content-ideas

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你的「为你推荐」页面。抓取你关注的创作者发布内容的所有平台，对表现进行评分，并将其转化为可付诸行动的内容创意。 此工具专为每日运行而设计——每次运行都会在 $CONTENT_HOME/research/ 下创建带日期的内容流。

输出是一个独立的 HTML 页面（包含两个选项卡：Posts——一个可排序、可筛选的内容流，汇总关注账号的帖子和发现的细分领域热门内容；以及 Ideas），你可以在浏览器中打开、做出反馈并保存。系统会记录反馈，用于今后的个性化推荐。

确定技能目录

此技能运行的所有内容都位于其自身文件夹中。此技能在 Claude Code 和 Codex 中的安装方式相同，因此请先在两个插件缓存目录（以及普通的仓库检出目录）中解析 SKILL_DIR，再执行其他操作：

# 1) Codex plugin cache, or a repo cloned into ~/.codex/skills/ (latest wins on upgrade).
SKILL_DIR="$(ls -d "$HOME/.codex/plugins/cache/"*/content-ideas/*/skills/content-ideas/ "$HOME/.codex/skills/"*/skills/content-ideas/ 2>/dev/null | sort -V | tail -1)"
SKILL_DIR="${SKILL_DIR%/}"

# 2) Claude Code plugin cache.
if [ -z "$SKILL_DIR" ] || [ ! -f "$SKILL_DIR/scripts/scrape.py" ]; then
  CLAUDE_ROOT="$(ls -d "$HOME/.claude/plugins/cache/content-ideas/content-ideas/"*/ 2>/dev/null | sort -V | tail -1)"
  CLAUDE_ROOT="${CLAUDE_ROOT%/}"
  [ -n "$CLAUDE_ROOT" ] && [ -f "$CLAUDE_ROOT/skills/content-ideas/scripts/scrape.py" ] && SKILL_DIR="$CLAUDE_ROOT/skills/content-ideas"
fi

# 3) Plugin root passed by the host, or a repo checkout / local dev.
if [ -z "$SKILL_DIR" ] || [ ! -f "$SKILL_DIR/scripts/scrape.py" ]; then
  for dir in "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-}/skills/content-ideas" "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-}" "${GEMINI_EXTENSION_DIR:-}/skills/content-ideas" "./skills/content-ideas" "."; do
    [ -n "$dir" ] && [ -f "$dir/scripts/scrape.py" ] && SKILL_DIR="$dir" && break
  done
fi

echo "$SKILL_DIR"

如果你已经能看到此文件的路径，直接使用其所在目录即可。你将调用的两个脚本是 $SKILL_DIR/scripts/scrape.py 和 $SKILL_DIR/scripts/generate_feed.py。渲染器模板位于 $SKILL_DIR/assets/for-you-template.html（生成器会自动找到它）。

确定内容目录

此技能读取和写入的所有持久文件——brand/ 资料和带日期的 research/ 运行记录——都存放在同一个稳定的基目录下，绝不会放在当前工作目录中。此技能每天运行，且可能从任何位置调用，因此每次都必须使用相同的基目录，否则就会丢失资料和运行历史。请一次性确定该目录并记录其具体路径：

CONTENT_HOME="${CONTENT_HOME:-$HOME/Documents/Content}"
mkdir -p "$CONTENT_HOME/brand" "$CONTENT_HOME/research"
echo "$CONTENT_HOME"

在本指南中，所有 brand/... 和 research/... 路径都相对于 $CONTENT_HOME（因此 brand/profile.md 表示 $CONTENT_HOME/brand/profile.md）。 对这些文件进行任何读取或写入时，都使用打印出的绝对路径——文件工具不会展开 shell 变量，因此直接写入 brand/profile.md 会将文件放到错误的目录。（凭据单独存放在 ~/.config/content/.env。）抓取和生成脚本会自行读取 CONTENT_HOME，因此传给它们的相对路径 research/{today} 也会在此目录下解析。

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步骤 0：首次运行设置

无论用户是否提供了主题，都要先执行此步骤。 检查 ~/.config/content/.env 是否存在且包含 SETUP_COMPLETE=true，以判断是否为首次运行。静默检查。如果已经完成设置，则跳到步骤 1。

