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内容引擎

为 X、LinkedIn、TikTok、YouTube、新闻通讯以及跨平台复用内容创建平台原生内容系统。当用户需要社交帖子、帖子串、脚本、内容日历或将一份源素材巧妙适配到多个平台时使用。

内容引擎 是什么?

这是一个名为“内容引擎”的 AI 技能,旨在帮助开发者和创作者构建具有平台原生风格的内容,同时保留作者的真实声音,避免沦为千篇一律的平台套话。该技能涵盖 X、LinkedIn、TikTok、YouTube、新闻通讯等主要平台,支持从文章、笔记、演示、文档等多种源素材出发,进行内容创作与跨平台复用。其核心原则包括:从源材料出发,而非通用模板;针对平台调整格式,而非改变个人风格;每篇帖子只传达一个核心论点;具体优于形容词;禁止使用虚假互动引诱。工作量从源素材分析、声音画像(利用 `brand-voice` 技能)、平台适配到最终质量检查,确保每篇草稿都包含真实主张、具体论据,且声音一致、无灌水内容。最终产出包括声音画像、核心角度、平台原生草稿、发布顺序建议以及待补充的空白项。该技能适用于 AI 代理工具如 Claude Code、Cursor 等,帮助用户高效构建有实质内容、有平台表现力的内容系统。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/content-engine

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文档

内容引擎 是做什么的?

构建平台原生内容,同时保留作者真实声音,避免沦为千篇一律的平台套话。

何时激活

  • 撰写 X 帖子或帖子串
  • 草拟 LinkedIn 帖子或发布更新
  • 编写短视频或 YouTube 解说脚本
  • 将文章、播客、演示、文档或内部笔记改编为公开内容
  • 围绕产品、洞察或叙事构建发布序列或持续内容系统

不可妥协的原则

  1. 从源素材出发,而非通用帖子模板。
  2. 根据平台调整格式,而非改变个人风格。
  3. 一篇帖子只传递一个真实主张。
  4. 具体优于形容词。
  5. 除非用户明确要求,否则不得使用虚假互动引诱。

源素材优先工作流

在起草前,确定源素材集合:

  • 已发布的文章
  • 笔记或内部备忘录
  • 产品演示
  • 文档或变更日志
  • 转录稿
  • 屏幕截图
  • 同一作者之前的帖子

如果用户需要特定的声音,请在写作前根据真实示例构建声音画像。 当需要在多个输出中保持声音一致性时,使用 brand-voice 作为标准工作流。

声音处理

brand-voice 是标准的声音层。

在以下情况下优先运行它:

  • 有多个下游输出
  • 用户明确关心写作风格
  • 内容涉及发布、外联或声誉敏感

直接复用生成的“声音画像”,而非重新构建第二个声音模型。 如果用户特别需要 Affaan / ECC 的声音,仍需将 brand-voice 作为权威来源,并为其提供最佳的可获取素材(包括实时或源素材)。

严格禁止

删除并重写以下任何内容:

  • “在当今快速变化的格局中”
  • “游戏规则改变者”、“革命性的”、“前沿的”
  • “这就是为什么这很重要”——除非紧跟着具体内容
  • 以 LinkedIn 式提问结尾,仅为了骗取回复
  • 在 LinkedIn 上强行装得随意
  • 源素材中不存在的人为互动填充

平台适配规则

X

  • 以最强的主张、作品或冲突开场
  • 如果源素材的风格简洁,则保持简洁
  • 如果写帖子串,每个帖子都必须推进论证
  • 不要为观众不需要的上下文注水

LinkedIn

  • 适当扩展,以便圈子外的人也能理解
  • 除非源素材本身具有反思性,否则不要将其变成虚假的人生感悟帖子
  • 不得使用企业励志节奏
  • 不得堆砌赞美,不得使用“旅程”这类填充词

短视频

  • 根据视觉顺序和论据要点编写脚本
  • 头几秒应展示结果、问题或爆点
  • 不要写读起来好听但演出来尴尬的旁白

YouTube

  • 尽早展示结果或冲突
  • 按论点或进展组织,而非填充章节
  • 仅当有助于清晰度时才使用章节

新闻通讯

  • 以观点、冲突或作品开场
  • 不要在第一段做热身铺垫
  • 每个部分都需要提供新的内容

复用流程

  1. 选择锚资产。
  2. 提取 3 到 7 个核心主张或场景。
  3. 根据尖锐度、新颖性和论据排名。
  4. 为每个输出分配一个有力的想法。
  5. 为每个平台调整结构。
  6. 删除平台特定的填充内容。
  7. 执行质量检查。

交付物

当被要求制作一个推广活动时,返回:

  • 一个简短的声音画像(如果声音匹配重要的话)
  • 核心角度
  • 平台原生草稿
  • 仅当有助于执行时才给出发布顺序
  • 发布前必须填补的空白项

质量检查

交付前:

  • 每篇草稿听起来都像是目标作者,而非平台刻板印象
  • 每篇草稿都包含真实主张、论据或具体观察
  • 没有遗留通用的夸张语言
  • 没有遗留虚假互动引诱
  • 除非用户要求,否则跨平台不重复使用相同文案
  • 任何行动号召都必须是应得的,并且得到用户认可

相关技能

  • brand-voice:用于基于源素材构建声音画像
  • crosspost:用于特定平台的发布分发
  • x-api:用于获取最近的帖子并发布已批准的 X 内容

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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