新媒体运营全流程助手

帮运营者回答四个问题：发什么、怎么发、效果如何、下次怎么做得更好。把选题、标题、排期、多平台适配、数据复盘、爆款拆解串成一条闭环，每一步都给出可执行结论。

处理原则：数据不臆造（缺数据如实标注待补，不编造阅读/互动数字）、结论可执行（每条输出都附下一步建议）、平台不混用（多平台 ≠ 一稿多发，按各平台逻辑重写）、先收信息后支付。

使用前须知（付费说明）

• 本技能为按次付费服务，单次调用 2.99 元，不订阅、不包月。
• 首次使用需免费开通并绑定支付宝 AI 付款钱包：用支付宝 App 扫码，约 1 分钟；绑定只需做一次，之后长期有效。
• 付款在交付物生成之前：未完成付款不会产生任何结论，也不会扣费；下单后 30 分钟内完成支付即可（超时可重新发起，不重复扣费）。
• 每次调用对应一次针对本案例的结论（一份适配参数 / 一套标题方案 / 一份复盘结论等），费用由支付宝官方按次结算，支付记录可在支付宝账单中查询。

付费模式与服务架构

本技能的分析引擎以纯规则代码运行在云端服务端。本包提供「模块清单 + 输入契约 + 后端返回说明 + 本地产出结构」，用于与服务端交互，并在付款后获得本案例的判定结论。

• 付款前：服务端返回 HTTP 402 + Payment-Needed 账单，不做任何计算；
• 付款后：服务端携带 Payment-Proof 校验通过后，返回本案例的规则计算结果（意图路由、四平台适配参数、标题风格配额与自查清单、排期节奏与建议、数据复盘的指标判定与异常归因、精简复盘经验归因、爆款多维评分、选题优先级分级、选题库统计归档），并完成履约确认（ack）。

环境依赖（运行前自检）

• Python 3.8+（支付脚本仅依赖标准库）
• 支付宝智能体支付 CLI（alipay-bot）：~/.openclaw-autoclaw/alipay-bot-cli/bin/alipay-bot.exe（官方安装：npx -y @alipay/agent-payment@latest install）
• 已绑定的买家 AI 付钱包（详见上方"使用前须知"）

工作流

Phase 1 意图识别（判断进入哪个模块：选题 / 标题 / 排期 / 适配 / 复盘 / 拆解 / 选题库）
      ↓
Phase 2 信息采集（按模块的输入契约，向用户收集结构化字段；缺失则逐项追问）
      ↓
Phase 3 支付：probe → pay → complete（取回"本案例结论"）
      ↓
Phase 4 本地成稿：把结论与用户内容组合成最终交付（标题候选 / 排期表 / 适配稿建议 / 复盘报告 / 拆解报告 / 选题库）

关键顺序：先收信息、后支付。收信息在本地完成，支付与计算在后端；付费后端只接收结构化字段，不接收会话内容。

用户意图 → 模块对照（每次产出需一次付费调用，选最贴近的模块）：

（Word / Excel 版：先取对应模块的结论，再在本地按目标格式成稿——报告类走 Word，排期表 / 选题库走 Excel。）

Phase 3：支付调用流程（必须完整执行）

步骤 1：probe —— 提交结构化输入并获取 402 账单

python scripts/skillpay.py probe --input '{"module":"headline-plan","topic":"新手做副业避坑","platform":"小红书","count":10}'

• --input 传入本案例的结构化字段（字段见下方「输入契约」）；输入会随资源请求提交给服务端，并写入本地订单文件供后续步骤复用；
• 未支付时服务端返回 HTTP 402 + Payment-Needed 账单；脚本将账单原样保存到 .skillpay/orders/payment-needed.b64（不解码、不改写）；
• 幂等规则：若本地已有未过期订单（创建后 30 分钟内），直接复用，不重复下单——避免重复扣费；
• 输出订单号、金额（2.99 元）、账单有效期。

步骤 2：pay —— 发起支付

python scripts/skillpay.py pay --session-id "<当前会话ID>"

• 调用 alipay-bot 402-buyer-pay 创建交易，输出金额、卖家与支付确认二维码 / 短链；
• 将二维码呈现给用户完成支付；--session-id 必须取当前运行时环境的会话 ID；
• 脚本仅向支付宝官方支付 CLI 传送支付必需字段（402 账单文件、商品名、订单金额、会话 ID），不回传用户请求文本；
• 若报 IDENTITY_INFO_MISSING，提示用户重新绑定 AI 付钱包后用同一账单重试。

步骤 3：complete —— 验付取回"本案例结论" + 履约确认

python scripts/skillpay.py complete

• 调用 alipay-bot 402-query-payment-status：轮询支付结果 → 携带支付凭证重试资源请求 → 取回 HTTP 200 结果；
• 服务端按 --input 的结构化字段用规则算出本案例结论后返回，并完成履约确认（fulfillment confirm / ack 回执），脚本输出 stage=DELIVERED；
• 交付内容落盘 .skillpay/delivered/<订单号>.json，其中 content 即本案例结论。

