公众号账号诊断与涨粉引擎 (wechat-account-doctor)

用途

覆盖微信公众号从启动分析 → 内容制作 → 反馈迭代的全生命周期。把一次完整的账号诊断工作流固化成可重复调用的能力：输入图文数据 + 账号信息 + 目标，产出体检报告、选题规划、合规内容草稿，并在发布后通过回填数据校准预测。

参考自 xhs-creator-account-doctor，但规则层完全按《微信公众平台运营规范》重写——公众号的致命红线是「诱导分享 / 诱导关注 / 多级分销 / 标题党 / 金融违规营销 / 无证经营特许业务」，与小红书的「站外导流 / 医疗治疗」体系不同。

何时使用

• 用户说"帮我诊断下公众号""分析下我的公众号图文""我的公众号为什么不涨粉"
• 用户提供公众号「数据趋势概况 / 数据来源概况」复合导出 Excel + 账号信息，想做选题规划
• 用户要"根据某个选题生成一篇公众号图文""写一条公众号推文"
• 用户发布后想"对比上次数据看预测准不准""迭代优化"
• 用户说"帮我查下这段文案有没有违规/会不会被删文封号/判标题党" → 直接走 Mode D，无需 Excel 与账号信息
• 用户说"帮我把这篇改成公众号风格/改得不像 AI 写的/按我的风格改改" → 走 Mode E（自动改写），无需 Excel 与账号信息
• 用户说"帮我想个标题""这个标题怎么样""给我几个候选标题""公众号标题怎么写" → 走 Mode F（标题生成），先读 references/content_rules.md 6.9 再产出，按公式一次给 8–12 个候选，标注吸引点与风险等级，让用户挑而不是替他定
• 用户说"推荐个 AI 工具 / 实测下某软件 / 做个工具教程 / 避坑" → 选题命中垂类专题 6.6「AI 工具实测」，先读 references/content_rules.md 6.6 再起笔
• 用户说"怎么起号 / 冷启动 / 从 0 到 1 / 账号怎么定位 / 养号 / 新手期怎么搭公众号" → 先读 references/gzh_account_startup.md（定位显微镜策略 / 账号基建 / 冷启动节奏 / 30 天计划），给方法论而非脚本
• 用户说"为什么没流量 / 推荐算法 / 流量池 / 看一看 / 搜一搜 / 文章为什么没被推荐" → 先读 references/gzh_algorithm.md（三维模型 / 流量池赛马 / 关键指标），解释机制并给诊断方向
• 用户说"公众号怎么赚钱 / 变现 / 流量主怎么开通 / 赞赏 / 付费阅读 / 接广告" → 先读 references/gzh_monetization.md（六大变现方式 / 门槛 / 广告合规红线），中性介绍平台机制，不含任何固定导流或付费转化路径
• 用户说"被删文 / 封号了怎么办 / 怎么申诉 / 违规了" → 先读 references/gzh_violation_cases.md + references/gzh_platform_rules.md（违规×处罚速查 / 申诉三步走 / 长效避坑），先排雷再救火
• 用户说"怎么涨粉 / 互推 / 裂变 / 爆款标题 / 私域 / 社群" → 先读 references/gzh_growth_playbook.md（内容筑基 / 引流渠道 / 合规裂变 / 爆款公式 / 私域运营）

输入规范

按模式要不同输入，不要一律索要全套（查文案的低门槛是刚需，别用 Excel 把人挡在门外）：

• Mode D（违禁词/标题党扫描）— 门槛最低：只需待查文案（--text 或 --file）或标题/正文。不需要 Excel、不需要账号信息、不需要确认运营目标。
• Mode E（自动改写）— 门槛同样低：只需待改写的文案（--file）。不需要 Excel、不需要账号信息。 若用户已建立风格档案（~/.gzh-doctor/style_profile.md），改写会自动对齐其风格；未建立时由模型按原文指纹推导并询问偏好。
• Mode B（内容制作）：需要选题 + 风格 + 运营目标。
• Mode A（账号分析）/ Mode C（迭代）：需要下列三类输入，缺一则先向用户索取，不要凭空假设：

