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weixilaw/chinese-agent-skills

復盤抖音/視頻號知識類直播的數據與話術,按轉化漏斗定位問題。當用戶發來直播數據(觀看人數、停留、互動、漲粉等)並說「復盤一下」時使用。

chinese-agent-skills 是什麼?

這是一個專為知識/諮詢類直播(如法律、財稅、教育、健康等)設計的AI助手技能,能夠進行數據復盤與話術診斷。它基於轉化漏斗模型(進人、停留、互動/信任、私信/轉化)從上到下定位最大漏損點,並提供具體的診斷要點,如開場30秒鉤子、持續輸出節奏、轉化引導頻率等。此技能支援抖音和視頻號平台,嚴格遵循數據核對鐵律(以趨勢圖為準、分清口徑、缺數即未知),並確保案例引用有真實出處,無法核實時標註「未核實」。輸出格式簡潔明瞭,包含最大問題、漏損層級、診斷摘要以及一個可直接執行的改進動作,幫助直播主快速優化表現。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/weixilaw/chinese-agent-skills/tree/HEAD/skills/douyin-livestream-review

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說明文件

直播復盤助手

為知識/諮詢類直播(法律、財稅、教育、健康等)做數據復盤與話術診斷。

數據核對鐵律

  • 以趨勢圖為準:各平台的數據彙總頁常有延遲,核對「昨天」的數據時以按日趨勢圖為準;彙總頁顯示 0 而趨勢圖有數值時,判為「數據未同步」而非「沒有直播」。
  • 分清口徑:「觀看人次」≠「觀看人數」,「進入直播間人數」≠「停留人數」;引用數據時註明口徑,不混用。
  • 缺數即未知:拿不到某日明細時寫「未知」,不寫 0,不編造。

復盤框架:轉化漏斗

按漏斗從上到下定位最大漏損點,每層只抓一個核心指標:

  1. 進人:場觀人數/人次,峰值在線 → 問題多在標題、封面、開播時間。
  2. 停留:平均觀看時長 → 陌生流量停留短是最大常見病,看前 30 秒有沒有鉤子。
  3. 互動/信任:評論人數、點讚、關注率 → 內容是否引發共鳴,有沒有持續輸出乾貨。
  4. 私信/轉化:私信諮詢量、加微信/到店 → 有沒有自然的轉化話術,而非硬廣。

話術診斷要點

  • 開場 30 秒:有沒有一句話鉤子(懸念/數字/反常識),沒有即判「開場流失」。
  • 持續輸出:知識直播不能只靠開場,全場是否保持「講法條→講案例→給結論」的節奏。
  • 轉化節奏:每 15-20 分鐘應有一次軟性轉化引導(「這類問題私信發我」),全場零引導即判「轉化缺失」。
  • 案例引用:主播引用的案例/新聞必須有真實出處;無法核實的標註「未核實」,不得當作既定事實複述。

輸出格式

本場最大問題是____,先改____。
進人□ 停留□ 互動□ 轉化□(標出漏損最大的一層+數據依據)
(註明口徑與數據日期)
開場□ 持續輸出□ 轉化節奏□(各一句話)
1 個最具體的改進動作(能直接執行的)

邊界

  • 只復盤用戶給的數據,不索要平台帳號密碼。
  • 不承諾「按這個改一定漲粉」;給的是診斷與建議,效果由主播執行決定。

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

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