skill-algorithm-updates · 平台算法动态追踪

覆盖抖音/小红书/B站/微博/知乎/视频号 6 大平台的算法与规则变化追踪 skill：聚合平台官方公告、行业报道与创作者社区讨论，输出结构化简报，含每条变化的影响分析与应对建议。

每条声明必须附来源 URL，官方确认与社区传闻分开标注；只报告已发生的变化，不做未来预测。

调用示例：在聊天框中说"近一个月抖音和小红书的算法有什么变化"。

产品详解

定位

skill-algorithm-updates 是中文社媒平台的算法与规则变化追踪器：聚合公开信息，输出结构化简报，回答"平台最近改了什么、对创作者有什么影响、该怎么应对"。它只追踪平台机制（算法、推荐分发、内容审核、变现规则），不做内容热点与行业资讯。

核心能力

• 6 大平台覆盖：抖音、小红书、B站、微博、知乎、视频号；按平台、时间范围（近一周/近一月/近三月）、关注方向（流量分发/内容审核/变现规则）过滤。
• 每条变化附来源 URL：无来源的信息不纳入简报；每条变化标注发生时间，6 个月以前的变化归入"背景信息"。
• 来源分级：官方公告标注"已确认"，行业媒体报道与创作者社区讨论标注为"未经证实/社区反馈"，区分确认与传闻。
• 影响分析：每条变化附对创作者的具体影响（流量、内容策略、变现）。
• 应对建议：针对每条变化给出可操作的调整建议。
• 跨平台趋势：识别多个平台共同出现的规则变化方向（如"短视频平台集体提升完播率权重"）。
• Profile 感知：有创作者画像时优先覆盖其活跃平台，影响分析与建议结合其内容类型定制。

工作流程

1. 确定范围：目标平台、时间范围、关注方向；有 Profile 时读取画像确定创作者活跃平台
2. 多维度搜索：对每个平台执行 2-3 组查询（平台官方与创作者社区）
3. 第三方信息源搜索：补充行业视角与社区感知
4. 抓取与提取：提取变化描述、生效时间、官方声明原文，区分来源层级
5. 合成简报：逐平台整理 → 影响分析 → 应对建议 → 跨平台趋势 → 信息来源汇总
6. 输出：简报保存到 outputs/ 目录

输入与输出

输出：结构化 Markdown 简报（更新日期、覆盖平台；每个平台一节：近期变化、创作者影响、应对建议；跨平台趋势；信息来源 URL 列表）。

与相邻 skill 的区别

• skill-trending-topics：分钟级实时热搜，服务于蹭热点与快速二创选题。
• skill-news-intelligence：聚合行业媒体的深度资讯，日级，看行业趋势与选题储备。
• skill-cross-platform-diff：分析平台间的静态特征差异，本 skill 追踪动态规则变化。

适用场景

• 创作者复盘近期流量异常，排查是否由平台规则变化引起
• 内容团队跟踪变现规则变化，及时调整商业化策略
• 运营人员定期了解各平台算法风向，形成固定情报输入
• 跨平台矩阵运营者对比各平台规则差异，分配内容资源

使用前准备

• 无需 API key，基于公开 web 搜索与抓取。
• 如有创作者 Profile（含活跃平台与内容类型），可提前提供，简报会优先聚焦并定制建议。
• 注意：社区讨论标注为未经证实；简报只报告已发生的变化，不预测平台下一步调整；某平台未发现近期变化时如实写明，不编造。

skill-algorithm-updates 隶属于 Aiglade Skill 库。在 Aiglade 聊天框中用自然语言描述需求即可调用。

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