content-strategy
一个社交媒体内容策略规划技能，帮助用户确定发布主题、内容支柱、话题集群与内容配比，并输出可保存的策略文档。适用于规划内容方向、定义内容组合或进行差异化定位。
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更新于 10-31 00:15
营销与增长
10,095 个结果
hook-writer
Hook Writer 是社交媒体文案技能，用于生成抓人眼球的开头句、钩子或首句，覆盖九种钩子模式，并按平台文化适配。适合需要多个钩子变体测试、改进草稿开头或解决“没人读下去”问题的场景。
optimization-advisor
Optimization Advisor 是社交媒体优化建议技能，把用户的表现数据、受众增长、内容模式与目标综合成按优先级排序、有数据依据的行动计划，每条建议都给出本周可执行动作、理由与衡量方式。
performance-analyzer
用于分析社交媒体帖子表现的技能，可将原始数据转化为按优先级排序的洞察，识别哪些内容有效、哪些无效及原因，并给出具体行动建议。支持有/无 BlackTwist 两种数据获取路径。
post-writer
Post Writer 是一个社交媒体单帖写作技能，用于为 LinkedIn、Twitter/X、Threads 或 Bluesky 撰写或润色一条独立帖子。它会读取用户的声音上下文文件，按平台规则生成钩子、正文与 CTA，并可在连接 BlackTwist MCP 时直接发布或定时。
social-media-context
用于一次性建立或更新社交媒体身份上下文的技能：帮助用户定义账号定位、目标受众、语气、内容支柱、平台配置、示例帖与禁忌，并写入 .agents/social-media-context.md，供其他社媒技能读取，避免重复说明基础信息。
thread-writer
Thread Writer 是一个用于撰写多部分社交媒体长帖（thread）的技能，适用于 Twitter/X、LinkedIn、Threads 等平台。它帮助用户把长文、笔记或想法拆成有钩子、有节奏、有行动号召的连续帖子，支持清单、故事、框架、拆解、反直觉等格式。
mc-package
mc-package 是 bmad-manticore 系列中的视频发布包装技能，用于在包装阶段为视频产出标题、缩略图、描述、章节和字幕等元数据。它面向两个使用方：浏览信息流中的观众需在缩略图尺寸下瞬间判断是否点击，上传者需能把每个文件直接粘贴进 YouTube。包装内容兑现 gate 1 已批准的承诺，不在此阶段重新发明。技能默认采用“人脸+钩子”缩略图流程，强调 120px 可读性验证、标题与缩略图成对呈现、描述首两行承载钩子与搜索词，并生成置顶评论与片尾屏建议。它还依赖剪辑时间线生成章节和字幕，并在缺少依赖配置时引导用户先运行 mc-setup。
bfsg-dienstleistung-ecommerce
面向德国法的技能，用于审查电子商务中的服务是否符合《无障碍强化法》（BFSG）：梳理BFSGV实质要求、第14条信息义务与例外情形的记录义务，起草无障碍信息并应对消费者、协会及监管机构程序。
linkedin-comment-writer
LinkedIn Comment Writer 是一个用于撰写他人 LinkedIn 帖子评论的技能。它读取用户粘贴的帖子全文，找出帖子未涉及的结果、限制、成本或问题，基于八种评论手法（直接回答、边界、实地报告、机制、代价、开放提问、反例、迁移）生成两到三条 25–70 词的评论草稿，并通过离线 linter 按十三条规则进行把关，拦截空洞赞美、复述原帖、缺少具体信息、推销、标签刷量、套话、诱导结尾、重复、装饰性内容以及故事库禁止的名称或话题。该技能完全离线运行，不发布、不抓取、不调用 API，用户自行将选中的评论粘贴到 LinkedIn。适用于评论他人帖子、与潜在客户或招聘经理互动、礼貌表达异议、检查自己已写好的评论，以及规划跨多帖的评论会话。
linkedin-content-planner
