linkedin-content-repurposer

用途

LinkedIn Content Repurposer 解决的是一种常见失败：把已有内容直接粘贴并删减，结果保留原渠道的痕迹——推文串的编号和转发请求、演讲中的“如幻灯片所示”、长文压缩成五点摘要。另一种更隐蔽的失败是在改写中“改进”了源材料：四舍五入数字、编造百分比、整理并加引号的发言。该技能依次完成两件事：先测量源文本并列出迁移中会丢失或残留的元素，再基于观点而非句子重建，最后把草稿与源文比对，确认没有凭空添加。

主要能力

repurpose_analyzer.py：测量本地源文本、识别渠道、列出无法迁移的痕迹、建议 compress（压缩）、expand（扩展）、split（拆分）或 rebuild in place（原地重建），并对脊线候选句排序、估算源文可产出几篇帖子。
draft_fidelity_check.py：比对草稿与源文，对新数字和被改动的引语直接阻断，标记照搬句子、残留痕迹、陈旧开头和长度问题；可选读取 story bank 文件。
提供按渠道的改写手册（推文串、演讲/视频转录、文章、邮件通讯、短笔记）以及“什么可以改、什么不能改”的规则说明。

使用方式

将源文本保存为本地 .txt 或 .md 文件，不要预先清理。
运行分析器，读取 Move 行与 rework 发现项，与作者选定一个脊线候选，填写 brief 模板后再起草。
将草稿另存为文本文件，运行保真检查；遇到 blocker 时还原源文措辞或删除该主张，绝不通过修改源文来解决。
清理照搬句子、残留痕迹和谈论素材来源的开头，再用 --fail-on blocker 复验，退出码为 0 才算通过。
长文可先以 JSON 格式运行分析器，读取 posts_in_source 与 units 列表，为每个值得使用的单元单独写 brief、单独起草并检查，再交给规划分散到不同周次。

示例命令：

python3 tools/linkedin/linkedin-content-repurposer/scripts/repurpose_analyzer.py \
  --input tools/linkedin/linkedin-content-repurposer/assets/sample_thread.txt

python3 tools/linkedin/linkedin-content-repurposer/scripts/draft_fidelity_check.py \
  --source tools/linkedin/linkedin-content-repurposer/assets/sample_thread.txt \
  --draft tools/linkedin/linkedin-content-repurposer/assets/sample_draft.txt \
  --fail-on blocker

退出码约定：0 表示完成；1 表示有发现项达到 --fail-on 级别；2 表示文件缺失、不可读、过短，或 --story-bank 不是有效的 story bank。

适用场景

把推文串改成 LinkedIn 帖子。
演讲、网络研讨会或播客转录尚未利用。
长文章或通讯期号中包含多篇帖子的素材。
某内容在其他渠道表现好，粘贴到 LinkedIn 后效果不佳。
已有草稿需要检查是否编造了数字或残留旧渠道痕迹。
团队希望用可重复的方式从一次录制的演讲中挖掘一个月的帖子。

限制

仅离线工作：不抓取 URL、不下载视频或音频、不生成转录、不发布、不排期、不调用 API。源内容需用户先粘贴或保存为文本。
保真检查按模式匹配数字、引语和句子，无法判断改写后的散文是否改变了含义，草稿仍需对照源文人工阅读。
默认 800 至 1600 字符长度带和 200 字符开头窗口是内部启发式，不是平台限制，可用 --target-min、--target-max、--opening-chars 覆盖；平台限制与信息流截断点需在产品内自行核实。
不解决版权问题：改编他人的演讲或文章需要获得许可与署名，由用户确认。
从空白页写帖、排期、其他平台适配、发布与 API 调用均不在范围内，分别由其他技能处理。

技能介绍

用途

主要能力

使用方式

适用场景

限制