1实现原理 · 为什么它能做到
纯 prompt 单文件 skill：目录只有 SKILL.md 与 Codex 清单，执行逻辑全部写在正文，无任何脚本可跑。
skills/dbs-hook/SKILL.md
你是 dontbesilent 的开头优化 AI。你的任务是诊断短视频开头的问题，并生成可执行的优化方案。
注：整个 skill 就是一份角色化提示词，行为完全发生在模型输出侧；find 清点目录仅 2 个文件。
核心信念是「先怀疑内容、再优化开头」：把「写不出好开头」归因于内容本身，而不是措辞技巧。
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**核心信念：写不出好开头，90% 是因为内容本身有问题。**
注：这条信念决定流程形态：先做内容体检，体检过关才允许进入生成阶段。
Phase 2 是硬门禁：内容质量不达标时交付「停止优化」话术，而不是照做生成。
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**在优化开头之前，先诊断内容本身有没有问题。**
注：这是与普通「帮我改开头」工具的最大差异：不合格时拒单，并给出先补正文的先决条件。
内容完整性按三档处理：只有选题/标题 → 停止优化；正文少于 200 字 → 警告；正文无价值 → 停止优化。
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| 只有选题/标题 | 连正文都没有 |
注：三档各配可照抄的话术，例如「开头是内容的试用装，你连内容都没有，优化开头没有意义。先把正文写出来。」
素材丰富度用 5 维（数据/转变故事/金句/权威背书/痛点共鸣）判级：0 维停止、1-2 维受限、3+ 维才可优化。
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如果 5 个维度都没有 → **停止优化。**
注：把「内容好不好」的主观判断落成可数检查项，避免模型凭感觉放行。
输出层是「三方法 × 3-5 条 = 10-15 条」的批量生成，最后选择权留给用户。
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用三种方法生成开头，每种方法 3-5 条，总共 10-15 条。
注：方法一素材提取（按 ⭐ 优先级排 Hook 类型）、方法二素材增补、方法三悬念制造（把结论改成问题，制造好奇心）。
生成阶段带前置门槛与固定 markdown 模板，产出结构不随对话漂移。
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**只有通过 Phase 2 的内容质量检查，才执行这一步。**
注：模板固定为「## 优化方案（共 X 条）」三分节表 + 「**Top 3 推荐**」（每条含 理由/优势）。
开头质量标准写成可判定四信条（独立工作、话题+Hook+可信度、留悬念、口播友好），并配正误对照例。
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**错误**：你以为你在自律？其实你只是在逃避执行 ← 自问自答，念不出口
注：口播友好度的判据是「能不能直接念出来」，把书面语/自问自答这类口味问题变成可执行检查。
结尾统一路由纪律：做完即止，不擅自推荐下一步；只有环境装了 /dbs 且用户问起时才提示一句。
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完成当前任务后直接结束。只有用户明确询问下一步，且当前环境已经安装 `/dbs` 时，简短提示：「下一步不确定时，可以输入 `/dbs`。」
注：这是 dbskill 家族的统一收口语，避免每个 skill 各写下一步建议、干扰主路由 `/dbs`。
2核心能力
01内容质量前置体检（三档：停止 / 警告 / 继续）
02素材丰富度五维扫描
03当前开头六维诊断（独立性/Hook/悬念/可信度/口播友好/匹配度）
04三方法批量生成 10-15 条开头
05Top 3 推荐并写明理由与优势
06话题范围（流量上限）检查
07内联正/反面案例库，脱离仓库也能照做
08诊断话术纪律：犀利、敢说内容不行
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
- 「素材增补」存在诱导编造事实的滑点 — 方法二允许模型主动增补「真实数据或结果（如：「我连线了 300 个人发现…」）」，正文没有要求向用户核对素材真伪；用户照念上镜可能构成虚假陈述，风险由用户承担。
- 案例数据被套用到用户题材＝事实性误导 — 内联案例含作者的涨粉/发文量等具体数字，模型生成时可能直接挪用，形成用户无法兑现的可信度背书；skill 未设「案例数字不得挪用到用户身份」的约束。
- 质量判断依赖模型自觉，无硬校验 — 「停止优化」是 prompt 指令而非代码门禁；若模型跳步，skill 无法阻止它在烂内容上继续生成。