0a. 欢迎语 + API 密钥

设置分为三个简单部分：API 密钥、你的资料（根据你自己的频道建立），以及你想要关注的竞争对手。只有密钥是必需的——其余内容由此技能为你自动建立，你也可以随时完善。无需安装任何内容；一个 ScrapeCreators API 密钥即可用于全部四个平台：X、Instagram、TikTok 和 YouTube（包括转录文本）。

将以下内容作为普通消息显示，然后调用 AskUserQuestion（不要在弹窗中重复欢迎语）：

我会将你的社交影响力转化为每日「为你推荐」内容流：根据你自己的频道建立资料，关注你选择的竞争对手，并将表现出色的内容转化为有真实互动数据支撑的内容创意。我只需要一个 ScrapeCreators API 密钥（一个密钥适用于全部四个平台；包含 100 次免费调用，无需银行卡）。

AskUserQuestion——“添加 ScrapeCreators API 密钥？”

• 打开 scrapecreators.com 获取免费密钥
• 我现在粘贴密钥
• 暂时跳过

如果用户选择“打开 scrapecreators.com”，运行 open https://scrapecreators.com，然后请他们粘贴密钥。用户粘贴密钥后，写入 ~/.config/content/.env（创建目录；追加内容，不要覆盖其他密钥）：

SCRAPECREATORS_API_KEY={key}
SETUP_COMPLETE=true

如果用户跳过，只写入 SETUP_COMPLETE=true。

0b. 手动设置

如果用户更愿意手动配置，告诉他们将这两行添加到 ~/.config/content/.env。如果他们在此处粘贴密钥，可提出代为写入该文件。

0c. 构建你的品牌档案

这是个性化所有内容的关键：将创意结合你的细分领域、内容支柱和目标进行构思，并对照你已发布的内容进行检查。根据用户自己的线上内容来构建档案，而不是让他们填写冗长的问卷。

询问他们自己的社交账号（AskUserQuestion：“现在设置你的档案吗？” → 我会提供我的账号 / 跳过——我之后再添加）。他们提供账号后——可自由填写任意平台的账号（X 上的 @me、YouTube 频道、TikTok 账号等）——将其规范为 {platform: [handle]} 格式，并像抓取竞争对手账号一样抓取，不过时间范围要大得多（--days 90，最大值），这样你就能根据完整一个季度的内容来描述他们的创作，而不仅仅是近期帖子：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/scrape.py" \
  '{"x": ["me"], "youtube": ["@mychannel"]}' \
  --pillars "" --days 90

根据返回的帖子（以及评论／文字稿）起草档案：

• 细分领域、受众、语气说明——根据反复出现的话题、表达方式和语气进行推断。
• 内容支柱——其帖子实际聚集成的 3–5 个主题。这些内容支柱将在今后的每次运行中用于 --pillars，因此务必准确。
• 我的社交档案——根据抓取结果，记录各平台的账号、关注者数量、简介，以及一行内容风格说明。
• 目标平台／研究渠道——他们活跃的平台。
• 搜索词——从他们的热门话题中提取的具体关键词。

有两项内容无法通过抓取获取——需要询问（AskUserQuestion），然后将回答纳入档案：

• 内容目标——他们发布内容的原因（获取潜在客户／提升认知度／增长／思想领导力／销售等）、引流渠道，以及正在推广的内容。
• 内容支柱确认——展示推断出的 3–5 个内容支柱，让他们在写入前进行编辑或确认。

按照 FILE-SCHEMAS.md 中的架构编写 brand/profile.md。如果抓取到的本人帖子足够多，还要创建初始的 brand/my-content.md（涵盖表现总结、有效内容、涉及的话题，以及从评论中提炼出的受众需求）——这从第一天起就能用于避免内容重复，并展示“你的受众正在询问”横幅。

如果他们跳过了（或还没有可用于抓取的 API 密钥），不要因此停下：通过 2–3 个问题的问答（细分领域、大致的内容支柱、目标）创建精简版 brand/profile.md，说明之后使用 API 密钥重新运行设置会自动补充档案，然后继续。

0d. 跟踪竞争对手

询问他们想跟踪哪些账号（AskUserQuestion：现在列出／跳过并使用示例）。如果他们列出账号，请按照插件中 FILE-SCHEMAS.md 的架构创建 brand/tracked-accounts/{platform}.md 文件。如果他们跳过，则运行一个小示例，让他们了解格式，并告知他们之后可以添加真正的竞争对手。

