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內容引擎

建立符合平台原生風格的內容系統,適用於 X、LinkedIn、TikTok、YouTube、電子報以及跨平台多媒體活動。當使用者想要發佈社群貼文、討論串、腳本、內容行事曆,或將一篇原始素材順利改編到多個平台時使用。

內容引擎 是什麼?

內容引擎(Content Engine)是一個 AI 技能,旨在幫助使用者在不同社群平台上建立原生風格的內容,同時保持作者的真實聲音,避免淪為千篇一律的「平台垃圾內容」。它支援 X(Twitter)、LinkedIn、TikTok、YouTube、電子報等主流平台,並提供從原始素材(文章、筆記、產品示範、文件、逐字稿等)出發的工作流程。此技能的核心原則包括:根據平台調整格式而非改變個人風格、每則貼文只傳達一個具體主張、以具體性取代形容詞、嚴格禁止「遊戲規則改變者」等陳腔濫調以及虛假的互動誘餌。它特別強調聲音一致性的重要性,並推薦與 `brand-voice` 技能搭配使用,以建立基於真實範例的聲音設定檔。對於多平台活動,內容引擎會產出:簡短的聲音設定檔、核心觀點、各平台的原生草稿、發文順序建議,以及發佈前必須補足的缺口,並透過品質檢查確保每份草稿都像作者本人所寫,而非平台刻板印象。

相容平台~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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說明文件

內容引擎 是做什麼的?

建立符合平台原生風格的內容,同時保留作者的真實聲音,避免淪為千篇一律的「平台垃圾內容」。

使用時機

  • 撰寫 X 貼文或討論串
  • 草擬 LinkedIn 貼文或上市更新
  • 撰寫短影音腳本或 YouTube 解說影片
  • 將文章、Podcast、示範、文件或內部筆記改編為公開內容
  • 圍繞產品、洞察或敘事建立上市序列或持續的內容系統

不可妥協的原則

  1. 從原始素材出發,而非套用通用貼文公式。
  2. 根據平台調整格式,而非改變個人風格。
  3. 一則貼文只傳達一個具體主張。
  4. 具體性勝過形容詞。
  5. 除非使用者明確要求,否則不使用互動誘餌。

以素材為優先的工作流程

在草擬之前,先確認素材來源:

  • 已發表的文章
  • 筆記或內部備忘錄
  • 產品示範
  • 文件或更新紀錄(changelogs)
  • 逐字稿
  • 螢幕截圖
  • 同一作者先前的貼文

如果使用者想要特定的聲音風格,請在開始寫作前,從真實範例建立聲音設定檔。 當聲音一致性對於多個輸出結果至關重要時,請使用 brand-voice 作為標準工作流程。

聲音處理

brand-voice 是標準的聲音層。

在下列情況下,請優先執行它:

  • 有多個下游輸出時
  • 使用者明確在意寫作風格時
  • 內容涉及上市、對外溝通或聲譽敏感時

直接重複使用產生的 VOICE PROFILE,而不是重新建立第二個聲音模型。 即使使用者要求的是 Affaan / ECC 的聲音,仍將 brand-voice 視為最終依據,並提供它最佳、最新的素材或源自原始材料的資料。

嚴格禁止

出現下列情況時,請刪除並重寫:

  • 「在當今快速變化的環境中」
  • 「遊戲規則改變者」、「革命性」、「尖端」
  • 「這就是為什麼這很重要」,除非後面緊跟著具體內容
  • 以 LinkedIn 風格的問題結尾,只為了衝回覆數
  • 在 LinkedIn 上刻意營造隨性感
  • 原始素材中不存在的虛假互動填充內容

平台適應規則

X

  • 以最有力的主張、實物或張力開頭
  • 如果原始聲音本就簡潔,請保持簡潔
  • 如果是討論串,每則貼文都必須推進論點
  • 不要為了不需要背景知識的受眾填入多餘內容

LinkedIn

  • 僅針對非該領域的人補充足夠的理解背景
  • 除非原始素材真的是反思性內容,否則不要把它變成虛假的教學貼文
  • 不要使用企業激勵語氣
  • 不要讚美堆疊,不要填充「旅程」類內容

短影音

  • 腳本應圍繞視覺順序與論據點撰寫
  • 開頭幾秒應展示結果、問題或爆點
  • 不要寫出在紙上聽起來很好,但實際在鏡頭前很糟的旁白

YouTube

  • 及早展示結果或張力
  • 按照論點或進展來組織,而不是填充章節
  • 只有在有助於清晰度時才使用章節標記

電子報

  • 以重點、衝突或實物開頭
  • 第一段不要浪費時間暖場
  • 每個章節都必須帶來新資訊

改編流程

  1. 選定主要素材。
  2. 提取 3 到 7 個核心主張或場景。
  3. 根據銳利度、新穎性與佐證程度排序。
  4. 每次輸出分配一個強而有力的想法。
  5. 根據每個平台調整結構。
  6. 刪除平台專屬的填充內容。
  7. 執行品質檢查。

交付物

當要求進行活動時,回傳:

  • 如果聲音匹配很重要,提供簡短的聲音設定檔
  • 核心觀點
  • 各平台的原生草稿
  • 只有在有助於執行時,才提供發文順序
  • 發佈前必須補足的缺口

品質檢查

交付前,確認:

  • 每份草稿聽起來都像預期的作者所寫,而非平台刻板印象
  • 每份草稿都包含一個真實的主張、論據點或具體觀察
  • 沒有遺留任何通用的炒作語言
  • 沒有遺留任何虛假的互動誘餌
  • 除非要求,否則各平台之間不得有重複的複製內容
  • 任何行動呼籲(CTA)都經過驗證並獲得使用者批准

相關技能

  • brand-voice:用於從素材建立聲音設定檔
  • crosspost:用於特定平台的分發
  • x-api:用於取得最近的貼文並發佈已批准的 X 輸出

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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