LinkedIn Content Planner 是一个离线运行的 LinkedIn 内容排期技能，用于根据内容支柱、发帖节奏和格式组合生成每周或每月的发布计划。它以一个小型配置文件为输入，把帖位均匀分配到日期上，为每个帖位标注对读者的请求（回复、收藏、转发、联系），并可选地绑定故事库中已有素材；缺少素材的帖位会被标记出来，格式或支柱比例失衡也会在写第一帖之前以分级警告的方式提示。该技能只产出供人执行的计划文档，不发帖、不排程、不读信息流或分析数据，也不调用任何 API。
linkedin-content-repurposer
该技能用于将其他渠道的内容（推文串、演讲或视频转录、博客文章、邮件通讯）改写为适合 LinkedIn 的帖子。它先分析源文本，识别哪些痕迹无法迁移，再基于核心观点重建而非逐句改写，最后用保真检查器比对草稿与源文，阻止新增数字、篡改引语，并标记照搬句子、残留痕迹、陈旧开头和长度问题。全程离线，仅处理本地 .txt 或 .md 文本，不抓取 URL、不下载音视频、不调用 API、不发布或排期。适用于单一来源改造、长文拆分为多个独立帖子，以及已写草稿的保真复核。
linkedin-employee-advocacy
该技能用于设计和治理团队级 LinkedIn 员工倡导（employee advocacy）项目：规划谁发什么、多久发一次、审核规则以及哪些内容绝不由公司代写。它从用户提供的名册文件出发，生成每周发布节奏矩阵、主题覆盖图和时间预算，并检查治理答案中的阻断项与警告项。技能完全离线运行，不发布、不排期、不登录任何账号，也不从网络采集数据。适用于团队倡导项目尚无章程或名册、产出雷同或停滞、需要书面规则、审核队列成为发布瓶颈，或需要评估项目健康度等场景。
linkedin-engagement-analytics
该技能用于分析 LinkedIn 帖子的互动者构成：从用户自行提供的 CSV 或 JSON 导出文件中，按职位标题将互动者（点赞、评论者）划分为资历层级与职能，排除同事，并与事先写好的目标受众及作者自身历史基线对比，判断帖子是否触达了预期读者。它只输出聚合结果，不收集数据、不登录、不调用外部服务，也不生成联系人名单或对个人做补充查询。适用于复盘帖子受众、建立受众基线、比较不同主题吸引的人群，以及回答赞助方关于内容是否触达指定群体的提问。
linkedin-post-writer
LinkedIn Post Writer 是一个用于起草 LinkedIn 单条动态帖子的技能。它从作者真实拥有的素材出发，而不是从话题出发：先盘点作者手头有什么（数字、日期、场景、被改变的看法、引用、规则、样本数量等），再由素材决定十四种开头模式中哪些可用，按目标（对话、收藏、转发或潜在兴趣）排序，然后按所选模式的结构搭建正文，最后在粘贴前运行机械检查门。缺少素材的模式不会被提供，而是给出解锁该模式所需的那一个问题。该技能完全离线，只生成供用户自行粘贴到 LinkedIn 的文本，不发布、不排期、不抓取、不调用任何服务。
linkedin-reply-manager
LinkedIn Reply Manager 是一个离线运行的 LinkedIn 评论区回复管理技能：它把用户粘贴的评论按十类归类，识别哪些已被回答，按问题价值与关系权重给待回复评论排序，再逐条起草回复并用规则检查。它不抓取、不调用 API、不代为发布，全部由用户手工粘贴。适用于清理自己帖子下积压的评论、回复他人对自己评论的回应，以及处理异议、纠正或攻击性评论。需要有故事库时可读取 story_bank.json 约束事实与禁用名称。
linkedin-story-interviewer
LinkedIn Story Interviewer 是一个用于 LinkedIn 内容创作的访谈与素材收集技能。它通过结构化访谈，挖掘用户真实可用的职业素材，并将答案保存到本地故事库（story bank）JSON 文件中，供后续 LinkedIn 草稿调用。该技能解决的核心问题是：泛泛而谈的帖子往往不是写作问题，而是素材问题——草稿被要求对一段从未被记录下来的职业生涯做出具体描述。该技能只进行离线本地文件读写，不读取 LinkedIn 个人资料、不抓取页面、不发帖、不排期、不调用任何 API，所有事实均来自用户在对话中的陈述或用户主动提供的文件。它只负责收集素材，不负责撰写帖子。
