把内容创作变成可校准的预测循环。
选题 → 评分 → 活人感润色 → 盲预测 → 发布 → 数据回收 → 复盘 → 进化评分规则 → 回到选题
"盲预测" 是这个系统的心脏：在发布内容之前，先写下你认为这条内容能跑多少播放量、会落在哪个流量档次。3 天后真实数据回来，对比偏差，修正判断模型。循环往复，判断力会像机器学习模型一样持续进化。
内置活人感写作技术体系，通过三层漏斗（人设层 → 方法论层 → 规则层）系统性清除 AI 味，让每篇文章读起来像一个真实的人在说话。
| 层级 | 功能 | 核心机制 |
|---|---|---|
| 人设层 | 加载创作人设档案作为人格基准 | 12 字段人设：身份/价值观/个人故事/口癖/情绪表达 |
| 方法论层 | 应用活人感写作技术 | 悬念递进/数字锚定/句式断裂/人物画像法/文化升维/反向论证... |
| 规则层 | 四层硬件自检 | L1 禁用词扫描 → L2 风格一致性 → L3 内容质量 → L4 活人感终审 |
润色强度根据评分自动判定：文案力或情绪力 ≥ 6 分只做 L1+L2（不碰结构），< 5 分加做 L3，< 4 分全量 L1-L4。
初始化时建立专属人设档案，包含你是谁、你怎么说话、你的情绪怎么表达。每次润色都以这份档案为基准，确保每篇文章的"声音"一致且真实。
| 阶段 | 技能 | 功能 |
|---|---|---|
| 启动 | yang-init |
一键初始化：建立人设档案、创建数据湖、校准评分规则 |
| 选题 | yang-seed |
三通道选题引擎：选题自发酵 + 竞品数据库驱动 + 热点注入 |
| 评分 | yang-score |
7 维度评分系统：3-Judge 内化评分 + 改进建议 |
| 润色 | yang-polish |
活人感润色：完整写作技术 + 三层漏斗 + 四层自检 + 短视频口播适配 |
| 盲预测 | yang-predict |
发布前盲预测：预期播放量区间、流量档次、置信度 + Channel B 分歧检测 |
| 发布 | yang-publish |
发布时机优化 + 发布检查清单 |
| 复盘 | yang-retro |
实时/3天/7天/30天数据回收 + 校准样本生成 + 校准收敛曲线分析 |
| 技能 | 功能 |
|---|---|
yang-competitor-search |
多平台竞品发现：B站API + Playwright 浏览器采集 + 搜索引擎兜底 |
yang-benchmark |
对标账号全量回测：下载 → 抽帧 → 视觉分析 → 语音转文字 → 话术DNA → 评论区挖掘 → 策略变化检测 → 赛道格局 |
yang-learn-from |
从对标内容中提炼可复用模块，拆解 pattern + 派生评分信号 |
yang-learn |
系统化分析对标账号的视频模式 |
| 技能 | 功能 |
|---|---|
yang-persona |
创作人设档案管理 |
yang-hook-factory |
钩子变体工厂：多种原型 × 风格矩阵的定量化钩子测试 |
yang-emotion-curve |
情绪曲线引擎：ER-Curve 分析 + 对标对比 |
yang-publish-optimizer |
发布时间优化：频率统计 + 冷启动增强 |
yang-status |
系统状态总览：含 buffer 警戒线 + 功能解锁进度 |
yang-recommend |
复盘驱动的策略推荐 |
yang-trends |
多平台热点聚合 |
yang-bump |
校准驱动的评分规则进化：含跨模型审计 |
yang-migrate |
Schema 和状态迁移 |
yang-shoot |
拍摄前检查清单：建 video folder + buffer 登记 + 预测触发 |
yang-bridge |
多 Agent 协同翻译规则 |
yang-evolution-bus |
跨项目进化总线协议（协议标准，Agent 引擎需自行实现） |
yang-score-blind |
Channel B 隔离打分子 Agent（内部调用） |
对标账号全量回测是核心分析引擎，全自动完成：
视频下载 → 场景检测抽帧 → 逐帧视觉分析 → 语音转文字 →
话术DNA提取 → 评论区数据挖掘 → 策略变化检测 → 赛道格局分析
所有竞品数据持久化到 SQLite，包含多张核心表：
| 表 | 用途 |
|---|---|
competitors |
竞品档案：平台、账号ID、粉丝数、发现关键词 |
competitor_snapshots |
数据快照：定期记录粉丝变化、视频列表 |
competitor_strategy_changes |
8 维度策略变化检测 |
competitor_monitors |
监控配置 |
landscape_snapshots |
赛道格局快照 |
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium
yang-init "你的垂直领域"
yang-competitor-search "你的赛道关键词" --platforms douyin,bilibili
yang-benchmark
yang-seed
yang-polish- 盲预测：不先写预测就开始做内容 = 浪费数据
- 真实进化：只有发布后的真实数据才能参与校准，不能用假设数据替代
- 完全可审计：每条预测、每个校准样本都可追溯到源头
- 竞品数据全量存储：所有竞品发现和采集的数据必须写入数据库，不得仅存于 Markdown 文件中
| 平台 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| Claude Code | 完整支持 | 原生平台 |
| Codex CLI | 功能兼容 | 核心路由兼容，hooks 需手动配置 |
| 其他 Agent 平台 | 需适配 | skill 文件可加载，hooks/adapter 层需适配 |
- Python 3.10+
- Playwright（浏览器自动化搜索与采集）
- SQLite（数据湖）
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
# 三档安装
.\install.ps1 -Tier core # 最小推理环境
.\install.ps1 -Tier media # 推理 + 视频分析
.\install.ps1 -Tier full # 完整运营工作台