Record daily follower counts and post engagement, then analyze growth rates and changes over time. Track how individual posts gain and lose attention, classify their patterns, and receive suggestions for future content.
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社媒数据记录与趋势分析。三种模式：(A) 记录快照 — 记录当日粉丝数、互动量等指标快照； (B) 增长趋势 — 分析粉丝增长率、增速变化、里程碑预测；(C) 内容生命周期 — 追踪单条内容 从发布到衰减的数据变化，判断速爆型/稳增型/长尾型。
当用户说"记录数据"、"今天粉丝数"、 "增长趋势"、"粉丝增长"、"内容生命周期"、"这条笔记数据变化"、"数据快照"时触发。
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
记录社媒指标快照、分析粉丝增长趋势、追踪内容生命周期，用时间序列数据驱动运营决策。
本 SKILL 是归因链的粉丝 / 时序快照底座，唯一权威存储粉丝数、互动量、内容生命周期的时间序列快照（outputs/_analytics/snapshots/{profile}/{platform}/{date}.json）。
skill-publish-log 维护（outputs/_analytics/publish-log.json）。本底座不重复记录发布事件，避免同一事实两处存储。skill-publish-analytics 模式 D（增长归因）与 skill-social-performance-review（环比 / 粉丝趋势）以本快照为粉丝时序的权威来源。| 底座 | 存什么 | 谁维护 |
|---|---|---|
outputs/_analytics/snapshots/{profile}/{platform}/{date}.json | 粉丝 / 互动时序快照（本 SKILL） | skill-data-tracker |
outputs/_analytics/publish-log.json | 发布事件 | skill-publish-log |
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| mode | 是 | record / growth / lifecycle |
| platform | Mode A: 是 | 平台名（小红书/抖音/微博/B站/公众号等） |
| followers | Mode A: 是 | 当前粉丝数 |
| total_likes | Mode A: 否 | 总获赞数 |
| total_posts | Mode A: 否 | 总笔记/视频数 |
| post_snapshots | Mode A: 否 | 近期帖子的逐条数据（用于生命周期追踪） |
| post_title | Mode C: 是 | 要追踪的帖子标题或标识 |
| time_range | Mode B: 否 | 分析窗口（默认近 30 天） |
# 数据快照记录
- 日期: {date} | 平台: {platform} | Profile: {profile_name}
## 账号指标
| 指标 | 当前值 | 上次记录 | 变化 |
|------|--------|---------|------|
## 帖子快照（如有）
| 标题 | 发布日期 | 点赞 | 收藏 | 评论 | 转发 |
快照已保存至: outputs/_analytics/snapshots/{profile}/{platform}/{date}.json
# 增长趋势分析
- 平台: {platform} | 区间: {start} → {end} | 数据点: {count}
## 粉丝增长趋势
| 日期 | 粉丝数 | 日增长 | 日增长率 |
## 关键指标
- 日均/周均增长 | 趋势方向: 加速/稳定/减速
- 最高/最低单日增长
- 里程碑预测: 照此速度，{X} 天后破 {milestone} 粉
- 趋势洞察: {增长加速/减速原因分析与建议}
# 内容生命周期分析
- 帖子: {post_title} | 发布: {published_at} | 平台: {platform}
## 生命周期数据
| 天数 | 日期 | 点赞 | 收藏 | 评论 | 转发 | 日增量 |
（Day 0 / 1 / 3 / 7 / 14 / 30 各行）
## 分类与洞察
- 类型: 速爆型/稳增型/长尾型 | 峰值日: Day {peak} | 半衰期: {days} 天
- 判定依据与后续策略启示
快照文件路径：outputs/_analytics/snapshots/{profile}/{platform}/{date}.json
{
"date": "2026-07-22",
"platform": "xiaohongshu",
"profile": "科技数码达人",
"account_metrics": {
"followers": 5200,
"total_likes": 42000,
"total_posts": 89
},
"post_snapshots": [
{
"post_id": "用户提供或自动编号",
"title": "帖子标题",
"published_at": "2026-07-20",
"likes": 350,
"collects": 120,
"comments": 28,
"shares": 15
}
]
}
快照读写、增长率/移动平均/里程碑外推、生命周期分类全部由 scripts/track.py
确定性完成。LLM 负责补全参数（从 Profile/用户输入）、解读脚本 JSON、写增长建议。
不要手动算增长率、不要心算移动平均、不要手改快照 JSON。
identity.md 取 profile 名、platforms.md 取平台）或用户输入采集指标；缺失字段询问一次。python3 skills/builtin/skill-data-tracker/scripts/track.py snapshot --profile "科技数码达人" --platform xiaohongshu \
--followers 5200 --total-likes 42000 --total-posts 89 [--date 2026-07-22] \
[--posts 帖子逐条数据.json] # --posts 为数组，含 post_id/title/published_at/likes/collects/comments/shares
snapshot + delta_vs_last + 保存路径。python3 skills/builtin/skill-data-tracker/scripts/track.py trend --profile "科技数码达人" --metric followers \
[--platform xiaohongshu] [--since 2026-07-01] [--until 2026-07-31]
脚本返回：逐点日增长/日增长率、7 日移动平均、trend_direction（加速/稳定/减速）、
milestone + milestone_eta_days（≤30 天，超出返回 null）、warning（<3 点样本不足）。
LLM 据此写趋势洞察与受众相关建议（有 Profile 时读 audience.md）。
python3 skills/builtin/skill-data-tracker/scripts/track.py lifecycle --profile "科技数码达人" \
--platform xiaohongshu --post-title "露营装备" --metric likes
脚本跨快照重建帖子时间序列，返回逐日增量、peak_day、half_life_days、
lifecycle_type（速爆型/稳增型/长尾型/数据不足）。LLM 据类型写后续内容策略。
记录快照后生成 skill-publish-analytics 模式 D 所需的派生视图；不要手工维护另一份粉丝台账：
python3 skills/builtin/skill-data-tracker/scripts/track.py export-followers
默认汇总全部画像和平台到 outputs/_analytics/follower-log.json；可用 --profile 或 --platform 过滤。
有 Profile 时：
identity.md 获取 profile 名称，用作快照目录名platforms.md 自动填充 platform 参数，支持多平台同时记录audience.md 在增长分析中给出受众相关的增长建议outputs/_analytics/snapshots/{profile_name}/{platform}/无 Profile 时：
outputs/_analytics/snapshots/default/{platform}/自研溯源与参考项目见同目录
EASEL-META.md。
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Generate images from written descriptions, transform existing images with editing instructions, or create several variations. Choose image dimensions and quantity, then save the results using an OpenAI-compatible service or apimart with your own API key.
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Generate background music for short videos, vlogs, and social posts from descriptions of mood, style, and instruments. Download MP3 audio, optionally include sung lyrics, and use shared scripts to trim tracks, adjust loudness, or add music to videos.
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Create new videos from written scene descriptions or still images using external AI services. Set the aspect ratio and duration, animate a character image, and request generated audio when the selected model supports it.
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Organize generated images, videos, and text in outputs/ by date, platform, and type. Add tags, search filenames and content, produce asset lists and reports, and preview archive moves before applying them to make past work easier to reuse.
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Reduce background noise in audio recordings or video soundtracks with three processing levels. Keep the original file, create a cleaned version, and receive a report of the settings used and file details before and after processing.
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Edit audio files by trimming sections, converting formats, matching loudness, or extracting sound from videos. You can also join recordings, add fades, and change playback speed while keeping the original pitch.
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