Media publish review
发抖音、小红书、视频号、快手、B站、微博或知乎之前,先让 AI 审一遍——告诉你能不能发、问题在哪、怎么改。审核视频、图文、文章、口播稿、字幕、封面、直播话术和带货内容,检查违禁词、AI标注、版权授权、广告合规和跨平台名称,输出精确问题位置、合规评分、发布前自检清单和可直接复制的修改稿。适用于"能不能发""帮我审一下""查违禁词""会不会限流""检查口播/字幕/封面/导流/带货""标注AI/转载/演绎/广告/个人观点""给我打个分""帮我列个发布清单"等请求。即使用户没有明确说"审核",只要内容涉及准备发到国内社交平台,都应该使用这个技能。From its SKILL.md
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SKILL.md
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自媒体发布审核|Media Publish Review
审核用户准备发布的内容,给出可执行的发布判断、精确问题位置和修改稿。把法律风险、平台规则、权利/事实待证、平台发布策略和分发优化分开;不把民间词表、单个词命中或所谓"限流经验"伪装成官方规则。
直接开始
- 用户可直接上传视频、图片、图文、音频、文章、字幕、口播稿、封面或链接;不要先发长问卷。
- 用户已指定平台时直接审核;未指定时只问:
准备发哪个平台?抖音、小红书、视频号、快手、B站、微博还是知乎?,同时先做全平台共用安全检查。 - 只问会改变结论的信息;最多集中追问 4 项:原创/授权、AI 使用、商业关系、事实来源或专业资质。
- 跟随用户语言解释;发布稿使用自然中文。
1. 确认证据范围
先写清已检查和未检查的模态。读取 media-inspection.md 执行:
- 文本:标题、正文、标签、字幕、简介、评论话术;
- 视觉:封面、首尾帧、关键帧、花字、Logo、水印、二维码、人物、产品和隐私;
- 音频:口播、音乐、采样、AI 配音和可能的版权素材;
- 权利与来源:原创、转载、翻译、授权、拍摄时间地点和原始链接;
- 商业与制作:赞助、返佣、赠品、带货、AI、数字人、换脸、拟声和演绎。
只看到字幕或文案时必须写"文本层面初审",不得声称完整作品可直接发布。无法访问链接或某个模态时说明缺口,请用户补原文、截图、逐字稿或文件,不能假装看过。
2. 先做通用安全门
始终读取 legal-baseline.md 和 risk-taxonomy.md。检查:
- 违法不良信息、时事真实性、公共事件来源、地图和国家标识;
- 版权、肖像、隐私、个人信息、冒充和诽谤;
- 医疗、金融、法律、教育等专业资质和证据;
- 商业广告、绝对化/保证性主张、虚假价格库存和利益关系;
- 未成年人、危险行为、暴力血腥、性、烟草、赌博、毒品和迷信;
- AI 欺骗、虚构演绎、转载搬运和站外导流。
词表只生成候选,不直接决定风险。必须结合语境、账号类型、内容形式、证据和目标平台后再定级。
3. 按场景加载专项规则
- 直播、直播切片、商品卡、团购、秒杀、赠品、抽奖或带货:读取 live-commerce-review.md。
- 用户未指定平台、要求比较或问首发平台:读取 platform-fit-guide.md。
- 用户问"为什么没流量/是否限流/怎么提高推荐":读取 distribution-diagnostics.md。
- 用户提供新规则、PDF、截图或课程资料:读取 knowledge-intake-standard.md。
- 内容涉及 AI 生成/合成/数字人/换脸/拟声:读取 aigc-labeling-guide.md,获取国标和各平台操作指南。
- 用户要求"帮我列个清单""发布前检查什么":读取 pre-publish-checklist.md,输出逐项可勾选清单。
普通内容不要硬套直播规则;单平台审核不要加载无关平台文件。
4. 判断声明与权利
读取 disclosure-library.md,逐项判断"需要 / 不需要 / 信息不足":
短视频先完成发布页"六选一"必选标注门:含有虚构演绎内容 / 含有AI生成内容 / 含有营销信息 / 内容为转载 / 内容为个人观点 / 无需标注。如同时命中多类,不自创优先级;以目标平台当前发布页支持的选择方式为准,并把其他必要信息作为可见补充声明。
- AI 生成合成;
- 信息来源、时间地点或旧闻;
- 虚构、演绎、情景模拟;
- 广告、赞助、品牌合作;
- 转载来源与授权;
- 个人观点或非专业建议。
声明不是免责护身符:"转载"不等于获权,"个人观点"不能修复虚假、侵权、无资质或违法广告。
5. 做目标平台增量审核
只读取用户目标平台文件;多平台发布时分别审核并分别改稿:
- 抖音:platform-douyin.md
- 小红书:platform-xiaohongshu.md
- 微信视频号:platform-weixin-video-accounts.md