linkedin-thread-tracker
LinkedIn Thread Tracker 是一个用于记录 LinkedIn 评论后续互动的本地追踪工具，归属于 borghei/claude-skills 技能集合。用户发表评论后，可将该评论及其作者、话题、内容记入本地 JSON 日志；当有人回复时，记录回复者与时间；之后运行报告，查看每条线程的当前状态（如待回复、逾期、已沉默、已关闭等）、按紧迫程度排序的行动清单、应关闭的线程以及回复率指标。该技能完全离线工作，不读取、抓取或通过 API 访问 LinkedIn，也不发送通知，日志内容完全来自用户或智能体手动录入，因此无需账号凭证，也不存在账号受限风险。它只负责记录与报告，不撰写评论、不代拟回复、不分析自有帖子表现。
bead-completion-audit
用于审计已关闭的 bead（事项）是否真正交付：核对验收标准与外部证据，判定 PASS、FAIL 或 NEEDS-EVIDENCE，并重开缺乏证据的事项，把「已关闭」还原为「已验证」。
performance-analysis
面向 Meta 广告投放表现分析的技能，按周读取一名学生的广告数据 Base，用通俗语言指出本周数字究竟属于谁的问题（广告、内容、技术衔接等），并给出一个可执行动作。资料未提供价格与平台信息。
brand-voice-extractor
品牌声音提取器是一个面向 AI 智能体的营销技能，用于提取或从零构建可复用的品牌声音档案，让 AI 生成的内容始终符合品牌调性。提供提取（分析已有内容）与构建（问卷式搭建）两种模式，输出包含语气、词汇、节奏、结构与示例短语的完整声音档案。
last30days
last30days 是一个面向 OpenClaw 的实时情报研究技能，用于在 Reddit、X（Twitter）和网页上检索最近 30 天的内容，识别跨来源反复出现的模式，提取社区真实观点与情绪，并输出可直接复制使用的提示词和行动建议。它强调时效性过滤、多平台综合、模式检测（出现 3 次以上的主题）、情绪分析（热度、怀疑、不满）以及可落地的输出，而非单纯摘要。官方称可在约 7 分钟内完成原本需 2 小时以上的手动研究。适用于趋势发现、策略验证、竞品情报、产品研究、提示词研究和社区情绪调研；不适合历史研究、学术论文、非英语主题或完全没有线上讨论的话题。依赖 Brave Search API、Bird CLI（X/Twitter 搜索），可选 Reddit Insights MCP 服务器，未配置时回退到通过 Brave 搜索 Reddit。
reddit-warmup
reddit-warmup 是 browser-act/skills 发布的、供 AI 智能体安装使用的技能，用于在 Reddit 上进行账号预热与品牌推广。它以 30 天为周期，将新注册或已有账号逐步培养为具有可信度的身份，再在目标子版块中以自然方式植入品牌内容，最终推广产品或工具。技能采用分阶段推进：第 2-14 天仅浏览与点赞，第 15-29 天发布 AI 生成的评论并每周最多一次非品牌练习帖，第 30 天起进入推广期，评论之外每周最多两帖（一帖常规、一帖推广）。所有面向 Reddit 的浏览器操作必须通过 browser-act CLI 执行，状态文件保存在本地 ~/.reddit-warmup/<username>/ 目录。技能为运行时中立设计，输出语言跟随用户。
xhs-video-skills
这是一套面向小红书与抖音竖屏短视频的制作流程技能包，覆盖带货短视频和讲解型视频两类。带货流程按“选题钩子→分镜脚本→素材剪辑→女声普通话 AI 配音与逐句同步字幕→封面→按小红书规格导出”的顺序执行；讲解型视频则采用抖音风固定标题、深紫背景、3Blue1Brown 式图表与公式、截图卡片和统一响度的女声配乐。技能内置环境体检、素材盘点、静音剪辑、横屏转竖屏、配音与字幕生成、字幕烧录、多段拼接、封面生成、规格化导出与发布前检查等脚本，并配套工具链、视频规格、脚本规则、流水线命令、品牌合规等参考资料。