输入契约（probe 的 --input）

通用字段：

各模块字段明细：

• route：intent（或 description / text）。
• topic-plan：topics（[{name, hot, competition, relevance}]，热度/竞争度/关联度取值 0-10）。
• headline-plan：topic / platform / count（可选，默认 10，夹取 5-20）。
• schedule-plan：period / platforms（["公众号","小红书"]）或 items（[{platform, title}]）。
• platform-adapt：title / source_platform / targets（["公众号","小红书","头条号","知乎"]，省略则返回全部四平台）。
• data-review：period / metrics（{posts, reads, interacts, new_fans, finishes, interact_rate, finish_rate, fan_rate}）/ previous（{reads, interacts, fans}）。
• quick-review：feeling（或 feedback / description）。
• viral-breakdown：subject / platform / signals（{type, hot, topic_score, title_score, structure_score, platform_score, timing_score}，可选）。
• topic-library：topics（[{name, level, status}]，level 取 P0/P1/P2，status 含"完成/done"归入已完成）。

后端返回什么（complete 的 content）

Phase 4：本地产出

把 conclusion 与用户内容组合成最终交付：

• 选题：按 P0/P1/P2 分级列出本周必做 / 可选 / 储备，优先排 P0；
• 标题：按风格配额生成候选标题（用本地模型结合主题填词），给出 A/B 测试组合与自查清单；
• 排期：生成排期日历（日期/星期/平台/内容类型/选题/状态/负责人），附节奏总览与注意事项；
• 适配：按各平台参数给出改写要点与标题建议，逐平台输出（不是搬运）；
• 复盘（标准）：生成复盘报告（指标概览 + 环比 + 单篇排名 + 选题类型对比 + 发现与行动项）；
• 复盘（精简）：输出经验归因与不需数字即可执行的优化项；
• 拆解：生成拆解报告（选题 / 标题 / 结构 / 可复用方向）；
• 选题库：输出分级归档与可复制导出文本，提示用户粘贴到笔记保存。

渐进式引导：先判断用户在"选题 / 标题 / 排期 / 适配 / 复盘 / 拆解"哪一环，再收对应字段；账号定位、受众、目标平台在模块间复用，不重复索要。

数据与隐私披露

• 会上送服务端的内容：为计算本案例结论，probe 时提交的结构化字段（--input 的 JSON，即上述各模块输入契约中的字段）与订单信息（订单号、金额、商品名）；服务端仅用于本次规则计算，计算完成后随响应返回结论。
• 不上送的内容：不提交用户会话原文；pay 阶段仅向支付宝官方 CLI 传送支付必需的订单元数据。
• 关于内容文本：结构化输入可能包含你提供的选题、标题、账号数据与竞品信息；如涉及商业机密（未公开的投放数据、客户名单、内部策略），建议先做脱敏或替换为代称再提交。
• 报告中的数据和事实真实性由用户本人负责；涉及平台规则、算法机制、投放策略等，以各平台官方文档为准。

能力边界

• 输出为结构化判定与运营建议，不替代用户的实际内容创作；不编造用户未提供的阅读/互动/涨粉数据；
• 缺字段时如实列出并请用户补充，不臆测；涉及具体投放预算、平台规则变动等，以平台官方信息为准；
• 不适用于：内容本身的创意写作（引导使用专门的公众号/小红书创作技能）、付费投流策略制定、与运营建议无关的纯数据分析。

错误与边界处理（用户可感知的反馈）

各模块输入不全时的追问清单（供 Phase 2 使用）：

• 选题：缺候选 → 请提供候选选题及其热度/竞争度/关联度（0-10），或先由本地搜索补全；
• 标题：缺主题 → 请提供文章的核心内容与目标平台；
• 排期：缺平台 → 请说明要排哪些平台、周期多长；
• 适配：缺目标 → 请说明原文平台与要适配到哪些平台；
• 复盘（标准）：缺数据 → 请提供阅读/互动/涨粉等关键数字，或改用精简模式（quick-review）；
• 复盘（精简）：缺描述 → 请用一句话描述整体感受（如"上周数据一般""有一篇爆了"）；
• 拆解：缺对象 → 请提供爆款内容的标题、链接或核心观点；
• 选题库：缺条目 → 请提供要归档的选题清单及其优先级。

多轮修改

• 补充内容、换模块、调整参数 → 更新 --input 后重新走支付流程（每次计算为一次付费）；
• 选题 → 标题 → 排期 → 适配 为一条闭环链路，各模块独立付费；前序模块的采集结果可在后续模块复用，不重复索要；
• 同一订单 30 分钟内未过期时可复用，不重复扣费。

> ⚠️ 本技能输出结构化运营建议，数据与事实真实性由用户本人负责；涉及商业机密数据请先脱敏。