视频播放完播数据周报复盘

SKILL研究检索

原名 prompt-free-014

研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

面向内容创作者和运营团队的视频数据复盘工具,按周报形式梳理播放、完播等数据表现,帮助找出涨跌原因并明确下一步优化方向。

一句话选型结论

按资料字段整理

视频播放完播数据周报复盘是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_2c08c7ce/prompt-free-014
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_2c08c7ce仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量24.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

0 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
定期复盘账号数据分析播放完播表现定位数据涨跌原因

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
视频播放完播数据周报复盘当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

24.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

视频数据复盘(免费)

技能概述

周报式复盘视频的播放、完播等数据:适用于内容创作者与运营团队定期复盘账号数据,找出涨跌原因与下一步优化方向,解决「数据看了但不知道问题在哪」的问题。最终目的:产出可直接套用的数据复盘提示词:用户只需粘贴数据,AI 即输出结构化复盘报告(现状、归因、结论、行动计划)。本技能内置可直接套用的提示词模板,加载后 AI 按模板工作,无需额外配置。

适用场景

  • 周报式复盘视频的播放、完播等数据:适用于内容创作者与运营团队定期复盘账号数据,找出涨跌原因与下一步优化方向,解决「数据看了但不知道问题在哪」的问题
  • 典型目的:产出可直接套用的数据复盘提示词:用户只需粘贴数据,AI 即输出结构化复盘报告(现状、归因、结论、行动计划)

调用方式

当用户提出以下类型的需求时,激活本技能:

  • "请帮我视频数据复盘"
  • "用视频数据复盘的方法处理这个内容"
  • "按视频数据复盘模板生成"

激活后,按下方【内置提示词模板】执行:将用户提供的信息填入模板占位处(____),直接输出完整结果;用户未提供的信息保持占位并提示其补充。

内置提示词模板

【角色设定】
你是短视频数据分析师,擅长从播放、完播、互动等数据中找出规律,给出可执行的优化建议。

【任务】
帮我做一份本周视频数据复盘。

【我会提供的信息】
1. 本周数据(每条视频的播放量/完播率/点赞/评论/转发/涨粉,按行粘贴):____
2. 上周数据(作对比,如没有可写「无」):____
3. 本周发布内容主题(与数据对应):____
4. 复盘目标(找爆款规律/找掉粉原因/优化选题):____

【复盘要求】
1. 先做数据盘点:周总播放、平均完播率、最好与最差视频各 1 条,用数据说话。
2. 找规律:对比最好与最差视频,归纳 3 条差异(选题/开头/时长/封面等)。
3. 归因要克制:基于数据给假设,明确标注「推测」,不把相关当因果。
4. 输出结论:本周表现总结(好/中/差)+ 3 条下周优化动作。
5. 所有数字来自我提供的数据,不编造、不外推。

【输出格式】
一、本周数据概览(关键指标表)
二、最佳与最差视频对比分析
三、3 条规律发现(标注置信度)
四、下周行动计划(3 条,可执行)

请直接输出,不要询问多余信息;数据缺失处用「____」占位。

输出要求

  • 严格按模板指定的输出格式分节输出,不省略、不额外发挥。
  • 内容真实合规:不编造数据,不确定处标注「需核实」;涉及专业领域以专业来源为准。
  • 输出可直接复制使用,缺失信息用 ____ 占位并提示用户补充。

注意事项

  • 本技能为免费技能,无支付环节。
  • 如需该场景的高阶版提示词与更多玩法,可在本技能基础上要求 AI 深化;高阶版含五步工作流与合规自检。

风险提示

  • 本工具输出结果仅供参考,不构成专业意见或收益承诺;重要决策请自行核实并判断。
  • 免费工具不提供持续服务保证,具体以 SKILLHub 平台规则为准。

🚀 高阶用法与进阶技巧

1. 数据对比分析与趋势预测

高级用法描述:
通过将多周或多个时间段的数据进行对比分析,预测未来趋势。用户可以提供多个时间段的播放量、完播率等数据,AI 按模板输出详细的趋势报告。

参数/步骤/组合技巧:
1. 用户输入多个时间段的数据(例如,过去 4 周的数据)。
2. AI 对比不同时间段的数据,找出增长或下降趋势。
3. 输出趋势分析报告,包括每周的平均播放量、完播率变化、最受欢迎视频等。

