skill-content-postmortem · 内容复盘
内容复盘 skill：两种模式——单条复盘（拆解一条已发布内容为什么爆/扑，从 Hook、结构、选题、平台适配、时间节奏、视觉多维分析，给出 3 条改进处方）；规律提炼（从多条内容中提炼爆款共同特征，总结可复制的爆款公式与避坑清单）。
规律提炼的聚合统计交给脚本（爆款组 vs 普通组分组对比、交叉分析、标签共现），LLM 只做规律解读。无数据时做定性分析并明确标注"无数据支撑，仅为结构性判断"。
调用示例：在聊天框中说"复盘一下这条爆了的笔记，总结规律"。
产品详解
定位
skill-content-postmortem 是内容的事后分析器：拆解单条内容的成败原因，或从多条内容中提炼可复制的爆款公式。它做复盘，不做发布前评估。
核心能力
- 模式 A 单条复盘：Hook 分析（开头类型、前 3 秒吸引力评分）、内容结构（信息密度与节奏、高光与断裂点）、选题评估（热度类型、痛点匹配、差异化）、平台适配（格式、分发机制利用）、时间与节奏（活跃时段、热点窗口）、视觉/封面；输出 3 条可执行的改进处方。
- 模式 B 规律提炼：聚合统计交给脚本（阈值划分、爆款组 vs 普通组分组对比、两维交叉、标签共现、样本量警告）；LLM 从高 lift 取值组合中解读出爆款公式（选题 + Hook + 结构）与反面公式。
- 爆款公式模板：标题公式（情绪词 + 数字 + 悬念/反差）、结构公式（Hook → 痛点共鸣 → 解决方案 → 行动号召）、选题公式（热点 × 垂类 × 反常识角度），每个公式配可迁移条件与套用示例。
- 维度评分标尺：Hook力/结构/信息密度/互动引导/视觉排版/平台适配六维 1–10 打分标尺；选题、时间节奏为定性维度。
- Profile 结合：有 Profile 时按账号定位、受众画像、平台历史表现做针对性复盘；按账号阶段（冷启动/增长/变现）给建议。
工作流程
- 确认模式（单条复盘 / 规律提炼）
- 采集上下文（平台、发布时间、数据指标；缺失可继续）
- 模式 A：多维拆解 → 归因排序（区分内容因素与运气因素）→ 生成改进处方
- 模式 B：数据摄入标准化 → 脚本聚合 → LLM 解读规律 → 输出公式与行动清单
- 输出报告，保存到
outputs/
输入与输出
| 输入 | 说明 |
|---|---|
| 内容原文或链接 | 模式 A 必填，已发布帖子全文（标题 + 正文 + 标签） |
| 平台 | 模式 A 必填；模式 B 为多条内容各自的平台 |
| 数据指标 | 推荐，阅读/播放、点赞、收藏、评论、转发、完播率等 |
| 多条内容数据 | 模式 B 必填，至少 5 条（含标题、平台、核心指标） |
输出：单条复盘报告（含结论速览、多维拆解、改进处方）或爆款规律提炼报告（含爆款共同特征、爆款公式、可复制行动清单、数据局限说明）。
适用场景
- 一条内容爆了/扑了，想知道原因
- 账号积累一批内容后，提炼可复制的爆款方法论
- 团队复盘会的内容分析底稿
使用前准备
- 准备内容原文与数据指标；无数据时只做定性分析并明确标注。
- 规律提炼至少需要 5 条内容数据；样本量不足时脚本会给出警告。
skill-content-postmortem 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。