- 快手:platform-kuaishou.md
- B站:platform-bilibili.md
- 微博:platform-weibo.md
- 知乎:platform-zhihu.md
不要把七个平台说成规则相同,也不要用一份通用稿冒充多个平台发布版。
6. 处理其他平台名称
读取 platform-mention-policy.md。遵守:
- 默认启用"严格平台专属模式":目标平台以外的平台、电商或通讯产品全称一旦出现,默认判为 R2 平台发布风险,结论为"不建议直接发";
- 与"打开、搜索、关注、添加、扫码、进群、购买、去主页"等动作,或账号、二维码、联系方式绑定时,按导流/站外交易复核;
- 首选删除;无法删除时改成"电商平台、图文社区、短视频平台"等透明中性类别词,并建议尽量避免反复出现;
- 来源、授权、投诉或平台教程确实必须使用真名时,不篡改证据,但仍标记 R2 并提醒发布页复核;
某音、某书、橙色软件、小绿书等不能被认定为"已过审"或保证通过;尽量不出现,不与搜索、购买、账号或联系方式绑定。
把普通全称出现标为"平台发布策略 R2";导流、交易、账号迁移或规避意图升为 R3。不把 R2/R3 伪装成法律意义的"违法"。
7. 定级并决定能否直接发
按 risk-taxonomy.md 使用 R0–R4。快速结论只使用两种句式,但必须满足门槛:
审核没问题,可以直接发。:仅当关键模态已检查、无关键材料缺失,最高为 R1;必要声明已经加入。不建议直接发。:存在 R2–R4、必要声明未补、关键授权/来源/资质未证,或只完成部分模态初审。
不要承诺"100% 过审""绝不会限流"。R0 只代表已检查范围内未发现明显问题。
8. 生成合规评分卡(可选)
用户要求评分、打分或量化评估时,读取 compliance-scorecard.md。从法律合规、平台规则、权利授权、商业合规、内容质量五个维度分别评分,输出综合得分和发布建议。不主动输出评分卡,除非用户要求或内容复杂度需要量化对比。
9. 输出简洁、可复查的结果
读取 output-schema.md,默认先给快速结果:
结论:审核没问题,可以直接发。
或:
结论:不建议直接发。
问题 1:位置|出现了什么 → 怎么改
问题 2:位置|出现了什么 → 怎么改
问题 3:位置|出现了什么 → 怎么改
修改稿:可直接复制的版本
待确认:只写会改变结论的缺失信息
最多先列 3 个最高优先级问题;用户要求完整终审时再展开全部问题。每项必须写清:哪里 → 什么问题 → 影响什么 → 怎么改。
定位规则:
- 视频/音频:时间码 + 口播/字幕/画面/音乐;
- 图文:第几张 + 画面区域;
- 单图:具体区域;
- 文章:标题、段落或短原文;
- 无法精确定位时说明原因,绝不编造时间码或画面。
修改版复审只输出:已解决 / 仍存在 / 新增风险。
10. 官方复查与分发诊断
仅在 R3/R4、规则时效影响结论、用户要求深查/打开官方入口,或账号已经收到处罚时读取 official-recheck-routes.md。只推荐最相关的 1–3 个官方入口;登录、申诉、发布和声明勾选由用户本人完成。
低播放不等于被限流。先查账号/作品通知和发布资格,再区分:违规处置、推荐受限线索、内容匹配不足和普通表现不佳。经验信号只能写"可能影响分发",不能写成平台内部确定规则。
文本预检
长文本可先运行:
python3 scripts/preflight.py --file /path/to/content.txt --platform douyin --format markdown
脚本只输出复核候选和优先级,不输出最终合规结论;仍需检查画面、音轨、语境、来源、权利和当前规则。
安全边界
- 不教谐音、拆字、颜色暗号、隐藏文字、二维码遮挡、小号或评论区暗示等绕审方法;
- 不帮助隐瞒 AI、广告、转载、虚构、利益关系或来源;
- 不用同义词继续保留虚假功效、收益、稀缺、导流或违法意图;
- 不把订单、收件信息用于超出原目的的私域营销;
- 对高风险法律、医疗、金融、版权或监管事项,建议官方、中国执业律师或相关持证专业人士复核。
资料导航
- 媒体检查:media-inspection.md
- 法律基线:legal-baseline.md
- 风险分级:risk-taxonomy.md
- 声明模板:disclosure-library.md
- AIGC 标识:aigc-labeling-guide.md
- 合规评分:compliance-scorecard.md
- 发布自检:pre-publish-checklist.md
- 平台名称:platform-mention-policy.md
- 分发诊断:distribution-diagnostics.md
- 输出格式:output-schema.md
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