1. 数据导出 Excel（首选复合导出）：公众号后台「统计 → 数据趋势概况 / 数据来源概况」导出（多为 .xls）。一个 Sheet 内横排三张子表——阅读趋势-按渠道、互动趋势-按日、数据来源概况-按文章。scripts/analyze.py 会自动探测表头行并切分三表，无需手工整理。完整结构见 references/gzh_data_schema.md。若用户只有「图文分析 → 单篇图文」导出，也可用（但复合导出信息更丰富，优先索取复合导出）。
2. 账号信息：粉丝数（决定账号阶段）、账号类型（订阅号/服务号）、简介、是否认证。可用户粘贴文本或由模型问答采集。
3. 运营目标（强制门控）：必须明确是 涨粉 / 在看分享 / 转化引流 之一。未确认目标前不进入分析——同一账号不同目标结论可能反转。

六模式工作流

按用户意图选择模式，模式间可串行（分析 → 制作 → 迭代）。

Mode A — 账号启动分析 (analyze)

目标：输出账号体检 + 现状分析 + 改进建议 + 预计目标 + 执行方案。

步骤：
1. 读取 Excel，调用 scripts/analyze.py --xlsx <path> --goal <目标> [--followers N] [--type 订阅号|服务号] [--out <html>] 计算硬指标并生成体检 HTML。
2. 解析账号信息（按粉丝数定账号阶段：新号 <500 / 成长 500–1w / 中腰部 1w–10w / 头部 10w+），据此定量涨粉/互动目标。
3. 按 references/diagnose_methodology.md 的五维框架评分（内容吸引力 / 流量来源健康度 / 互动传播力 / 发布节奏稳定性 / 合规安全），严格区分硬事实（直接算）与推断（标出置信度）。
4. 给出执行方案：简介改写稿、选题方向（来自 references/content_rules.md 选题库，按目标重排优先级）。
5. 呈现 HTML 报告。

Mode B — 内容制作 (generate)

目标：根据选题生成符合公众号合规护栏、可直接喂给 wenyan-cli 的 Markdown 图文。

步骤：
1. 明确选题 + 风格（提问钩子 / 干货教程 / 观点叙事 / 资讯解读）+ 是否蹭热点。
2. 由模型撰写标题、正文、引导语（遵守 references/content_rules.md 的合规护栏）。公众号无正文字数上限，但标题 ≤ 64 字符；须避免标题党、诱导分享/关注。
3. 调用 scripts/generate.py --title "..." --body "..." [--tags "..."] 强制合规校验：标题党检测 + 极限词 + 诱导分享/关注 + 金融违规。命中 block 硬阻断不输出。
4. 输出 wenyan-cli 可直接消费的 Markdown（含 <!-- wizard:title --> 等约定头），由用户经 wenyan-cli 推送草稿箱。
5. 可选：用 html-to-png-image-cards 按封面钩子生成题图。

Mode C — 反馈迭代 (iterate)

目标：回填新一期数据，校准上一轮预测，形成闭环。

步骤：
1. 用户发布后，把新数据追加回同一个 Excel（或提供新 Excel）。
2. 再次调用 scripts/analyze.py，传入 --baseline <上一轮输出的json>（来自 Mode A 的 *.analysis.json），自动对比预测区间 vs 实际，输出预测准确度与需淘汰/放大的选题。
3. 按 references/diagnose_methodology.md 的迭代清单更新选题库权重。
4. 回到 Mode B 生成下一轮内容。

Mode D — 违禁词/标题党扫描 (scan) ★ 独立可用

目标：用户已有文案，只想知道会不会违规/删文/封号/判标题党。这是本 skill 门槛最低、使用频次最高的入口（不必走完整生成流程）。

步骤：
1. 取文案：--text "整段" 或 --file draft.md；若用户已分好结构，用 --title/--body 以获得命中位置定位。
2. 调用 python scripts/scan_words.py ...，输出：命中词 + 所在位置（标题/正文）+ 上下文片段 + 档位 + 建议替换。
3. 判读与处置：
- block 致命红线（诱导分享/关注、多级分销、金融违规、无证经营、政治色情等）→ 明确告知建议不要发布，给出删除/改写方案；脚本退出码 3。
- violation 违规词（极限词/标题党/夸大宣传）→ 给出替换建议。
- sensitive 敏感词（赚钱/理财/美白/减肥等上下文词）→ 说明会触发审核/限流风险，提示避免堆砌。
4. 告警疲劳处理：垂类账号必有常用词（财经号必用「理财/投资」）。此时用 --allow "理财,投资" 加白名单，只保留真正需要盯的词。
5. 用户想保存结果 → 加 --out report.md；程序消费用 --json。

