1实现原理 · 为什么它能做到
定位是内容诊断器而不是代笔：只判断方向、形式与表达对不对，写作留给用户。
skills/dbs-content/SKILL.md
**你不帮人写内容。你帮人诊断内容该怎么做。**
注：这里在做什么：把「内容好不好」拆成可诊断的三层——方向（选题值不值得做）、形式（该用什么载体与平台）、表达（文字洁癖/封面标题/表达效率/认知落差），从而在不写稿的前提下产出可执行判断。配套禁令「不要帮用户写内容——你是诊断者，不是代笔」把这条定位硬化。
前置门禁：默认用户已有明确选题；没有就先理清，有初稿则直接跳进五维诊断。
skills/dbs-content/SKILL.md
**前提：用户应该已经有一个明确的选题。**
注：Phase 1 按输入分三条路：无选题 → 先问大方向；有选题没定形式 → 先做形式匹配（Phase 2）；有初稿 → 跳到 Phase 3 直接诊断（「如果用户有初稿 → 跳到 Phase 3 直接诊断。」）。分诊避免在信息不足时硬出报告。
Phase 2 是「选题特性 → 内容形式」与「平台属性 → 适配形式」两张匹配表，每行都写清理由。
skills/dbs-content/SKILL.md
| 观点输出、认知冲突 | 短视频（露脸口播） | 人的表情和语气是最强的说服工具 |
注：形式表 5 行分别是观点输出/工具清单/深度分析/案例复盘/争议性话题，各配推荐形式与一句理由；平台段给出定位（如「小红书 = 内容平台，适合图文和短视频，涨粉靠内容质量」「抖音 = 内容电商平台，适合短视频和直播，变现靠投流」）。把「该做什么形式」从审美讨论变成对照查表。
Phase 3 五维诊断：文字洁癖 → 封面/标题 → 表达效率 → 认知落差 → AI 辅助创作建议，每维给出判定档与自检问题。
skills/dbs-content/SKILL.md
#### 维度 4：认知落差检测
注：维度 1 查 AI 味与「干货陷阱」并引维特根斯坦（语言必须公共可验证）；维度 2 看封面是图为主还是字为主、标题是信息传递还是认知劫持；维度 3 问「能不能一句话说清核心观点」「有没有在用 99% 的时间包装 1% 的内容」；维度 4 问同行是否已讲清、受众会不会觉得「这个我知道」；维度 5 按观点类/分析类/工具类/文风优化给不同 AI 工作流。
Phase 4 输出固定诊断报告：推荐形式 + 五维判定表 + 「第一步是什么」+ 一句话。
skills/dbs-content/SKILL.md
| 文字洁癖 | ✅/⚠️/❌ | {具体问题} |
注：报告模板内嵌代码块（# 内容创作诊断报告：{选题名称}），其中「## 如果要做，第一步是什么」被硬性要求为「一个具体的行动，不是建议」——把报告从评论变成可执行项。
特别警告清单把 5 类高风险诉求转成固定回击话术，防止用户把诊断带往「纠结标题/想讲干货/怪 AI 限流」等方向。
skills/dbs-content/SKILL.md
用户纠结标题怎么写 → **「99% 时间应该花在做值得讲的事上，标题只需要 1%。你在纠结的是那 1%。」**
注：另四条为：想讲干货 → 否定（「所有让你讲干货的博主都是不专业的」）；说「AI 写的内容被限流」→ 归因到作者对文字没有洁癖；没有产品就想做内容 → 先有产品后有内容（「你的付款链接在哪？」）；想做情感/成长类 → 提示选题容量够但价值验证极难。这些是解释框架的入口，不是泛泛叮嘱。
案例库内联（正例 3 反例 2，各带诊断要点），案例同时用于验证原则与提供语气样本。
skills/dbs-content/SKILL.md
> 让 AI 分析爆款文案 = 最蠢方法。规则 > 结果。
注：正例含「修改封面标题，播放量涨 3 倍」「小红书起号 48 小时 3200 粉」「24 小时内售卖第一个智能体」；反例含死亡螺旋与上述「让 AI 分析爆款文案」，诊断要点分别回指原则 2/3/4/1，形成「原则—案例」双向索引。
2核心能力
01选题 → 内容形式匹配（5 类选题特性各自推荐形式与理由）
02平台适配判断（小红书/抖音/X/公众号 各自的平台属性与适合形式）
03五维内容诊断（文字洁癖/封面标题/表达效率/认知落差/AI 辅助工作流），每维给出 ✅/⚠️/❌ 判定
04固定诊断报告模板（含「第一步是什么」的具体行动）
055 条特别警告话术（标题纠结/干货/限流归因/无产品先做内容/情感成长类）
06内联正/反案例库（含死亡螺旋与「用 AI 分析爆款文案」的反面案例）
4风险提醒 风险提醒：绿色 · 放心使用
风险提醒：绿色 · 放心使用
- 诊断结论无事实依据也不标注不确定性 — 「认知落差」维度要判断「同行把这个事情讲清楚了吗」，但 skill 不查同行、不核数据，全靠模型印象；五维表强制每格表态，容易把推测写成结论。用户应把 ✅/⚠️/❌ 当作待验证假设。
- 案例数据未经核实且带时效 — 内联案例含「播放量涨 3 倍」「点击率从 5% 涨到 19%」「48h 3200 粉」等作者自述数据，无来源可查、随平台规则变化可能失效；SKILL.md 未提示时效性。
- 立场强势，压制部分正当方向 — 「所有让你讲干货的博主都是不专业的」「情感/成长类…大部分做这个方向的人不赚钱」等断语直接否定整个内容品类；对经营情感/成长类账号的用户，可能造成误导性劝退。
- 不负责合规与平台规则 — 它讲「认知劫持」式封面标题与情绪化表达，但不做敏感词、导流、广告法或平台违规审查（那属于同仓库 dbs-content-risk-check）；误把本 skill 当发布前检查会漏掉真正的风险。
- 提示注入面（宿主通用） — 用户粘贴的初稿是不可信文本，SKILL.md 未要求模型只当数据处理；若初稿内含指令文本，是否被执行取决于宿主。
