name: omni-viral-studio
slug: omni-viral-studio
version: 1.1.0
displayName: "阿拉丁·全平台爆款内容工作室"
summary: 全平台爆款内容工作室：抖音+小红书+公众号三端情报、AI 创作、违禁词合规、一键导出，外加「发布后复盘反哺闭环」——沉淀你自己的爆款验证库，越写越准、越投越值钱。
description: 一站式全平台爆款内容工作室。一个 skill 同时覆盖抖音、小红书、公众号三大平台的爆款热点情报（基于红狐 Redfox 数据），并附加 AI 脚本/文案生成、违禁词合规扫描、多格式导出，以及独有的「发布后复盘反哺闭环」：回收已发布内容的真实表现，沉淀专属爆款验证库（钩子/标题结构/内容形式/话题/标签），下次创作与跨平台对比按验证库加权，形成 情报→创作→合规→交付→发布→复盘→越写越准 的完整闭环。适合自媒体运营、内容创作、选题策划、涨粉引流、短视频脚本、种草文案、公众号文章等场景。相比常见单平台爆款工具，多了「多平台统一情报 + AI 创作套件 + 合规检查 + 一键导出 + 复盘反哺」五大能力。
category: 内容创作
license: MIT
platforms: ["WorkBuddy"]
tags:
- 爆款选题
- 热点追踪
- 跨平台选题
- 选题策划
- 内容创作
- 短视频脚本
- 种草文案
- 公众号文章
- 标题生成
- 涨粉引流
- 自媒体运营
- 内容日历
- 多平台分发
- 抖音
- 小红书
- 公众号
- 抖音脚本
- 小红书笔记
- 微信公众号
- 复盘反哺
- 验证库
- 越写越准
- 爆款结构
- 违禁词检测
- 合规扫描
- 限流词
- 内容导出
- 舆情情报
- 蓝海选题
- 爆款复盘
- 数据飞轮
- 内容闭环
- 钩子模板
- 标题模板
- 内容复用
- 爆款方法论
- 创作工作流
- AI 创作
- 多平台情报
- 选题对比
- 爆款素材
- 脚本模板
- 文案模板
- 互动率
- 内容健康度
- viral content
- trending topics
- content creation
- short video script
- xiaohongshu
- douyin
- wechat article
- multi-platform
- content studio
- hook generator
- content ideation
- content playbook
- closed-loop content
Omni Viral Studio · 全平台爆款内容工作室
> 常见单平台爆款工具只盯一个平台，你这一个 skill 全包了：抖音 / 小红书 / 公众号 三端的爆款内容，统一拉取、统一对比、统一创作，还能把每次发布后的真实表现沉淀成你自己的爆款验证库。
这个 skill 解决什么痛点
内容创作者最大的时间黑洞是「跨平台找灵感」——开三个 App、切四个网页、记一堆零散灵感，最后还是不知道写什么。
更关键的是：绝大多数工具只管「出内容」，不管「内容发完之后行不行」。今天凭感觉写的钩子，下个月火了还是凉了，全靠运气，经验无法沉淀。
本技能把「情报 → 创作 → 合规 → 交付」打通，再补上最关键的最后一环——发布后复盘反哺：回收每条内容的真实表现，沉淀专属验证库，下次创作自动按「已验证的钩子/结构/话题/标签」加权，越写越准。
与单平台工具的能力差异
| 能力 | 常见单平台爆款工具 | 本技能 omni-viral-studio |
|---|---|---|
| 平台覆盖 | 仅单一平台 | 抖音 + 小红书 + 公众号 三合一 |
| 跨平台选题对比 | 不支持 | 支持（同一话题三端热度对比，找蓝海） |
| AI 创作（脚本/文案/标题） | 仅给数据 | 支持（基于爆款结构生成可直接用的内容） |
| 违禁词合规扫描 | 无 | 内置本地违禁词库 + 替换建议 |
| 导出交付 | 无 | CSV / Markdown / HTML 一键导出 |
| 发布后复盘反哺 | 无 | 回收真实表现、沉淀验证库、下次越写越准（独有） |
触发场景
当用户表达以下意图时，第一时间加载本技能：
- 找爆款、找选题、找热点、找灵感、看 trending
- 抖音/小红书/公众号 写什么、做什么内容、怎么涨粉
- 写短视频脚本、种草文案、公众号文章、标题党标题
- 「帮我对比一下这个话题在几个平台的表现」
- 检查内容有没有违规词、会不会被限流
- 把选题/脚本整理成表格或报告发给团队
- 「上次那条效果不错，下次照着这个路子写」「我哪些钩子更吸粉」