首次设置到此结束。 然后继续处理用户的原始请求。

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第 1 步：加载上下文

1a. 将上次运行的反馈纳入品味记忆

首先，将上次运行的反馈纳入记忆——这正是每次运行都比上次更好的原因。列出 $CONTENT_HOME/research/ 中日期格式为 YYYY-MM-DD 的子文件夹，并选择最近的一个。如果其中有 feedback.json，请读取并将 reviews[] 中的每条反馈（▲“多来点这样的”／▼“少来点”／备注）提炼为可泛化的品味信号，而不是个别情况：

• “▲ 用户对其细分领域的三个逆向观点都表示赞赏” → “倾向于逆向观点”；“▼ 不喜欢清单式文章” → “清单式文章不合其意。”备注往往会直接说明原因——请据此处理。
• 将这些内容记录到项目记忆中（你维护的自动记忆），作为用户的内容品味——与 1b 回顾内容相同。更新已有的品味记录，而不是重复添加；单条 ▼ 反馈只能作为参考，不应推翻已确立的偏好。不要记录没有形成规律的个别反馈、brand/profile.md 中已显而易见的内容，或具体帖子／运行情况（这些内容保存在 research/ 中）。只记录品味。

如果没有之前的日期文件夹、没有 feedback.json，或其中没有任何反馈，则静默跳过。如果此环境中无法使用自动记忆，也请跳过——这些反馈会留在 feedback.json 中，等到可用时再处理。（本次运行的反馈将由下次运行以相同方式纳入；运行结束时无需进行提炼。）

1b. 回顾品味并加载品牌背景

读取现有的品牌背景（均为可选——请灵活处理）：

• brand/profile.md — 细分领域、内容支柱、搜索词、内容目标、受众
• brand/tracked-accounts/*.md — 各平台的跟踪创作者
• brand/my-content.md — 用户自己的内容表现及受众需求

回顾用户的内容品味。 此技能会在项目记忆中存储不断完善的品味档案（你维护的自动记忆）。生成创意前，请回想你对该用户偏好的了解——偏好的主题、形式、角度、反复收藏的创作者，以及哪些内容不合其意。如果相关的品味信号已出现在上下文中，请加以利用；如果没有，且记忆可用，请查找标记为此技能的品味记录。这是最重要的个性化输入：互动数据衡量的是受众喜欢什么，品味记忆衡量的是用户本人喜欢什么。如果无法使用自动记忆，请仅依据互动数据（如有 brand/my-content.md，也请参考）。

如果没有跟踪账号，也没有主题筛选条件，请先询问账号名称或主题，再开始抓取。

1c. 更新你自己的内容（my-content.md）

在生成创意之前，先更新 brand/my-content.md——这是 Step 0c 一次性构建的每次运行对应版本，也是随着用户持续发布内容，确保避免自我竞争并如实呈现“你的受众正在询问”横幅的关键。（my-content.md 在 FILE-SCHEMAS.md 中声明为每次运行都更新；这一步负责更新它。）

从刚刚加载的 brand/profile.md 中的 ## My Social Profiles 部分获取用户自己的账号名称，将其规范化为 {platform: [handle]} 格式，然后用足够宽的时间范围重新抓取，以覆盖用户自己的发布频率（--days 30——创作者自己的帖子比合并后的竞品信息流更稀疏，但仍要保持“近期”，而不是 Step 0c 中 90 天的个人资料构建范围）：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/scrape.py" \
  '{"x": ["me"], "youtube": ["@mychannel"]}' \
  --pillars "<pillars from profile.md>" --days 30

抓取工具已经会获取热门帖子的评论，因此返回的数据包含所需的受众回复。根据 FILE-SCHEMAS.md 中的架构，用这些数据重写 brand/my-content.md（表现摘要、哪些内容有效／无效、涵盖的主题，以及从评论中提炼的受众需求）——这是替换，不是追加。在本次运行的后续步骤中，使用这个新版本，而不是你在 1b 中读取的副本。

尽力而为——绝不阻塞信息流。 如果 profile.md 中没有用户自己的账号名称（用户跳过了个人资料设置），或者抓取没有返回内容或出错，则保留现有的 my-content.md 并继续。这次更新用于丰富内容，不是必经关卡。

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Step 2：创建每日运行文件夹

列出 $CONTENT_HOME/research/ 中现有的日期子文件夹（YYYY-MM-DD）。最新的、不是今天的文件夹日期就是上次运行日期——在 Step 3 中将其作为 --since 传入，这样抓取只会保留该日期及之后的帖子。如果没有之前的日期文件夹，则不传入 --since。

