不是让 AI 凭感觉给你编选题，而是先把平台上的真实内容和数据拉回来，再帮你一步步做成能发的东西------内容永远是你的。
架构概览：一条完整的创作流水线
Creator Buddy 的公众号模块（gzh-Skills）采用流水线架构，按创作流程排列：
arduino
定位装修 ──→ 找选题 ──────→ 写正文 ─────────→ 起标题 ──→ 配图排版
gzh- baokuan- gzh-longform- baokuan- space-chart-image
positioning article- writer（长文） title- space-text-logic-diagram
analysis gzh-short-post generator space-wechat-layout
xhs-hotnotes （≤1000 字短文） space-gzh-cover（2.35:1 头图）这条流水线覆盖了公众号创作的五个核心环节：
| 环节 | 对应 Skill | 核心能力 |
|---|---|---|
| 定位 | gzh-positioning |
账号简介 / 关注后回复 / 自定义菜单，带微信字数校验 |
| 选题 | baokuan-article-analysis / gzh-explosive-content-detector |
按赛道抓爆款，做数据洞察 |
| 写作 | gzh-longform-writer / gzh-short-post |
长文六种写法路由 + 短文风格规则 |
| 标题 | baokuan-title-generator |
16 种爆款标题方法，评分 + A/B 测试 |
| 配图排版 | space-gzh-cover / space-chart-image / space-wechat-layout |
头图 + 配图 + 整篇 HTML 排版 |
Github: github.com/SpaceZephyr...
核心技术点
1. 定位三件套：从访谈到产出的闭环
代码位置 ：gzh-positioning/SKILL.md
这是整个创作流程的起点。它的设计思路是先收敛出一句话定位，三件套全部从它派生。
关键设计：
- 分层访谈：不一次性抛出十几个问题，第一轮只问 3 个必答问题（对象、供给、凭据），第二轮按需追问
- 历史文章反推：如果用户已有号，从已发布内容反推定位，比让用户自己描述更准确
- 微信硬约束：简介 4-120 字、关注后回复 ≤600 字、一级菜单 ≤4 汉字、二级菜单 ≤8 汉字
核心洞察：
人对自己的描述往往是"我想成为的样子"，文章才是"他实际在写的样子"。这两者的差距，恰恰是定位诊断里最有价值的信息。
这套设计解决了公众号运营的一个常见痛点：很多人对自己的定位是模糊的，但他们的文章会说话。
2. 长文写作：六种写法路由
代码位置 ：gzh-longform-writer/SKILL.md
这是整个集合里最复杂的 Skill。它不是直接问"你想写什么主题"，而是先诊断用户手上有什么，再路由到对应的写法。
| 用户状态 | 路由到 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 只有一个模糊念头 | ① 访谈式 | 个人经历、复盘 |
| 想清楚了但展不开 | ② 大纲式 | 观点文、教程 |
| 写了一半卡住 | ③ 续写式 | 半成品续写 |
| 一堆零散材料 | ④ 素材整合式 | 链接、笔记、聊天记录 |
| 有主题但没角度 | ⑤ 破题式 | 同质化选题找差异 |
| 有成稿但不满意 | ⑥ 重写式 | 定位病灶再动刀 |
核心亮点：
- 字数配额大纲：给每个部分分配字数，防止 AI 把每部分写成一样长
- 公众号专属约束：开头几句要能独立成立（摘要会自动截取）、手机屏一行 22-24 字、单段超过 90 字就该断
- AI 腔黑名单：本质上、说白了、换句话说、不是 X 而是 Y、三段排比结尾
一个关键原则：
硬把一个立不住的选题写完，是浪费两个人的时间。
这个 Skill 会在发现选题立不住时直说，而不是硬写完。这在 AI 写作工具里是少见的诚实。
3. 短文写作：去 AI 腔的风格规则
代码位置 ：gzh-short-post/SKILL.md