环境依赖
- 红狐 Redfox API Key（可选但推荐）：用于拉取三大平台真实爆款数据。
- 环境变量名：
REDFOX_API_KEY - 申请地址：https://redfox.hk （注册后在控制台获取）
- 未配置时，情报模块会提示用户去申请，但 AI 创作 / 合规检查 / 导出 / 复盘反哺 四个模块完全不依赖 API，照常工作。
工作流（请按此顺序执行）
第 1 步 · 确认意图与平台
向用户澄清（或直接推断）：
1. 目标平台：抖音 / 小红书 / 公众号 / 全部
2. 内容方向或关键词（如「AI 副业」「职场穿搭」「母婴好物」）
3. 想要的结果：找选题、写脚本、写文案、出对比报告，还是复盘历史内容
> 若有历史验证库（content_playbook.json），先跑一次 python scripts/content_retro.py summary，把「下次创作建议」记在心里，后面创作直接沿用。
第 2 步 · 拉取多平台爆款情报
运行 scripts/fetch_trends.py：
# 查全部平台（推荐先来这一发，建立全局感）
python scripts/fetch_trends.py --platform all --keyword "AI副业" --limit 15
# 单独查某平台
python scripts/fetch_trends.py --platform douyin --keyword "职场穿搭"
python scripts/fetch_trends.py --platform xhs --keyword "母婴好物" --start-date 2026-07-01
python scripts/fetch_trends.py --platform gzh --keyword "理财" --start-date 2026-07-01
参数说明：
- --platform：douyin | xhs | gzh | all（默认 all）
- --keyword：搜索关键词，空字符串表示「全站热门」
- --limit：每平台返回条数（默认 15）
- --start-date / --end-date：时间范围 YYYY-MM-DD（抖音忽略，用昨日数据）
- --output：可选，结果保存为 JSON 文件
脚本对三端调用同一套接口（详情见 references/redfox-api.md），统一字段后输出：
📊 多平台爆款情报 — 关键词: AI副业
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第 3 步 · 跨平台选题对比（核心差异化）
拿到三端数据后，主动做对比分析，例如：
- 某话题在抖音大火但在小红书空白 → 蓝海机会
- 某标题结构三端通用 → 可复用模板
- 某赛道互动量集中在「教程类」→ 内容形式建议
把结论用一句人话告诉用户，再给可执行建议。参考 references/platform-prompts.md 里的平台调性差异。
> 接入验证库（若有）：若 content_playbook.json 已存在，优先把验证库中高表现的话题/标签纳入对比结论，并点明「你历史上这类题材表现最好，这次值得复用」。
第 4 步 · AI 创作套件（支持验证库加权）
基于爆款结构，直接用你的创作能力生成内容（无需任何 API）。根据平台调性选择模板：
- 抖音：黄金 3 秒钩子 + 痛点铺陈 + 反转/干货 + 引导互动
- 小红书：emoji 标题党 + 第一人称种草 + 分点清单 + 评论区引导
- 公众号：观点立论 + 案例支撑 + 金句收尾 + 转发钩子
参考 references/platform-prompts.md 的完整提示词模板。
> --playbook 模式（越写越准的关键）：若用户想「照着历史爆款路子写」，或验证库已积累样本，先在创作前运行 python scripts/content_retro.py summary 取「下次创作建议」（最佳钩子/标题结构/内容形式/话题/标签），并在生成时主动采用这些已验证偏好。例如验证库显示「痛点铺陈 + 清单式 + 教程」互动率最高，就优先用这套组合，而非凭空选结构。生成后务必进入第 5 步合规检查。
第 5 步 · 违禁词合规扫描（必做）
创作完成后，运行 scripts/compliance_check.py 扫描违禁/限流词：
python scripts/compliance_check.py --text "你的文案内容" --platform xhs