无论哪种情况，抓取工具都会强制执行近期窗口，确保每日信息流不会显示过时帖子：默认只保留最近 7 天（--days）。--since 只能缩小该窗口，不能扩大它——因此，默认情况下，首次运行和长时间间隔后的运行都限制在一周内。（脚本的硬性上限为 90 天；每日信息流应保持较短，最多一个月。90 天窗口用于 Step 0c 的一次性个人资料构建，而非每日信息流。）

创建 $CONTENT_HOME/research/{today}/。

如果 $CONTENT_HOME/research/{today}/feed-data.json 已存在，询问用户是否要：

• 刷新——重新抓取并重建（复用相同的 --since / --days）
• 扩展——扩大时间窗口：移除 --since 和／或调高 --days（信息流保持在约 30 天以内），适用于用户想查看更多内容而非仅查看最近一周的情况
• 查看——仅（重新）打开现有信息流（跳至 Step 6）

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Step 3：抓取竞品

构建一个 JSON 对象，将各个平台映射到其已跟踪的账号名称。通过 --pillars 传入内容支柱（来自 brand/profile.md，或用户的细分领域／主题），以便脚本评估相关性；同时通过 --since 传入上次运行日期。除非用户要求更宽的时间窗口，否则让 --days 保持默认值（7）；如果用户要求，则调高（最多 31）。

python3 "$SKILL_DIR/scripts/scrape.py" \
  '{"x": ["h1","h2"], "instagram": ["h3"], "youtube": ["@h4"]}' \
  --pillars "<the user's content pillars>" \
  --since 2026-04-15 \
  --days 7

告知用户这需要几分钟；进度会输出到 stderr。脚本会并行获取所有账号的内容，丢弃近期窗口之外的内容，评估互动度和相关性，标记异常表现内容，并获取热门帖子的评论／文字稿。返回内容如下：

{ "results": { "x": { "h1": [ {post}, ... ] } }, "errors": [] }

每篇帖子都包含 text、url、author、date、platform、engagement、score（加权）、relevance（相对于内容支柱的 0–1 相关性）、baseline（该账号平均值的 N 倍）、outlier（布尔值）；热门帖子还包含 comments / transcript。

**出错时：**报告失败的账号，并使用已返回的内容继续。

临时任务：按 URL 获取特定帖子

当用户提供特定帖子的 URL（例如竞品的热门帖子或用户看到的链接）时，使用 URL 模式，而不是个人资料模式。它会返回形状相同的扁平 [post] 数组：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/scrape.py" urls "https://x.com/u/status/1" "https://www.tiktok.com/@u/video/2" --pillars "..."

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步骤 4：审查评分后的数据

脚本会预先计算 score、baseline、relevance 和 outlier。 找出表现最佳的帖子，以及推动互动的主题／话题／切入角度，尤其是相关性较高的内容。这些是 Ideas 标签页的原始素材。

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步骤 5：构建信息流

两个标签页。展示的所有内容都已证明能带来互动。构建一个 FEED_DATA 对象并将其写入文件（步骤 6）。字段结构详见插件的 FILE-SCHEMAS.md（feed-data.json）。

标签页 1 — 帖子。 一个扁平的 posts[] 数组，合并两个来源，形成一个可排序、可筛选的信息流（页面会在客户端处理排序和分组——不要预先排序或分组）：

• 已追踪账号的帖子 — 已追踪账号发布的所有帖子（不设互动门槛）。根据账号基准设置 performance／performanceDirection（例如 "+210% vs baseline"、"up"）。

• 发现的细分领域异常值 — 统计异常值（outlier: true、z-score 达 2+，或高于基准 2 倍以上）。设置 zScore 和一行 why 说明。

  无论来源如何，每篇帖子都要提供：1–3 句话的 text 摘要、url、handle + displayName（创作者筛选器）、platform、engagement 对象、值得关注时的吸引点说明，以及让信息流正常运作的两个字段——timestamp（ISO 8601 格式，用于 Recent 排序和相对时间显示）和 sortValue（互动／触达总量的数值，用于默认的 Popular 排序）。只要帖子有 zScore 或 performanceDirection: "up"，就会被标记为异常值（徽章和强调色条的强度会随数值变化）——因此，表现超过账号基准的已追踪帖子也会显示为异常值。