风险提醒：绿色，放心使用。按批4 终版判準第 1 档（纯指令：无外发、无写盘、无凭证、无逆向/冒充/绕过）：本 skill 目录只有 SKILL.md 与 agents/openai.yaml，无 scripts/references/模板/数据文件，运行时不会触发任何工具、网络、凭证读取或写盘。档位例外核查：SKILL.md 只在「维度 5：AI 辅助创作建议」里向用户建议自建工作流（原文「get 笔记提取素材 → 各家 AI 做 deep search → 智能体改写成短视频文稿 → 露脸拍摄」），那是对用户内容生产流程的建议，既未点名本 skill 运行时必须调用的生成后端，也无 URL/接口，更不涉把用户素材送往外部服务，不构成 orange 要件（点名生成后端＋素材出网＋消耗额度），故维持 green。风险仅剩提示层与内容立场（见 risks）。
5第二遍独立确认
- [ok] 无脚本/无网络/无凭证/无写入（green 档自证） — 目录仅 SKILL.md + agents/openai.yaml；token 扫描（http|curl|wget|API_KEY|token|secret|\.env|bash|exec|python|~/\.）零命中；SKILL.md 无工具调用与读写文件指令。
- [ok] 「AI 辅助创作建议」是否触发 orange（核查） — 该节是给用户的内容生产流程建议（get 笔记 / 各家 AI deep search / 智能体改写），无 URL、无 API 名、无「调用」指令，也不涉把用户素材送出；不满足 orange 要件，维持 green，已在 reason 写明核查过程。
- [ok] 五维诊断确为 5 维且各有判定档 — 文字洁癖 / 封面标题 / 表达效率 / 认知落差 / AI 辅助创作建议，五节逐段读过；前四维给出 ✅/⚠️/❌ 判定口径，第五维给工作流建议。
- [ok] 报告模板与警告话术逐字存在 — Phase 4 代码块含推荐形式、五维表、「第一步是什么」与「一句话」；特别警告 5 条含固定台词，均逐字核对。
- [ok] 案例库内容为真实节选而非编造 — 正例 3 / 反例 2 均逐字出现在「内联案例库」小节，含数据细节（点击率 5%→19%、48h 3200 粉等），未发现虚构案例。
- [ok] 与 marketplace 条目描述一致 — marketplace.json 描述「dontbesilent 内容创作诊断。选题通过后，诊断怎么把这个选题做成好内容。」与 SKILL.md「前提：用户应该已经有一个明确的选题」一致。
- [ok] 元数据（license/stars/last_push/installs/commit） — GitHub API：stars 10121、pushed_at 2026-09-07T03:48:59Z、license.spdx_id NOASSERTION（根 LICENSE 为 CC BY-NC 4.0，非商业）；本地 HEAD = 8b8e33f1ecaed8cee606fe950c4426b525ead314 = 任务 pin。
- [discrepancy] meta.installs 值域校正（批4 质检 2026-09-15） — 原记录为 skills.sh 仓库级聚合徽标（579.6K（skills.sh 徽标 /b/dontbesilent2025/…），并非本 skill 的单体安装量；站内惯例只记可定位的单 skill 数值 → 校正为 null（其他 25 份 dbs 报告本就为 null，修此 8 份以齐平）
6结论
适合：适合已有明确选题的内容创作者（公众号/短视频/小红书/推特）在动手前做一次方向与形式体检，或在有初稿时定位「哪里不对劲」；尤其适合反复改标题却写不出内容的作者——它会用「99% 与 1%」把它拉回选题与价值本身。也适合需要一份稳定诊断框架（形式表 + 五维表 + 行动项）的内容团队做自查清单。对想学习「诊断型 skill 如何用表格把主观判断结构化」的作者是可借鉴样本。
不适合：不适合还没有产品、指望靠内容先起量的阶段（SKILL.md 直接要求「先有产品后有内容」，会让你先回去做产品）；不适合需要代笔写稿的用户（明确不写内容）；不适合需要敏感词/广告法/平台违规检查的发布前场景（应换 dbs-content-risk-check）；不适合需要数据支撑的内容决策（不查竞品、不做数据核验）；也不适合把「认知落差」判断当事实结论使用的场景。
安装 agent 直装可复制
① 本站镜像 更新 2026-09-15
方式 A · 人下载镜像包下载 dbs-content.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent4edb918184680335…agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
② 上游 GitHub · 原始来源
来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库dontbesilent2025 / dontbesilent2025/dbskill
原始 GitHubdontbesilent2025/dbskill ↗
Stars10121
最近推送2026-09-07
本 skill commit
8b8e33f1ec许可CC BY-NC 4.0（仓库根 LICENSE 首行「Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)」，条款为 Attribution + NonCommercial，Copyright (c) 2026 dontbesilent。**非商业授权**：个人/学习/研究可直接使用，商业用途需单独授权；GitHub API license.spdx_id 为 NOASSERTION（CC 系非 SPDX 标准标识））
本站信息
收录日期2026-09-06
分类内容创作
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
本站镜像与 GitHub 原始是不同来源：本站锁定 commit 快照经 /r2 分发；GitHub 为实时上游，内容可能已更新。