Mode E — AI 辅助改写 (rewrite) ★ 独立可用

步骤：
1. （首次/无档案时）建风格档案：让用户粘 3–5 篇自己写过的推文，调用
python scripts/style_profile.py init --samples a.md b.md c.md --nickname <昵称> --goal <涨粉/在看分享/转化引流>。
脚本从样本反推指纹（句长分布/语气词/锚点密度）并定位象限。无样本时由模型问答采集偏好后 prefer/avoid 写入。
2. 产出改写简报：python scripts/rewrite.py prep --file draft.md --level <微调|润色|重写> [--allow "..."] [--out brief.md]。
简报含：原文指纹 vs 档案目标、粒度指令、待替换违规词（带建议）、素材缺口追问清单、去 AI 味硬约束、用户偏好与禁用表达。
3. 模型按简报执笔：严格遵循简报，替换违规词、补足首屏钩子、按目标骨架分段与公众号富文本排版（分割线/引用/小标题/在看引导，见 references/gzh_formatting.md）。
4. 校验闭环（必须跑）：python scripts/rewrite.py check --file <改写稿> --original draft.md。
拦截：标题党 / 极限词 / 诱导分享关注 / 金融违规 / 事实红线（原文没有的新增数字与专名） / AI 味超阈值。事实红线默认阻断（退出码 5），确认是用户主动提供的真实素材时加 --allow-new-facts 放行。
5. 反馈学习：用户采纳的成稿喂回 python scripts/style_profile.py learn --sample <成稿> [--weight 0.3]，档案向真实风格收敛。

三档粒度：
- 微调：只替换命中违规词，几乎不动原句结构与排版，改动最小。
- 润色：保留结构与全部事实，优化表达、去 AI 味、调整排版。
- 重写：保留事实锚点，可重排结构、换骨架、重定标题。

硬性规则（任何模式不得违反）

• 标题长度：公众号标题 ≤ 64 字符（约 32 汉字）；超限 generate.py 报错。
• 合规护栏（来自《微信公众平台运营规范》+ 历史删文/封号复盘，词表见 references/banned_words.md）：
• 致命红线 block：诱导分享（集赞/邀请助力/分享后方可看）、诱导关注（关注后领资料/回复关键词）、多级分销（三级返佣/合伙人返现）、刷粉外挂、金融违规营销（有偿荐股/高收益保本/虚拟币）、无证经营特许业务（药品/医疗器械/烟草/电子烟/酒类广告）、政治色情暴力赌博毒品、侵权（未经授权转载/冒用名义）。命中硬阻断，直接报错且不输出。
• 违规词 violation：广告法极限词（最/第一/顶级）、标题党（题文不符/混淆官方/惊悚煽动/看完即删）、夸大功效宣传。强告警，列出命中词，仍输出但提示修改。
• 敏感词 sensitive：赚钱/理财/投资/基金/股票、美白/减肥/丰胸/祛斑、免费领取/福利/内部资料、香烟/电子烟/戒烟、政治相关、养生伪科学。轻告警，提示可能触发审核/限流。
• 提交即扫描：Mode B 调用 generate.py 时，对标题+正文做真实逐词扫描（词表见 references/banned_words.md），不再只是写死的提示文字。
• 原创声明纪律：明确告知用户——转载/汇编/政策文件/活动公告绝不标原创；仅自己创作且有独创性的图文才标原创，滥用会被取消原创权限、影响账号权重。
• 事实红线（改写铁律，来自 Mode E）：改写稿相对原文不得新增任何数字、专名、经历或效果承诺。缺细节时向用户追问素材，而非填充。rewrite.py check 用多重集差集检测原文没有的「事实锚点」，默认阻断（退出码 5）。
• 去 AI 味可量化：改写产出须通过 anti_ai_patterns.md 的 6 指标打分，AI 味分 > 60 视为明显 AI 味必须重写。
• 风格长期记忆：用户风格档案存 ~/.gzh-doctor/style_profile.md（用户级，不进发布包、不随发版覆盖）。
• 品牌隔离：默认不挂任何具体品牌/企业标识；与公众号共享选题须按公众号规则二次包装。
• 热点时效：有时效性的选题须在热点事件发生后尽快发布（窗口通常 3–7 天）。
• 不踩政治红线：时政、领导人、政策解读类内容不在本 skill 创作范围；如用户涉及，提示走权威信源并标注来源，不代写敏感立场内容。