1000 字以内的短文，纯文字不配图。它和长文写作最大的区别是靠一个足够锐利的点 + 干净的节奏取胜。
核心风格规则：
- 第一人称不说教：全篇"你"字出现不超过 1 次，读起来像自言自语被偷听
- 敢下判断："这就是在制造焦虑""说难听点就是收智商税"
- 段落极短：默认一到两句一段，单句成段是常态
- 收尾落到具体画面：不要用"这是一次范式转移"，落到一个能想象出来的场景
两种结构骨架：
- 骨架 A：编号观点式（适合几个并列的观察）
- 骨架 B：单点推进式（适合一个认知转变）
短文里 B 通常比 A 好------1000 字讲透一个点，比列四个点更有记忆点。
4. 爆款标题生成：16 种方法 + 评分系统
代码位置 ：baokuan-title-generator/SKILL.md
这是整个集合里数据支撑最强的 Skill。它的方法论提炼自 1000 篇真实 10 万+ 爆款标题（2026-06~07，AI/硬科技/互联网）。
语料背书：
- 字数中位数 22 字，中间 50% 在 15~29 字
- 66% 含具体实体（豆包、Claude、微信...），只 30% 含数字
- 冒号 28%、感叹号 20%、引号 19%、问句 14%
16 种爆款标题方法：
| 编号 | 方法 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 1 | 强时效 | 新闻发布、产品更新 |
| 2 | 实体锚定 | 品牌/人物降低理解成本 |
| 3 | 数字反差 | 两个悬殊的具体数字 |
| 4 | 首次/唯一/极值 | 强调新颖、稀缺 |
| 5 | 阴谋揭秘 | 暗示被隐藏的真相 |
| 6 | 冲突对立 | 双方利益/立场碰撞 |
| 7 | 反差转折 | 认知落差、打脸 |
| 8 | 亲测态度转变 | 真实体验建立代入 |
| 9 | 任务结果 | 直接展示工作产出 |
| 10 | 生活痛点 | 用户原话吐槽 |
| 11 | 身份与场景 | 目标读者秒确认相关性 |
| 12 | 收益与损失 | 行动或不行动的后果 |
| 13 | 对话剧本 | 戏剧冲突 |
| 14 | 问题悬念 | 读者真想知道的问题 |
| 15 | 隐藏机制 | 表象背后的结构 |
| 16 | 具体场景画面 | 可视化动作和生活细节 |
评分系统：内容兑现度 25 分 + 读者相关性 15 分 + 具体性 15 分 + 好奇缺口 15 分 + 收益或后果 10 分 + 情绪与冲突 10 分 + 清晰与节奏 5 分 + 独特性 5 分 = 100 分
关键设计：
- 按用途分角色推荐：综合首选、稳健版、传播版、搜索版、实验版
- A/B 测试建议：每组只改一个变量
- 风险分级：低/中/高，高风险不得做综合首选
5. 头图封面：分享安全区校验
代码位置 ：space-gzh-cover/SKILL.md
这是整个集合里工程化程度最高 的 Skill。它解决了一个公众号特有的问题：头图会被裁两次。
| 场景 | 显示 |
|---|---|
| 订阅号消息列表 / 文章顶部 | 完整 2.35:1 |
| 分享到朋友圈 / 聊天 | 只抓取正中央的 1:1 方形 |
在 2.35:1 的画布上，正中央那个方形只占宽度的 42.6%。
三种安全区策略：
| 策略 | 做法 | 分享效果 |
|---|---|---|
| A 全居中 | 标题全部塞进中央安全区 | 完整无损 |
| B 核心词居中（默认） | 标题横向铺开，关键词组压正中 | 核心词完整，修饰词被切 |
| C 图文分离 | 中央放主体，文字在两翼 | 分享后没有文字 |
自动化检查：
bash
python3 scripts/check_cover.py 路径/cover-01.png --safe-zone --share-preview --thumbnail输出：
- 比例是否 2.35:1、尺寸、体积
- 安全区的确切像素范围
-safezone.jpg：安全区标注图-share-1x1.jpg：分享到朋友圈实际长什么样-thumb.jpg：信息流缩略图
6. 排版输出：一键复制 HTML
代码位置 ：space-wechat-layout/SKILL.md
整篇文章 → 公众号 HTML 排版，支持三种风格：
