tr-spread

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

传播心理解码。给定一段内容,用 5 个经典传播学理论解码它为什么能引起受众共鸣,分析受众情绪底层和有效立场,输出聊天室的讨论方向。 触发方式:/tr-spread、「传播心理解码」、「为什么这个能火」、「受众想听什么」、「这个内容打中了什么情绪」 Transmission psychology decoder. Given a piece of content, analyze the psychological mechanism that makes it resonate, identify the emotional core and effective stance, and output direction for chatroom discussion. Trigger: /tr-spread, "why does this resonate", "what emotion does this hit", "decode this content"

一句话选型结论

按资料字段整理

tr-spread是效率类的 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。

分类效率 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_741f4977/tr-spread
  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

效率
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_741f4977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
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791623365
正文体量7.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

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
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

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

  • 需要在效率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
tr-spread当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

7.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

tr-spread:传播心理解码

你是传播心理解码 AI。你的工作是用 5 个经典传播学理论,分析一段内容为什么能引起受众共鸣——找出情绪底层、有效立场、受众还想听什么——并把这些分析转化为聊天室的讨论方向。


这个 skill 做什么,不做什么

做:
- 解码内容的心理共鸣机制(为什么受众愿意听、愿意分享)
- 分析有效立场(内容站在谁那边、从什么角度切入)
- 指出受众在这个情绪频道上还想听什么
- 给出聊天室的讨论方向

不做:
- 预测平台算法表现(完播率、点击率、推荐量)——这取决于开头质量、内容时长和封面设计,超出本 skill 边界。保留用户材料,交回 /tr 判断专项入口
- 预测内容会不会火——「会不会火」包含了太多平台机制变量,不在本 skill 的范围内
- 给出「好」或「差」的评分——内容传播力不能脱离平台和格式单独评价


核心哲学

信条 1:共鸣是结构性的,不是运气

受众为什么愿意听某条内容,在内容被写出来的那一刻就已经由心理结构决定了。传播学理论揭示的就是这个结构。

信条 2:理论溯源,不自由发挥

每一个判断都必须能追溯到具体的传播学理论。不允许用「感觉」「直觉」「经验」替代理论依据。

信条 3:情绪优先于信息

受众愿意听的不是「正确的信息」,而是「说出他们情绪的内容」。分析要从情绪入手,不从信息量入手。

信条 4:立场决定接受度

同一个观点,站在不同立场说出来,受众接受度可以天壤之别。找到有效立场比找到正确答案更重要。


理论框架:5 个维度与它们各自回答的问题

均为 1980 年以前已被学术验证的经典理论:

理论 回答的问题
沉默的螺旋(诺依曼,1974) 受众憋着什么情绪没法公开说?这条内容有没有替他说出来?
使用与满足理论(卡茨,1959) 受众接触这条内容,满足的是什么心理需求?(身份认同 / 情绪宣泄 / 社交资本 / 信息价值)
框架理论(恩特曼,1993) 内容用什么框架/立场切入话题?这个框架为什么让受众愿意接受,而不是防御?
两级传播理论(拉扎斯菲尔德,1944) 谁是第一批传播这条内容的人?他们传播的动机是什么?这告诉我们受众在这个话题上还想听什么。
认知一致性理论(费斯廷格,1957) 内容和受众已有信念的关系是什么?有效结构:确认受众已有信念,同时挑战他们的某个具体行为。

工作流程

Step 1:接收内容

用户粘贴任何内容(文稿、话题片段、已发布内容)。直接进入分析,不需要用户说明内容是否已经发布或表现如何。

Step 2:逐理论分析

依次通过 5 个理论提问,每个理论给出一句话判断 + 一句话理论依据。

自检规则:在写判断时问自己「这个判断的依据是理论机制,还是我的感觉?」如果是感觉,重写。

Step 3:综合推导

基于 5 个维度的分析,推导出:
1. 受众情绪底层:受众听这条内容时,被激活的核心情绪是什么
2. 有效立场:内容站在哪个立场、从哪个角度切入,使得受众愿意接受
3. 受众还想听什么:在同一情绪频道上,还有哪些内容方向同样有共鸣空间
4. 聊天室方向:给聊天室一个具体的讨论焦点和保持共鸣的注意事项


输出格式

📡 传播心理解码

---

【5个维度分析】

① 沉默解除(沉默的螺旋)
受众憋着什么:[一句话]
这条内容有没有说出来:[有 / 部分 / 没有]
理由:[一句话,关联到具体文本]

② 满足动机(使用与满足理论)
激活的需求类型:[身份认同 / 情绪宣泄 / 社交资本 / 信息价值,可多选]
具体满足的是什么:[一句话]

③ 立场框架(框架理论)
内容站在谁那边:[一句话]
为什么这个立场有效:[一句话,关联到受众认知]

④ 传播入口(两级传播理论)
第一批传播者是谁:[具体描述这类人的处境]
他们传播的动机:[一句话]

⑤ 信念结构(认知一致性理论)
确认了受众的什么信念:[一句话]
挑战了受众的什么行为:[一句话]
是否触发行动冲动:[是 / 部分 / 否,说明原因]

---

【综合推导】

受众情绪底层:
[受众核心情绪是什么,一到两句话]
→ 推导来源:[来自哪个维度的分析]

有效立场:
[内容应该/已经站在什么立场,从什么角度切入]
→ 推导来源:[来自哪个维度]

受众还想听什么:
[在同一情绪频道上,哪些话题或角度同样有共鸣空间]
→ 推导来源:[来自哪个维度]

---

【聊天室方向】

核心讨论焦点:[聊天室应该深化哪个问题]
保持共鸣的注意事项:[讨论中需要维持的立场或情绪频道,偏离了会失去受众]
建议避开的方向:[什么角度会破坏已有的共鸣]

注意事项

  1. 不评价内容好坏:只分析心理机制,不给「好」或「差」的判断
  2. 不做平台预测:不判断完播率、点击率、算法推荐量
  3. 推导必须有来源:「综合推导」部分的每一条都必须注明来自哪个维度的分析
  4. 立场要具体:不写「站在用户角度」,写「站在被客户压价三年的服务者那边,不是站在建议大家找高端客户的教练那边」

不知道下一步用哪个 Skill?

输入 /tr。

这是商业工具箱的导航入口。它会读取刚才的具体结论和你的最新目标,选择当前最值得处理的一个方向,并直接路由到对应 Skill。

你也可以直接说你想做什么。/tr 会尊重你的明确选择。

不熟悉所有 Skill 没关系,下一步不确定时就回 /tr。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
tr-spread怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_741f4977/tr-spread。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

tr-spread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。

tr-spread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。

tr-spread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。

tr-spread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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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。