# 或扫描一个文件
python scripts/compliance_check.py --file draft.md --platform douyin
脚本会输出命中的风险词、风险等级、并给出替换建议。详见 references/compliance-dictionary.md 的词库分类。发现高危词必须提示用户修改后再发布。
第 6 步 · 导出交付
把选题表 / 脚本 / 报告整理成可交付格式：
# 把第 2 步的 JSON 情报转成 CSV（给团队表格看）
python scripts/export_content.py --input trends.json --format csv --output 选题表.csv
# 转成带样式的 HTML 报告
python scripts/export_content.py --input trends.json --format html --output 爆款报告.html
# 把一段脚本/文案包成可直接发布的 Markdown
python scripts/export_content.py --text "你的文案" --format markdown --output 文案.md
第 7 步 · 复盘反哺闭环（让经验沉淀，越写越准）
内容发布后，把真实表现回收进本地验证库 content_playbook.json，下次创作自动加权。这是本技能与一次性工具最本质的区别。
运行 scripts/content_retro.py：
# ① 首次上手先看示例（写入 4 条示例，立即看到验证库效果）
python scripts/content_retro.py seed
# ② 每条内容发布后，回收它的真实表现（inline）
python scripts/content_retro.py add --platform douyin \
--title "普通人做AI副业踩的3个坑" --topic "AI副业" \
--hook-type "反常识提问" --title-structure "疑问式" --content-form "教程" \
--tags "副业,AI,避坑" \
--views 128000 --likes 23600 --comments 2140 --shares 980 --favorites 6100
# ② 或批量回收（把多条表现写成 JSON 一次喂入）
python scripts/content_retro.py add --file feedback.json
# ③ 查看沉淀结论与「下次创作建议」
python scripts/content_retro.py summary
# ④ 对一条新内容做相对健康度评估（对标同平台历史均值）
python scripts/content_retro.py benchmark --platform xhs \
--views 15000 --likes 2200 --comments 180 --shares 90 --favorites 1600 --save
summary 会输出各维度（钩子/标题结构/内容形式/话题/标签）的最佳组合，并给出可直接照做的「下次创作建议」；benchmark 把一条新内容的表现与同平台历史均值对比，高于平均的钩子/结构/标签下次继续复用，低于平均的及时换。
闭环 thus formed：情报 → 创作 → 合规 → 交付 → 发布 → 真实表现 → 复盘沉淀 → 下次越写越准。验证库越厚，创作越不像赌博。
详见 references/closed-loop-playbook.md（复盘操作手册）。
边界
- 红狐数据每日更新（抖音约 17:00 更新昨日数据），历史数据有延迟属正常。
- 不代用户发布内容到任何平台（除非用户明确接入发布类技能）。
- 创作内容仅供灵感参考，发布前请用户自行核对事实与版权。
- API Key 由用户自行保管，技能不存储、不上传。
- 验证库
content_playbook.json由用户本地维护，技能不读取、不上传任何平台账号数据。
参考文件
references/redfox-api.md— 三端接口地址、请求体、字段映射references/platform-prompts.md— 三大平台创作提示词模板与调性差异references/compliance-dictionary.md— 违禁词库分类与替换建议references/closed-loop-playbook.md— 复盘反哺闭环操作手册（新增）references/usage-examples.md— 完整端到端使用示例