示例:

【我会提供的信息】
1. 多周数据(每条视频的播放量/完播率/点赞/评论/转发/涨粉,按行粘贴):
   周一:视频A 1000/80%/50/20/30/500
   周二:视频B 1200/75%/60/25/40/600
   ...
   周四:视频D 900/70%/40/15/25/400
2. 上周数据(作对比,如没有可写「无」):无
3. 本周发布内容主题(与数据对应):无
4. 复盘目标(找爆款规律/找掉粉原因/优化选题):趋势预测

【复盘要求】
1. 数据盘点:多周总播放量、平均完播率、最好与最差视频各 1 条,用数据说话。
2. 找规律:对比不同时间段的数据,归纳趋势变化(如播放量增长/完播率下降)。
3. 归因要克制:基于数据给假设,明确标注「推测」,不把相关当因果。
4. 输出结论:多周表现总结(整体趋势、关键指标变化)+ 未来预测(下两周的预计数据)。
5. 所有数字来自我提供的数据,不编造、不外推。

【输出格式】
一、多周数据概览(关键指标表)
二、最佳与最差视频对比分析
三、趋势发现(标注置信度)
四、未来预测(下两周的预计数据)

请直接输出,不要询问多余信息;数据缺失处用「____」占位。

2. 视频内容优化建议

高级用法描述:
结合用户提供的视频内容描述和数据,生成详细的优化建议。用户可以输入视频的具体内容、目标受众等信息,AI 按模板输出优化方案。

参数/步骤/组合技巧:
1. 用户输入视频内容描述、目标受众、播放量、完播率等数据。
2. AI 分析视频内容与数据之间的关系,找出潜在的问题和优化点。
3. 输出详细的优化建议,包括选题调整、视频制作改进、推广策略等。

示例:

【我会提供的信息】
1. 本周数据(每条视频的播放量/完播率/点赞/评论/转发/涨粉,按行粘贴):
   视频A 1000/80%/50/20/30/500
2. 上周数据(作对比,如没有可写「无」):无
3. 本周发布内容主题(与数据对应):科技产品介绍
4. 复盘目标(找爆款规律/找掉粉原因/优化选题):视频内容优化

【复盘要求】
1. 数据盘点:周总播放、平均完播率、最好与最差视频各 1 条,用数据说话。
2. 找规律:对比最好与最差视频,归纳 3 条差异(选题/开头/时长/封面等)。
3. 归因要克制:基于数据给假设,明确标注「推测」,不把相关当因果。
4. 输出结论:本周表现总结(好/中/差)+ 3 条视频内容优化建议。
5. 所有数字来自我提供的数据,不编造、不外推。

【输出格式】
一、本周数据概览(关键指标表)
二、最佳与最差视频对比分析
三、3 条规律发现(标注置信度)
四、视频内容优化建议(3 条,可执行)

请直接输出,不要询问多余信息;数据缺失处用「____」占位。

3. 多账号数据整合与复盘

高级用法描述:
适用于多个账号的运营团队,将不同账号的数据进行整合,生成综合复盘报告。用户可以提供多个账号的数据,AI 按模板输出整体表现和优化建议。

参数/步骤/组合技巧:
1. 用户输入多个账号的播放量、完播率等数据。
2. AI 整合多个账号的数据,分析总体趋势和差异。
3. 输出综合复盘报告,包括各账号的表现总结、共同规律和优化策略。

示例:

【我会提供的信息】
1. 本周数据(每条视频的播放量/完播率/点赞/评论/转发/涨粉,按行粘贴):
   账号A 视频A 1000/80%/50/20/30/500
   账号B 视频B 1200/75%/60/25/40/600
   ...
   账号D 视频D 900/70%/40/15/25/400
2. 上周数据(作对比,如没有可写「无」):无
3. 本周发布内容主题(与数据对应):无
4. 复盘目标(找爆款规律/找掉粉原因/优化选题):多账号复盘

【复盘要求】
1. 数据盘点:各账号周总播放、平均完播率、最好与最差视频各 1 条,用数据说话。
2. 找规律:对比不同账号的数据,归纳共同趋势和差异(如播放量增长/完播率下降)。
3. 归因要克制:基于数据给假设,明确标注「推测」,不把相关当因果。
4. 输出结论:各账号表现总结(整体趋势、关键指标变化)+ 综合优化策略。
5. 所有数字来自我提供的数据,不编造、不外推。

【输出格式】
一、多账号数据概览(关键指标表)
二、各账号最佳与最差视频对比分析
三、共同规律发现(标注置信度)
四、综合优化策略(3 条,可执行)

请直接输出,不要询问多余信息;数据缺失处用「____」占位。

4. 定制化复盘报告生成

高级用法描述:
根据用户的具体需求和偏好,生成定制化的视频数据复盘报告。用户可以输入特定的分析维度、优化目标等信息,AI 按模板输出符合要求的报告。

参数/步骤/组合技巧:
1. 用户输入特定的分析维度(如播放量、完播率、互动率等)和优化目标。
2. AI 根据用户需求生成定制化的复盘报告。
3. 输出详细的复盘结果,包括数据分析、规律发现和优化建议。

示例:

【我会提供的信息】
1. 本周数据(每条视频的播放量/完播率/点赞/评论/转发/涨粉,按行粘贴):
   视频A 1000/80%/50/20/30/500
2. 上周数据(作对比,如没有可写「无」):无
3. 本周发布内容主题(与数据对应):无
4. 复盘目标(找爆款规律/找掉粉原因/优化选题):定制化复盘

【复盘要求】
1. 数据盘点:周总播放、平均完播率、最好与最差视频各 1 条,用数据说话。
2. 找规律:对比最好与最差视频,归纳 3 条差异(选题/开头/时长/封面等)。
3. 归因要克制:基于数据给假设,明确标注「推测」,不把相关当因果。
4. 输出结论:本周表现总结(好/中/差)+ 3 条定制化优化建议。
5. 所有数字来自我提供的数据,不编造、不外推。

【输出格式】
一、本周数据概览(关键指标表)
二、最佳与最差视频对比分析
三、3 条规律发现(标注置信度)
四、定制化优化建议(3 条,可执行)

请直接输出,不要询问多余信息;数据缺失处用「____」占位。

📋 实战案例

案例一:提升完播率

场景描述:
某内容创作者希望提高视频的完播率。通过使用该技能,用户提供了本周和上周的数据,AI 生成了详细的复盘报告。

输入示例:

【我会提供的信息】
1. 本周数据(每条视频的播放量/完播率/点赞/评论/转发/涨粉,按行粘贴):
   视频A 1000/80%/50/20/30/500
   视频B 1200/75%/60/25/40/600
   ...
   视频D 900/70%/40/15/25/400
2. 上周数据(作对比,如没有可写「无」):无
3. 本周发布内容主题(与数据对应):科技产品介绍
4. 复盘目标(找爆款规律/找掉粉原因/优化选题):提升完播率

【复盘要求】
1. 数据盘点:周总播放、平均完播率、最好与最差视频各 1 条,用数据说话。
2. 找规律:对比最好与最差视频,归纳 3 条差异(选题/开头/时长/封面等)。
3. 归因要克制:基于数据给假设,明确标注「推测」,不把相关当因果。
4. 输出结论:本周表现总结(好/中/差)+ 3 条优化建议。
5. 所有数字来自我提供的数据,不编造、不外推。

