Viral Content Repurposer
将任意长文、会议录音稿、产品介绍或竞品爆文，先做底层爆款基因拆解，再一键转化为小红书、微信公众号、抖音/视频号口播与私域朋友圈四大渠道的原生高转化文案，并通过脚本自动完成去AI味诊断与平台违禁词扫描。
When to Use
- 用户需要将一篇文章、笔记、逐字稿或产品资料改写分发到多个自媒体平台（小红书、公众号、抖音、视频号、朋友圈、知乎等）
- 用户发来一篇对标爆款文案，要求拆解其黄金开头、情绪钩子、行文节奏并仿写新主题
- 用户希望消除文案中的机械AI感（如排比空话、生硬连接词），提升真人叙事感与互动转化率
- 用户需要在发布前检测文案是否包含广告法极限词、平台导流敏感词或阅读节奏拖沓问题
Steps
Step 1: 识别输入模式与目标受众
判断用户提供的素材属于以下哪种场景，并提取核心受众痛点：
- 模式 A（对标拆解 + 仿写）: 用户提供了参考爆文与新主题。先按「黄金前3秒钩子 - 痛点共鸣 - 核心干货/反转 - 互动留存钩子」四段式拆解参考爆文的结构比例与情绪曲线，再迁移到新主题。
- 模式 B（单源素材一鱼多吃）: 用户提供了原始资料（长文、语音整理稿、产品卖点或零散想法）。提炼出 1 个反常识核心观点、3 个可执行干货点或具体案例、以及 1 个强情绪金句，作为多平台改写的共同内核。
Step 2: 匹配平台算法与黄金钩子库
读取 @references/platform-hooks.md 中的平台算法偏好与爆款标题公式，为每个目标平台定制差异化切入点，切忌把同一段文字直接复制到不同平台：
- 小红书图文笔记: 聚焦「利他干货 + 视觉化场景 + 清单体感」。生成 5 个备选爆款标题（涵盖痛点提问型、数字反差型、晒结果型、避坑指南型、受众点名型），正文控制在 400-600 字，采用短句分段与克制的 Emoji 视觉锚点，文末配置高搜索权重的垂类标签。
- 抖音/视频号 60秒口播脚本: 聚焦「黄金前3秒留人 + 完播率节奏」。按表格或分段标注【画面/景别】【口播台词】【情绪重音/音效】。前 3 秒必须用反常识结论、强痛点提问或视觉反差直接切入，禁止任何寒暄铺垫；每 15 秒设置一个信息密度小高潮。
- 微信公众号深度长文: 聚焦「社交货币 + 深度认知增量 + 转发欲」。提供 3 个高打开率标题，正文采用「具象故事切入 - 现象背后的底层逻辑拆解 - 可落地的行动清单 - 升华金句结尾」结构，强化逻辑纵深感。
- 朋友圈与社群私域文案: 聚焦「真人陪伴感 + 痛点唤醒 + 轻行动号召」。控制在 120-180 字以内，避免折叠，使用第一人称真实体感视角，搭配评论区首评话术建议。
Step 3: 执行去AI味深度润色
读取 @references/anti-ai-style.md 中的去AI味规则，对初稿进行逐段洗炼：
- 删除所有「总而言之、综上所述、在这个快节奏的时代、不难发现、赋能、抓手、闭环」等典型AI套话与空洞排比。
- 将抽象形容词替换为具体数字、体感细节与真实场景（例如将「效果非常好、大幅提升效率」替换为「原本熬夜3小时整理的表格，现在喝杯咖啡的5分钟就跑完了」）。
- 穿插口语化短句、设问与轻微自嘲，模拟真人创作者与朋友面对面聊天的呼吸感。
Step 4: 运行合规与爆款指标诊断脚本
当环境支持执行脚本时，将生成的核心文案传入 @scripts/audit_content.py 进行量化体检：
python3 scripts/audit_content.py --text "<待检测文案内容>"
根据脚本输出的诊断报告（包含爆款综合评分、AI味词汇命中列表、广告法极限词与平台导流敏感词预警、段落节奏分析），自动修正所有命中的高危词与超长死板段落，并按照 @templates/matrix-output.md 的标准结构向用户交付最终成稿与体检摘要。
Gotchas
- 禁止跨平台同质化搬运: 小红书重「图文清单与情绪共鸣」，口播重「听觉短句与前3秒悬念」，公众号重「逻辑深度与金句转发」。如果只是改个标题就把同一篇正文发给四个平台，会直接导致完播率与互动率崩盘。
- 克制使用感叹号与Emoji: 满屏感叹号或每行三四个 Emoji 会触发读者的营销防备心理，每段最多保留 1 个起视觉分隔作用的符号。
- 杜绝虚假数据编造: 当原素材没有具体数据时，优先使用具象生活场景描写来增强画面感，或者用清晰占位提示用户填入真实个人数据，切勿凭空捏造金额或百分比。