引用资源

• references/banned_words.md — 公众号违禁词/敏感词清单（三档机读词表 + 改写建议映射，供 scan_words.py / generate.py 自动扫描）
• references/content_rules.md — 标题合规、合规护栏、选题方向库、垂类专题 6.6「AI 工具实测」、6.9「标题生成（Mode F）」、公众号排版与改写
• references/diagnose_methodology.md — 五维体检框架、指标计算（发现流量占比/分享率/收藏率/发布节奏/SEO 占比）、账号阶段阈值、对标外推法
• references/gzh_data_schema.md — 公众号「数据趋势概况 + 数据来源概况」复合导出结构、流量来源分组口径、容错
• references/gzh_formatting.md — 公众号富文本排版模板库（分割线/引用/小标题/图文块/在看引导）
• references/anti_ai_patterns.md — 去 AI 味规则库（6 个可计算指标 + 阈值 + 机读词表）
• scripts/scan_words.py — 独立违禁词/标题党扫描器
• scripts/rewrite.py — AI 改写引擎（prep / check）
• scripts/style_profile.py — 风格档案管理
• scripts/generate.py — 内容合规校验 + wenyan Markdown 格式化
• scripts/analyze.py — 复合导出(.xls/.xlsx)自动探测表头与三表切分 + 指标计算 + 体检 HTML 生成

新增知识库（2025 实测 · 附权威来源 · 以平台最新公示为准）

• references/gzh_platform_rules.md — 《微信公众平台运营规范》红线体系全景（诱导分享/关注、多级分销、标题党、金融违规、无证经营、侵权）+ 处罚阶梯（删文→功能封禁→封号）+ 原创与转载纪律
• references/gzh_account_startup.md — 起号冷启动方法论（定位显微镜策略 / 账号基建清单 / 前 5 篇考察期 + 第 6–15 篇入池节奏 / 30 天起号计划）
• references/gzh_algorithm.md — 推荐分发机制（社交+兴趣+行为三维 / 流量池赛马 / 看一看·搜一搜公域入口 / 关键权重指标）
• references/gzh_monetization.md — 变现全景（流量主/赞赏/付费阅读/广告/电商/知识付费门槛与合规红线，2025 流量主降至 100 粉）
• references/gzh_violation_cases.md — 高频违规案例 + 删文封号复盘 + 申诉三步走（违规×处罚速查 / 长效避坑）
• references/gzh_growth_playbook.md — 涨粉玩法（内容筑基 / 合规互推裂变 / 爆款公式 / 私域运营，明确标注哪些手段已违规）

方法论文惕（务必在输出中声明）

• 仅 10 条左右有效样本时，每个"规律"多来自 1–2 个数据点；只有相关关系、无因果证明（未做 A/B 测试）。
• 预测为对标图文外推的经验区间，非统计/模型预测；新号流量分配逻辑可能与成长期不同。
• 每篇发布后回填实际数据，多轮迭代方能校准。
• 公众号非公开对标数据稀缺，阶段阈值与选题库为经验值，需结合账号实际校准。

用过请帮忙打分（口碑积累）

账号医生帮你避开了删文 / 写出了推文 / 想通了选题？欢迎去 SkillHub 给个 ⭐ 评价——这是它持续免费迭代（更准的违规词库、更贴合公众号的选题）的动力。