1实现原理 · 为什么它能做到
整个 skill 是一份固定的三阶段检查指令（分段 → 逐段三维扫描 → 风险分级），目录里没有脚本、没有模板、没有外部依赖，能力完全由 SKILL.md 的 prompt 编排兑现。
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把逐字稿按自然段落（话题切换点）分成若干段，每段标注：
注：这里在做什么：把"稿子顺不顺"这种主观判断固化成可重复的机械流程（先切段、再逐段过清单、最后排优先级），模型无需任何工具即可执行；实际资产面仅 SKILL.md + agents/openai.yaml 两个文件。
把"观众划走"归因为三类可定位的原因（逻辑断裂 / 信息密度下降 / 口播卡壳），使每条结论都能落到具体句子而非笼统评价。
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**完播率的敌人不是内容差，而是某一个瞬间观众跟不上了。**
注：三因模型对应下面三个检查维度；每个维度都配"问自己"清单与"修复方法"，形成 诊断→修复 的闭环。
风险分三档（🔴 高 / 🟡 中 / 🟢 小建议）并要求优先报告高风险，防止真问题被一堆小建议淹没。
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| 🔴 高风险 | 观众大概率在这里划走 | 逻辑断裂、信息密度严重下降 |
注：分级同时决定了输出排序与改稿清单的优先级（注意事项第 4 条"**优先标高风险**"）。
输出结构被钉死成固定骨架（段落结构表 → 问题清单 → 整体评估），且检查完成后必须主动询问是否改稿。
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**不要等用户主动要求**——大部分时候用户做检查的目的就是改稿，主动问省一次往返。
注：这里在做什么：把"要不要继续"变成一次显式确认，同时保留用户主动权（原文明确"**也不要不问就改**"）。
改稿阶段采用"标记式叠加"而非整篇替换：删除线标删除、🆕 标新增、⚠️ 标自己撤回的判断，且多轮反馈只追加不覆盖。
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**永不抹除用户原文**。改稿是在原文上叠加标记，不是用新版本替换旧版本。用户必须能一眼看出：
注：配套规则：改动成对出现（~~原文~~ + 🆕 新版）、末尾给"改动清单"表格，让用户一眼 review。
显式声明输出边界：不创建、保存或打开本地文件，只在当前对话里交付 Markdown。
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不得依赖特定笔记软件，不负责创建、保存或打开本地审阅文件；文件渲染与应用打开由项目外部能力处理。
注：这是它与"会落盘的 skill"（如 dbs-content-system）的分界线，也是其零文件写入风险的依据。
内容边界明确：只改"怎么说"，不动"说什么"；并要求改稿保持用户自己的语气、修复建议必须能口语念出。
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不要改用户的论点、案例、数据
注：同段还要求"保持用户的语气……不要把用户的话改成 AI 味"，避免 AI 改写吃掉个人风格。
2核心能力
01逐字稿分段与段落功能标注（开场/背景铺垫/论证/案例/转场/高潮/结尾）
02维度 1 逻辑衔接：查前后段跳跃并给出可念出的过渡句
03维度 2 信息密度：识别重复、绕圈子与"正确的废话"，可标注"可删"
04维度 3 口播流畅度：长句（>30 字）、书面语、自问自答、生造术语
05风险三档标注与优先级排序
06标记式改稿（删除线 / 🆕 / ⚠️）+ 末尾改动清单表
07检查后主动询问改稿，并在改稿前确认拍摄方式（白板视频判断标准不同）
08误判防护：删段前先做"脑补测试"，区分必要论证肉与赘肉
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
- 诊断结论是启发式主观判断，可能漏报或误报流失点 — 三维清单由模型逐段套用，无完播率等真实数据校验（skill 自身也不预测平台指标）；用户仍需自己复核每条建议。
- 改稿文本存在"AI 味"侵蚀风险 — skill 要求"保持用户的语气"，但这是软约束；若用户不复核改动清单，可能逐步把个人表达替换成模型措辞。
- 对稿子体裁敏感，需人工先说明场景 — 白板视频与纯口播判断标准不同，SKILL.md 要求先问一句"这是白板视频还是纯口播"；用户答错会带来整篇误判。
风险提醒：绿色，放心使用。纯指令型 skill：无脚本执行、无网络外发、无凭证读取、无本地文件写入（SKILL.md 明文声明不创建/保存/打开文件），资产仅 SKILL.md + agents/openai.yaml。注意点仅为诊断结论的主观性与改稿内容的可信度，均不构成代码级风险。
5第二遍独立确认
- [ok] 目录内仅 2 个文件、无脚本可执行 — find skills/dbs-script-flow -type f 仅返回 SKILL.md 与 agents/openai.yaml。
- [ok] 无网络外发 / 无 CLI 依赖 — 两文件全文扫描 URL、curl、wget、npx、bash、python、API_KEY 等 token 零命中。
- [ok] 无本地文件写入 — SKILL.md 明文"不负责创建、保存或打开本地审阅文件"，且无 write/save 类指令。
- [ok] 三维度检查模型与风险分级的描述属实 — 原文含「### 第一步：分段」「#### 维度 1：逻辑衔接（前后段之间）」「🔴/🟡/🟢」三档定义，逐条与侦查结论吻合。
- [ok] 主动询问改稿 + 保留原文的改稿机制 — 原文含"**不要等用户主动要求**"与"**永不抹除用户原文**"，及 ~~/🆕/⚠️ 三种标记符表。
- [ok] 实战案例真实存在于源码 — SKILL.md 末尾「### 案例：「小红书被告了」逐字稿（2026-04-09）」含两处问题与改法，非侦查编造。
- [ok] skill 定位与 README 一致 — README.md 把 dbs-script-flow 与 dbs-resonate/dbs-spread 并列在"检查文稿共鸣、逻辑与传播性"，分工为微观衔接检查。
- [ok] description 与正文能力是否夸大 — "检查段落衔接、信息密度和口播流畅度，定位观众可能划走的位置"三项均在正文有对应的独立检查维度，无越界承诺。
6结论
适合：适合短视频创作者/编导在成稿前做发布前体检：检查逐字稿是否会在某一秒让观众跟不上，并把问题改成可直接念出的版本；也适合需要"保留原文对照"的谨慎改稿场景（删除线 + 🆕 标注）。
不适合：不适合需要真实完播/留存数据支撑的判断（skill 明确不预测平台指标）；不适合需要落盘审阅文件或与笔记软件联动的流程（它只输出对话内 Markdown）；不适合改观点与选题本身（它只改"怎么说"）；不适合没有逐字稿只有视频文件的场景（需先用 dbs-video-extract 等取得文稿）。
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-script-flow.tar.gz
sha256:
方式 B · JSON 格式安装指南，复制给 agentdcec68913a374fbf…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
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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
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