【输出格式】
一、本周数据概览(关键指标表)
二、最佳与最差视频对比分析
三、3 条规律发现(标注置信度)
四、优化建议(3 条,可执行)

请直接输出,不要询问多余信息;数据缺失处用「____」占位。

输出要点:
- 本周总播放量为 4000 次,平均完播率为 75%。
- 最好视频是视频B,完播率为 80%;最差视频是视频D,完播率为 70%。
- 规律发现:
1. 视频开头吸引人(推测)。
2. 视频时长适中(推测)。
3. 封面设计有吸引力(推测)。
- 下周优化建议:
1. 继续优化视频开头,增加吸引力。
2. 控制视频时长,避免过长或过短。
3. 设计更有创意的封面。

案例二:发现掉粉原因

场景描述:
某运营团队希望找出导致粉丝下降的原因。通过使用该技能,用户提供了本周和上周的数据,AI 生成了详细的复盘报告。

输入示例:

【我会提供的信息】
1. 本周数据(每条视频的播放量/完播率/点赞/评论/转发/涨粉,按行粘贴):
   视频A 1000/80%/50/20/30/500
   视频B 1200/75%/60/25/40/600
   ...
   视频D 900/70%/40/15/25/400
2. 上周数据(作对比,如没有可写「无」):无
3. 本周发布内容主题(与数据对应):科技产品介绍
4. 复盘目标(找爆款规律/找掉粉原因/优化选题):找掉粉原因

【复盘要求】
1. 数据盘点:周总播放、平均完播率、最好与最差视频各 1 条,用数据说话。
2. 找规律:对比最好与最差视频,归纳 3 条差异(选题/开头/时长/封面等)。
3. 归因要克制:基于数据给假设,明确标注「推测」,不把相关当因果。
4. 输出结论:本周表现总结(好/中/差)+ 3 条优化建议。
5. 所有数字来自我提供的数据,不编造、不外推。

【输出格式】
一、本周数据概览(关键指标表)
二、最佳与最差视频对比分析
三、3 条规律发现(标注置信度)
四、优化建议(3 条,可执行)

请直接输出,不要询问多余信息;数据缺失处用「____」占位。

输出要点:
- 本周总播放量为 4000 次,平均完播率为 75%。
- 最好视频是视频B,完播率为 80%;最差视频是视频D,完播率为 70%。
- 规律发现:
1. 视频内容与粉丝兴趣不匹配(推测)。
2. 视频发布时间不合适(推测)。
3. 推广力度不够(推测)。
- 下周优化建议:
1. 调整视频内容,更贴近粉丝兴趣。
2. 改变视频发布时间,选择更合适的时段。
3. 增加推广力度,提高视频曝光率。

案例三:选题优化

场景描述:
某内容创作者希望找到更好的选题方向。通过使用该技能,用户提供了本周和上周的数据,AI 生成了详细的复盘报告。

输入示例:

【我会提供的信息】
1. 本周数据(每条视频的播放量/完播率/点赞/评论/转发/涨粉,按行粘贴):
   视频A 1000/80%/50/20/30/500
   视频B 1200/75%/60/25/40/600
   ...
   视频D 900/70%/40/15/25/400
2. 上周数据(作对比,如没有可写「无」):无
3. 本周发布内容主题(与数据对应):科技产品介绍
4. 复盘目标(找爆款规律/找掉粉原因/优化选题):优化选题

【复盘要求】
1. 数据盘点:周总播放、平均完播率、最好与最差视频各 1 条,用数据说话。
2. 找规律:对比最好与最差视频,归纳 3 条差异(选题/开头/时长/封面等)。
3. 归因要克制:基于数据给假设,明确标注「推测」,不把相关当因果。
4. 输出结论:本周表现总结(好/中/差)+ 3 条优化建议。
5. 所有数字来自我提供的数据,不编造、不外推。

【输出格式】
一、本周数据概览(关键指标表)
二、最佳与最差视频对比分析
三、3 条规律发现(标注置信度)
四、优化建议(3 条,可执行)

