处理视频、识别口误
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Pluviobyte/rnskill16572026年9月21日 更新
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ra-复盘
内容复盘工作流：取数 → 爆款分级（R/M/Tier）→ 按需拉取内容本体 → 归因 → 沉淀（方法论/金句库/案例库/概念库/课程灵感）+ 选题卡回写。
Use when the user says 复盘xx, 内容复盘, xx数据怎么样, xx表现如何, 复盘一下这条, 为什么这条爆了, 为什么这条没爆. 沉淀铁律：复盘不沉淀，等于白复盘——每次至少一条资产入库，或写明为什么没有。
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- SKILL.md4.3 KB
SKILL.md（原文）
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
ra-复盘
Goal
把"看数据"变成"攒资产"。每次复盘产出三样东西：分级结论、有依据的归因、至少一条沉淀。素材库（金句/案例/概念）、方法论、课程灵感的唯一进项都挂在这里。
工作流
1. 定位作品
- 数据台账：
01-内容生产/数据统计/<平台>/作品数据.md（按标题匹配） - 库内本体：视频 →
视频工作台/已制作/交接稿或逐字稿/；文章 →文章工作台/；图文 →图文工作台/已制作/ - 选题卡：
00-选题池/（没有卡则复盘结束时补卡）
2. 取数据
- 最新指标与增量：台账 AUTO 区块
- 历史曲线：
automation/daily_snapshots/own/<平台>/*.json（逐日快照） - 粉丝数（算 M 用）：对应平台
账号数据.md - 台账与快照冲突时，以快照 JSON 为准
3. 爆款分级（标准复用，不自造）
运行时读 03-对标爆款库/爆款分级标准.md 取最新定义和阈值，对自己号同样适用：
- R = 作品核心指标 / 该号近 20 篇的中位数（不足 20 篇用全部并注明；抖音用点赞，小红书用点赞+收藏）
- M = 点赞 / 粉丝数，按 Tier（粉丝体量层）校准门槛
- 展示计算过程再给结论；样本少时明说这是「倾向性结论」
4. 内容本体（按需拉取，不提前囤）
- 库内有全文直接读（新系统产的作品都在库内）
- 历史抖音/小红书作品：TikHub MCP 拉单条详情
- 自己的视频要逐字稿：
ra-逐字稿提取skill（火山 ASR，成本约 ¥0.4/小时） - 推文：官方 API 或
https://r.jina.ai/<推文URL>拉全文
5. 归因
- 对着内容本体回答：钩子是什么、前 7 秒/首图给了什么、结构怎么走、选题的流量属性、发布时机
- 有可比对标时，运行
automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read booms从云端筛同题材、高 R/M、相近体量样本；需要逐字稿或指标历史时，再运行automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read work <云端作品ID> 01-内容生产/视频工作台/.internal/对标爆款知识资产/只作为历史深度知识补充，不作为实时指标真源；其中含源信息，引用时继续遵守隐私墙- 禁止瞎归因：每条归因必须指向内容里的具体句子/画面，或数据里的具体拐点（哪天涨的、涨在哪个指标）
6. 沉淀（铁律环节）
| 沉淀物 | 去处 | 收录判断 |
|---|---|---|
| 验证过的钩子/标题/表达 | 素材库/金句库.md | 高分级作品的开头句、标题（带数据：「句子」｜作品｜R 值/点赞｜日期） |
| 可复用实操过程 | 素材库/案例库.md | 工具教程类作品的场景/操作/结果/可复用点 |
| 被验证的类比/解释框架 | 素材库/概念库.md | 讲解用的认知积木（如"白板比喻"） |
| 平台规律 | 方法论/ 对应文件 | 加日期条目追加，不覆盖旧结论；单条样本标「倾向性」，三条以上同向才写成规律 |
| 课程灵感 | 02-课程体系/课程选题库/灵感记录.md | 干货类且数据好 |
| 复盘结论一行 | 选题卡「复盘」节 | 每次必写（日期 + 分级 + 一句归因） |
7. 输出
对话内给复盘报告：分级（含计算）→ 归因 → 沉淀清单（写了什么、到了哪个文件）。报告本身不落盘——资产在库里，报告在对话里。
硬规则
- 每次复盘至少一条沉淀入库；确实没有可沉淀项时，明说原因（如"数据平平且无新表达"）
- 金句必须带数据入库，不收"感觉不错"的句子
- 归因区分「单条倾向」和「多条规律」，只有后者进方法论正文
- 限流/违规疑点先记在选题卡复盘结论里，平台规则库回写等审核接线启用后再做
- 自己作品不适用源隐私墙（那是洗稿源的规则）
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