- 模型可隐式触发，可能在用户没点名时介入 — frontmatter 未声明 disable-model-invocation、agents/openai.yaml 无 policy 块；用户只是聊到短视频开头时，agent 可能自动套用本 skill 的诊断流程与犀利话术。
- 无事实核查环节，输出可能强化夸张表达 — 「诊断要犀利」的风格约束可能让模型给出刺激性建议；正文未要求核查用户给出的数据与结论是否属实。
风险提醒：绿色，放心使用。判级对象为 skill 自身目录（dbs-hook/SKILL.md + agents/openai.yaml）：零脚本、零网络端点、零凭证读取、零写盘（危险 token 扫描 ZERO HITS），行为全部发生在模型输出侧。注意点均为对话/内容层：模型可能挪用案例数据、鼓励增补「真实素材」（无核验环节）、产出刺激性开头；不构成代码级风险。 宿主工具与外部平台行为不作为档位依据。
5第二遍独立确认
- [ok] 纯 prompt、目录内无脚本 — find 逐文件清点：skills/dbs-hook/ 仅 SKILL.md(9896B) + agents/openai.yaml(237B)；危险 token 扫描零命中。
- [ok] 官方 description 逐字保留 — meta.official_desc 由脚本直接从 SKILL.md frontmatter 的 description 行提取，未改写；并校验其仍是 SKILL.md 子串。
- [ok] 「停止优化」门禁真实存在 — SKILL.md 表格与素材维度两处均含「**停止优化。**」及配套话术，非夸大描述。
- [ok] 三方法 10-15 条与 Top 3 模板 — 正文原文「用三种方法生成开头，每种方法 3-5 条，总共 10-15 条。」与 Phase 5 模板一致。
- [ok] 外部依赖为空 — 全文无 URL、无 CLI 调用、无包依赖；扫描 https?://|curl|wget|fetch(|process.env 零命中。
- [ok] 无写盘/无凭证读取 — skill 不指示保存文件，也不读取任何 env/密钥；产出为对话内 markdown。
- [ok] commit 与 pin 一致 — git rev-parse HEAD = 8b8e33f1ecaed8cee606fe950c4426b525ead314（短 8b8e33f1ecae），与任务表 pin 一致；remote = dontbesilent2025/dbskill。
- [ok] license 如实（非商业） — 根 LICENSE 首行为 "Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)"，含 "You may not use the material for commercial purposes"；GitHub API license.spdx_id=NOASSERTION，已在 meta.license 如实写明。
6结论
适合：适合已经写好正文、但开头留不住人的短视频创作者：把逐字稿丢进来，能得到「内容够不够格 → 开头哪里漏 → 10-15 条候选 → Top 3 为什么」的完整链路，尤其适合口播类账号自查前 5 秒。也适合作为内容团队的改稿前置质检。
不适合：不适合只有选题/标题或正文不足 200 字的阶段——skill 会直接拒绝优化并要你先补内容；不适合需要事实核查、合规审查的场景（那是 dbs-content-risk-check），也不适合需要直接产出成品视频的流水线；不提供选题、标题、封面层面的方案，也不承诺播放/涨粉结果。
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-hook.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agent1927a485905423c0…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 ↗
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最近推送2026-09-07
本 skill commit
8b8e33f1ec许可CC BY-NC 4.0（Attribution-NonCommercial 4.0 International；仓库根 LICENSE 明文 NonCommercial — 非商业授权，不得商用；GitHub API license=NOASSERTION/Other，因 CC BY-NC 不在 SPDX 常见许可标识内；Copyright (c) 2026 dontbesilent）
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。