请直接输出,不要询问多余信息;数据缺失处用「____」占位。

输出要点:
- 本周总播放量为 4000 次,平均完播率为 75%。
- 最好视频是视频B,完播率为 80%;最差视频是视频D,完播率为 70%。
- 规律发现:
1. 热门话题选题更受欢迎(推测)。
2. 独特视角的选题更能吸引观众(推测)。
3. 结合当前时事的选题更具时效性(推测)。
- 下周优化建议:
1. 关注热门话题,选择更受欢迎的主题。
2. 提供独特视角,展现不同角度的内容。
3. 融入当前时事热点,增加视频的时效感。

💰 价值对比

为什么这个工具值得用?

  1. 节省时间与精力:
    - 自动化生成结构化的复盘报告,用户只需粘贴数据,无需手动整理和分析。
    - 省去大量手动查找、计算和总结的时间,提高工作效率。

  2. 精准的数据洞察:
    - AI 根据内置模板和算法,深入分析视频播放、完播等数据,提供精确的规律发现和优化建议。
    - 帮助用户快速定位问题所在,避免盲目决策。

  3. 可定制化与灵活性:
    - 提供多种高级用法和定制化选项,满足不同用户的需求。
    - 用户可以根据具体目标调整分析维度和输出格式,灵活应对各种场景。

  4. 持续优化与迭代:
    - 基于历史数据的复盘,不断积累经验,为内容创作提供持续优化的方向。
    - 动态调整策略,帮助用户在竞争激烈的市场中保持领先地位。

🎯 使用场景与适用人群

适用人群

  1. 短视频内容创作者 - 面临如何优化视频内容和提升观众参与度的问题。通过数据分析可以了解哪些类型的视频更受欢迎,从而调整创作策略。
  2. 品牌营销人员 - 想要评估广告效果和品牌影响力。通过对短视频数据的分析,可以确定广告投放的效果及目标受众的行为模式。
  3. 市场分析师 - 需要研究竞争对手和行业趋势。通过分析竞争对手的视频内容、观看数据等,可以洞察市场动态和消费者偏好。
  4. 社交媒体运营者 - 要求提升平台上的用户互动率和参与度。短视频数据分析可以帮助识别高互动的内容和时间段,优化运营策略。
  5. 产品团队 - 寻找用户需求和痛点。通过分析用户对产品介绍视频的反应,可以获取用户的真实反馈,指导产品的迭代和优化。

使用场景

  1. 内容优化
    - 场景名: 视频点击率提升
    - 使用方法: 分析视频标题、封面图和发布时间等因素对点击率的影响,调整策略以提高视频的曝光度。

  2. 广告效果评估
    - 场景名: 广告投放分析
    - 使用方法: 跟踪广告视频的播放量、转化率和成本等数据,评估广告的效果,并据此优化广告策略。

  3. 市场趋势研究
    - 场景名: 行业竞争分析
    - 使用方法: 比较竞争对手的视频内容、观看人数和互动情况,识别行业内的热门话题和趋势。

  4. 用户行为分析
    - 场景名: 用户偏好挖掘
    - 使用方法: 分析用户的观看历史、点赞评论等数据,了解用户的具体兴趣和需求,为产品或服务提供个性化建议。

  5. 运营策略调整
    - 场景名: 营运策略优化
    - 使用方法: 根据视频的播放量、评论和互动情况,调整发布时间和内容类型,提高平台的活跃度和用户参与度。

  6. 产品反馈收集
    - 场景名: 用户反馈分析
    - 使用方法: 通过分析用户对产品介绍视频的评价和评论,了解产品的优点和不足,为产品改进提供数据支持。

使用流程建议

  1. 数据收集与整理
    - 收集短视频平台提供的相关数据,包括播放量、点赞数、评论数、分享次数等,并将这些数据进行分类和整合,以便后续分析。

  2. 数据分析与挖掘
    - 使用数据分析工具(如Excel、Tableau或专门的视频数据分析软件)对收集到的数据进行处理和分析。识别出关键指标和趋势,找出影响视频表现的主要因素。