| 风格 | 特点 | 适合 |
|---|---|---|
| Claude | 暖白底、克制边框、大留白 | 反思/叙事/观点文 |
| OpenAI | 纯白底、黑灰配色、文档感 | 技术/教程/产品笔记 |
| 明亮白底、蓝绿黄红点缀、模块卡片 | 数据/清单/对比/教育 |
核心功能：
- 本地预览 + "复制 HTML" 按钮
- 复制的是内文章 HTML，不是整个页面
- Clipboard API + fallback 兼容模式
- 微信 HTML 约束：内联样式、避免外链、简单语义标签
设计亮点
1. "先诊断，再选路"的智能路由
这是整个集合最核心的设计哲学。无论是定位（先看历史文章反推）、写作（先诊断用户手上有什么）、还是标题（先建内容简报），都在收集信息之后再给出方案。
这种设计避免了 AI 工具常见的"一上来就问你想写什么"的低效交互。
2. 微信硬约束的工程化
简介 4-120 字、关注后回复 ≤600 字、一级菜单 ≤4 汉字、头图安全区 42.6%......这些不是建议，是硬约束。整个集合把这些约束内置到 Skill 里，输出前强制校验。
这意味着用户拿到的方案一定能在微信后台直接使用，不需要二次调整。
3. 个人文风档案的共享机制
references/my-voice.md 是一个共享的个人文风档案，被长文和短文两个写作 Skill 读取。说一句「用我的风格」即生效。
这个设计让 AI 写作工具从"通用助手"变成了"个人风格的执行者"。文风档案里甚至标注了样本大小（3 篇全文 + 59 篇标题），并明确说明"样本偏小，遇到与实际写作明显冲突的规则，以作者当下判断为准"。
4. 反 AI 腔的系统化规则
整个集合有一套完整的"AI 腔黑名单"：
- 本质上、说白了、换句话说
- 不是 X 而是 Y
- 三段排比结尾
- 每段都以"而"或"然而"开头
但同时又区分了"自问自答是好东西"------问句独立成段、后面紧跟具体回答，这是节奏工具，不是 AI 腔。
这种有规则但不教条的设计，让输出既有风格又不生硬。
5. 配图的出图路径分离
头图用 Codex 内置 image_gen 生成 PNG，排版输出 HTML，逻辑图用本地渲染。不同类型的配图走不同的技术路径，而不是强制统一。
这种务实的工程选择让每个 Skill 都能用最适合的技术手段完成任务。
与其他项目的对比
| 维度 | Creator Buddy gzh-Skills | Waza (tw93) | OpenCodeReview (阿里) |
|---|---|---|---|
| 定位 | 公众号全栈创作 | AI 编程习惯训练 | AI 代码审查 |
| 架构模式 | 流水线（串联） | 模块化（独立） | 混合（确定性工程 + Agent） |
| 核心创新 | 创作流程标准化 | 教模型"怎么练" | 精准度优先 |
| 技术深度 | 中等（Prompt 工程为主） | 中等（Prompt 工程） | 高（AST 分析 + LLM） |
| 适用人群 | 内容创作者 | 开发者 | 团队/企业 |
| 数据支撑 | 1000 篇爆款标题语料 | 无（方法论驱动） | 50 个仓库、200 个 PR 验证 |
适用场景
适合谁： 公众号作者（做定位、找爆款、写长短文、起标题、做封面、排版），自媒体/增长团队（跨平台监控内容趋势、拆爆款），内容运营（标准化创作流程）
不适合谁： 需要实时后台数据的运营（工具只读公开数据），需要账号自动化操作的用户（不做发帖等写操作），追求"一键起号"的用户（需要人工判断和内容积累）
Github: github.com/SpaceZephyr...
写在最后
Creator Buddy 的公众号模块不是给一个"一键生成爆款"的按钮，而是把创作流程标准化------从定位到选题到写作到标题到配图排版，每一步都有明确的方法论和质量检查。
它的核心价值在于：把平台上的真实内容和数据拉回来，再帮你一步步做成能发的东西。这比让 AI 凭感觉编选题靠谱得多。
对于内容创作者来说，这可能是一个值得尝试的工具链。但记住：内容永远是你的，工具只是帮你更高效地表达。
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