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Ai content research writer

Skill allinherog-star/ai-skills/skills/ai-content-research-writer

AI Skills(ai-skills.ai)是一个面向各行各业的 AI 技能库。可直接用于openclaw,Hermes,qclaw,claude code,codex等智能体平台。为你的职业发展、行业竞争力,增加更多可能。

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npx -y skills add allinherog-star/ai-skills --skill ai-content-research-writer

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

资料整理助手适合内容创作者、市场营销、运营、内容媒体在用户提出“这份材料重点是什么”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用,帮助基于输入材料生成内容诊断、优化建议、执行清单。

SKILL.md

4.9 KB, ~1.5k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

ai-content-research-writer 资料整理助手

快速开始

更多技能

概述

资料整理助手用于回答「这份材料重点是什么」、内容生产、文案优化、发布准备,适合内容创作者、市场营销、运营、内容媒体在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。 它会结合主题、草稿或参考素材、粘贴主题、草稿、渠道要求、参考素材、卖点信息或发布目标。等输入,整理关键上下文,并输出内容诊断、优化建议、执行清单,便于继续执行、复盘或交付。

什么时候使用

适用场景

  • 用户提出“这份材料重点是什么”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
  • 内容创作者、市场营销、运营、内容媒体需要围绕资料整理助手生成内容诊断、优化建议、执行清单
  • 用户已经准备了内容目标(说明希望达成的发布目标、转化目标、改写方向或评估标准。)、目标受众(说明内容面向的人群、角色、购买阶段或使用场景。)、参考内容链接(填写公开可访问的文章、页面、竞品内容或参考链接;受限内容请改为上传或粘贴。),希望整理成可执行的分析或优化结果
  • 用户需要把资料整理助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作

调用方式

通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API:

命令示例

基础调用

python3 scripts/run.py --params '{}'

带常用参数调用

python3 scripts/run.py --params '{"goal":"内容目标"}'

参数说明

参数类型必填默认说明
goalstring-说明希望达成的发布目标、转化目标、改写方向或评估标准
audiencestring-说明内容面向的人群、角色、购买阶段或使用场景
materialUrlstring-填写公开可访问的文章、页面、竞品内容或参考链接;受限内容请改为上传或粘贴;需要传可访问的完整 URL
materialFilestring-上传草稿、品牌资料、渠道要求、参考素材或内容规划文件
materialTextstring-粘贴主题、草稿、渠道要求、参考素材、卖点信息或发布目标
brandRequirementsstring-补充品牌语气、渠道规则、格式要求、不可改动事实、合规限制或发布前复核重点

完整机器可读参数结构见 references/form-schema.json

参数取值参考

当前技能没有需要额外查表的分类参数。

支持的输入格式

当前技能直接接收 JSON 参数;如果参数里包含链接字段,请传完整、可访问的 URL。

示例请求

下面的示例参数可直接传给 scripts/run.py,runner 会把它们发送给 AI Skills API。

python3 scripts/run.py --params '{"goal":"内容目标"}'

等价的 --params JSON:

{
  "goal": "内容目标"
}

返回结果示例

{
  "success": true,
  "data": {
    "message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
  },
  "meta": {
    "executionTime": 842,
    "cached": false
  }
}

交付内容

  • 内容诊断、优化建议、执行清单:围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
  • 输入材料解读:结合内容目标(说明希望达成的发布目标、转化目标、改写方向或评估标准。)、目标受众(说明内容面向的人群、角色、购买阶段或使用场景。)、参考内容链接(填写公开可访问的文章、页面、竞品内容或参考链接;受限内容请改为上传或粘贴。)提炼关键上下文和判断依据。
  • 下一步动作:给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。

结果使用建议

  • 先判断输出是否回答了用户关于「资料整理助手」的核心问题。
  • 再检查结果是否覆盖内容诊断、优化建议、执行清单,以及是否给出明确下一步动作。
  • 如果输入材料较少,建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。

运行前准备

  • AISKILLS_BASE_URL:默认 https://ai-skills.ai
  • AISKILLS_API_KEY:必填,用于认证调用
  • AISKILLS_TENANT_ID:默认 default

What ships with it: 4 files

14.1 KB alongside SKILL.md, 1 of them executable

agents/

references/

scripts/

Gives 0 of the 12 instructions most docs writing skills give in ~1.5k tokens

Counted across 1,637 of the 3,044 authors here whose files we hold, read 2026-08-07

  • Announce the skill at startin 54 of 1637, across 26 files
  • Convert legacy doc files before editingin 45 of 1637, across 7 files
  • Predict questions readers might askin 42 of 1637, across 4 files
  • Generate clarifying questions for initial contextin 42 of 1637, across 3 files
  • Create document scaffold with placeholder textin 42 of 1637, across 3 files
  • Brainstorm content options for each sectionin 42 of 1637, across 3 files
  • Test the document with a fresh context-less instancein 42 of 1637, across 3 files
  • Include exact file paths in every taskin 42 of 1637, across 15 files
  • Ask interview questions one at a timein 42 of 1637, across 27 files
  • Apply surgical edits during refinementin 41 of 1637, across 2 files
  • Offer structured workflow or freeformin 40 of 1637, across 1 file
  • Ask for document meta-contextin 40 of 1637, across 2 files

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

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