  3. 报告生成与策略调整
    - 根据分析结果编写详细的复盘报告,包括数据可视化图表和分析结论。根据报告中的发现,制定或调整内容创作、广告投放和运营策略,以提升短视频的影响力和效果。

🌐 跨模型适配说明(本地 & 云端通用)

为什么需要适配

同一提示词在不同模型上效果差异大:本地小模型(如 Ollama 7B~14B)指令遵循能力弱、上下文窗口小;云端大模型(GPT-4、Claude、Gemini、DeepSeek)理解力强但易过度自由发挥。本节确保「prompt-free-014」在各类模型上都能稳定生效。

通用三原则(所有模型适用)

  1. 角色先行:始终以「你是…」限定角色,减少模型自由发挥空间。
  2. 约束量化:输出格式、数量、长度用数字明确(如"输出 5 条,每条 ≤ 50 字")。
  3. 边界显式:明确"不要做什么"(禁止编造数据、禁止承诺效果、禁止违规内容)。

本地小模型适配写法(Ollama / 7B-14B / 端侧部署)

  • 指令拆分:一次只让模型做一件事,避免多任务混合;复杂任务拆成 2-3 次提问。
  • 简化模板:内置提示词保持 3 步以内,步骤用 1/2/3 编号,避免嵌套条件。
  • 控制输入:输入字段控制在 5 个以内;超长文本先让模型提取关键信息,再基于摘要处理。
  • 输出约束:明确"直接输出结果,不要解释过程";长输出(>800 字)建议分两次生成。
  • 温度建议:0.5-0.7,兼顾稳定与创意;严格格式场景用 0.2-0.4。

云端大模型适配写法(GPT-4 / Claude / Gemini / DeepSeek)

  • 完整指令:多条件、多步骤可一次给出,模型可完整执行。
  • 角色置顶:把角色与规则放最前,示例放中间,任务放最后,遵循率更高。
  • 示例先行:先给 1 个示例再要求批量输出,输出质量明显提升。
  • 长文分段:超过 3000 字的内容要求"分段输出 + 每段小结",避免丢失结构。

通用兜底句(复制追加到任何提问末尾)

「如遇输出格式不符,请严格按上述编号格式重新输出。」

模型能力差异速查

模型 指令遵循 上下文 建议策略
GPT-4 / Claude / Gemini 强 大(128K+) 完整指令 + 示例先行
DeepSeek-V3 强 大 同云端,中文表达佳
qwen2.5:14b 本地 中 中(32K) 指令拆分 + 步骤编号
7B 级本地小模型 弱 小(8-16K) 单任务 + 极简模板 + 强输出约束

更多同类技能(按次付费)

这个技能只覆盖单一场景。同类场景已经整理成完整合集,
一次调用就能拿到整套提示词,省去每次重新拼提示词的时间。

推荐:内容创作合集(20 个提示词) — 短视频脚本 / 直播话术 / 小红书笔记 / 口播文案等 20 个场景

在 SkillHub 搜索对应的合集技能即可查看,单次调用 ¥9.90,按使用次数计费。


更多同类技能(按次付费)

这个技能只覆盖单一场景。同类场景已经整理成完整合集,
一次调用就能拿到整套提示词,省去每次重新拼提示词的时间。

推荐:内容创作合集(20 个提示词) — 短视频脚本 / 直播话术 / 小红书笔记 / 口播文案等 20 个场景

在 SkillHub 搜索对应的合集技能即可查看,单次调用 ¥9.90,按使用次数计费。

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常见问题

5 问
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视频播放完播数据周报复盘怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_2c08c7ce/prompt-free-014。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

视频播放完播数据周报复盘支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

视频播放完播数据周报复盘权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

视频播放完播数据周报复盘收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

视频播放完播数据周报复盘用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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