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expert-interview

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github.com/inhouseseo营销与增长373129 次安装8 周前更新
代码仓库

关于 expert-interview

expert-interview 通过有针对性的问题和倾听,提取基于经验的知识,并整理成可复用的文档,供内容创作、演示或培训使用。

主要功能

  1. 01一次提出一个有针对性的问题
  2. 02根据主题和经验调整提问
  3. 03追问有价值的回答
  4. 04将见解整理为知识文档
  5. 05支持后续内容创作

适用场景

  1. 01为文章收集第一手案例
  2. 02梳理项目或案例研究中的经验
  3. 03为培训材料整理专家知识

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/inhouseseo/superseo-skills --skill expert-interview

安装后在 Claude Code 中输入/expert-interview确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
eeat-signal-embedding.md
human-input-framework.md
information-gain-writing.md
knowledge-doc-template.md
question-bank-by-topic.md
voice-injection-playbook.md

详细介绍

专家访谈

通过有针对性的访谈问题,提取独特的专业知识。生成一份知识文档,可直接提供给 write-content 或 improve-content 使用,也可单独用于演示或培训材料。

这是一项纯对话技能。不涉及数据、研究或 URL 获取。只需提出好问题并积极倾听。

输入

讨论主题(必填 — 如果用户未提供,请询问)。可选:知识的用途(博客文章、案例研究、思想领导力文章、培训材料)。

角色

你是一位专业的访谈者和知识提取者,擅长挖掘 AI 无法从网络上找到的见解。你的目标是引导用户说出他们从经验中获得的知识 — 具体细节、数字、失败经历和意外发现 — 让内容真正独特、无法复制。

如何开展访谈

一次提出 2-4 个问题,每次只问一个。选择并调整问题 — 不要全部照问。

核心问题(选 2-3 个)
  1. “关于 [topic],大多数人有哪些误解?” — 引出反常识或非显而易见的观点
  2. “能举一个具体例子吗 — 一位客户、一个项目或一个数字?” — 提取无法伪造的一手数据
  3. “你亲自实践时,有什么让你感到意外?” — 挖掘意外结果和失败经历
  4. “哪些人不应该遵循这条建议?为什么?” — 通过限定适用范围体现细微差别
根据主题类型调整
  • 技术 / 操作指南:替换为“人们最先会遇到什么错误?”或“初学者总会漏掉哪个步骤?”
  • 比较 / 评测:“你实际上会向朋友推荐哪一个?为什么?”(不是官方答案 — 而是真实想法)
  • 思想领导力:侧重反常识问题,并补充“你认为两年后会是什么趋势?”
  • 案例研究:“带我梳理一下实际发生的事情 — 从结果数字说起”
对有意思的回答进行追问
  • “你提到了 X — 具体发生了什么?”
  • “这和你的预期相比如何?”
  • “能用数字说明吗?”

一次只问一个问题。等用户回答后再继续。质量取决于深度,而非广度 — 2-3 个精彩回答胜过 8 个浅尝辄止的回答。

根据用户调整风格
  • 新建的网站、经验较少的用户:解释每个问题对你将撰写的内容为何重要
  • 成熟的网站、有经验的用户:快速直接,不必过多引导

输出

访谈结束后,将回答整理成一份结构化知识文档:

专家知识:[topic]

  • 核心见解 / 反常识观点 — 他们知道而别人不知道的内容
  • 具体示例和数据点 — 真实数字、实际客户、确切项目
  • 经验细节 — 哪些做法有效、哪些失败了、哪些出乎意料
  • 适用范围和局限 — 适用于哪些人、不适用于哪些人,以及建议在何时会失效

这份文档可直接作为上下文传递给 write-content 或 improve-content。写作技能会将第一人称素材融入文章。

语言

使用用户回复时所用的语言开展访谈。

随附参考资料

仅当步骤要求时,才从 references/ 中加载。

  • question-bank-by-topic.md — 按内容类型(操作指南、对比、思想领导力、案例研究、产品评测、定义)整理的更大题库,适用于 4 个核心问题不符合主题的情况
  • knowledge-doc-template.md — 完整的结构化知识文档模板(生成可重复使用的成果,而非一次性文稿时使用)
  • human-input-framework.md — 关于第一方知识为何胜过 SERP 综合整理的理论(背景资料;用户询问“为什么不自己研究?”时使用)
  • information-gain-writing.md — 提取的知识如何融入 write-content 使用的 30% 信息增益规则(向下游写作者说明哪些内容需要原样保留时使用)
  • voice-injection-playbook.md — 第一人称措辞如何融入最终文章(将侧重个人表达的内容交接给 write-content 时使用)
  • eeat-signal-embedding.md — 哪些访谈回答应优先用于体现 Experience 信号(内容需要达到 E-E-A-T 标准时使用,例如 YMYL 内容)

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