标签页 2 — Ideas。 唯一可以加入编辑观点的地方（请标注为 AI 建议）。最多生成 10 条 Ideas，每条都要包含：具体且有差异化的切入角度、来自竞争对手表现的真实证据，以及与竞争对手已有内容之间明确的差异。

关于内容创作——将主题转化为有差异化的切入角度、撰写吸引点、判定漏斗阶段（TOFU/MOFU/BOFU）、匹配 CTA、跨平台改编以及生成完整简报——请阅读 references/content-strategy.md。构建此标签页时，请牢记以下简要原则：

• 打造你自己的版本，绝不重新包装。 好的切入角度至少能回答以下一个问题：你知道哪些原作者不知道的内容（专业知识）？你做过哪些受众尚未见过的事（独特经历）？或者你在哪些方面持不同意见（反主流观点）？
• 避免内容内耗。 如果存在 brand/my-content.md，除非切入角度确实有差异化（内容更深入、格式不同、提供更新，或回应反馈），否则不要重新推荐用户已经涉及的主题。请明确注明之前涉及过该主题。
• 优先考虑自有受众需求。 用户自己的受众提出的需求（见 brand/my-content.md）优先于竞争对手的信号——应在简报的“为何现在”部分重点突出。
• 依据偏好记忆筛选。 与步骤 1 记录的偏好信号相符的 Idea（该用户偏好的主题／格式／切入角度），比仅凭互动数据支撑的 Idea 更值得优先考虑，也值得点明（“这符合你反复关注的一种模式”）。反过来，应降低符合已记录的“效果不好”信号的内容的优先级。

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第 6 步：写入并打开信息流

将信息流数据写入 $CONTENT_HOME/research/{today}/feed-data.json——这是一个包含 meta、posts、ideas 键的 JSON 对象（参见 FILE-SCHEMAS.md）。 不要自行编写 HTML；生成器会将此 JSON 嵌入模板。

然后渲染。默认使用实时服务器（用户可以对条目作出反应，这些反应会保存到 feedback.json，用于未来的个性化设置）：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/generate_feed.py" "$CONTENT_HOME/research/{today}"

这会启动本地服务器，并自动在用户的默认浏览器中打开信息流。仍要将命令打印的 http://localhost:<port> URL 提供给用户，以便他们在标签页关闭后重新打开。（传入 --no-browser 可禁止自动打开；无论是否传入，都会打印 URL。）命令会在前台持续运行，直到用户按 Ctrl+C 停止；如果你还需要继续工作，请在后台运行它。

在无头／无显示环境中，请改为写入一个独立文件并告知用户文件位置（页面允许他们下载自己的反应）：

python3 "$SKILL_DIR/scripts/generate_feed.py" "$CONTENT_HOME/research/{today}" --static
# → $CONTENT_HOME/research/{today}/for-you.html

然后简要总结（帖子数量、其中有多少条是离群项、几条亮点帖子），并告知页面位置。

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第 7 步：提供后续选项

用户在浏览器中的信息流上作出反应；这些反应会自行保存到 research/{today}/feedback.json：服务器模式下会自动保存，静态模式下则通过页面上的下载按钮保存。这里没有“完成”信号，也没有什么需要你现在读取或提炼的内容：文件只会不断累积反应，下一次运行时会在第 1a 步将它们纳入偏好记忆。这样可以让工作流保持简单，而且至关重要的是，即使本次对话结束后用户才作出反应，也能将其记录下来。

主动提出可以：深入探讨任何想法、添加／移除跟踪账号，或改用不同的主题重点重新运行。

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备注

• 反应／反馈 → 偏好记忆。 信息流页面允许用户在两个标签页中标记条目（▲ 更多类似内容／▼ 更少类似内容／备注）。在服务器模式下，用户点击时，反应会自动保存到 research/{date}/feedback.json；在静态模式下，用户会将该文件下载到本次运行文件夹。该文件只是不断累积反应的列表——没有状态，也没有提交步骤。下一次运行会在第 1a 步读取上一次运行的 feedback.json，并将其提炼到项目记忆中，让未来的运行实现个性化——不存在偏好文件；偏好存储在自动记忆中。
• 没有 API 密钥 = 无法运行。 配置文件模式和 URL 模式都需要 SCRAPECREATORS_API_KEY——包括 YouTube 字幕在内的所有平台，都通过 ScrapeCreators 处理。如果缺少密钥，脚本会返回错误；请停止并展示设置说明，不要编造数据。