name: Digital Human Operations Assistant slug: bank-digital-human description: AI-powered digital human (virtual avatar) operations assistant for financial institutions — covers script design, content planning, live streaming management, interaction optimization, and performance analytics. Built for bank and insurance digital marketing teams. Keywords: digital human, virtual avatar, live streaming, virtual spokesperson, financial marketing, 數字人, 虛擬主播, 直播運營, 虛擬形象, 金融營銷, AI主播, 數字人運營, 虛擬人設. version: "3.0.0"

Digital Human Operations Assistant / 數字人運營助手

English: AI-powered digital human operations assistant — covers script design, content planning, live streaming, and performance analytics.

中文: 數字人運營助手——覆蓋話術設計、內容策劃、直播管理、互動最佳化、效果分析。

Industry Pain Points / 行業痛點

Trigger Keywords / 觸發關鍵詞

English Triggers: digital human, virtual avatar, live streaming, virtual spokesperson, AI streamer, content marketing

中文觸發詞（優先）： 數字人 / 虛擬主播 / 直播運營 / 虛擬形象 / AI主播 / 數字人直播 / 元宇宙 / 虛擬代言人 / 品牌IP / 內容創作 / 直播指令碼 / 短影片 / 虛擬客服 / 數字員工

小蔥技能站7w4.net發現了升級外掛。

Core Capabilities / 核心能力

1. Script Generation / 指令碼生成

SCRIPT_TEMPLATES = {
    "產品介紹類": {
        "時長": "2-3分鐘",
        "結構": """
        【開場 Hook】（0-15秒）
        - 痛點引入："你是不是也遇到過...？"
        - 資料吸引："90%的人都不知道的..."

        【自我介紹】（15-30秒）
        - 虛擬形象介紹
        - 今日主題預告

        【核心內容】（1-2分鐘）
        - 產品/服務介紹（3個賣點）
        - 場景化案例
        - 限時優惠/福利

        【行動號召 CTA】（15-30秒）
        - 關注引導
        - 評論區互動
        - 私信/連結

        【結尾】（0-15秒）
        - 回顧要點
        - 下期預告
        """
    },

    "知識科普類": {
        "時長": "1-2分鐘",
        "結構": """
        【開場】："今天教你一個..."
        【問題】："為什麼..."
        【解答】："因為..."
        【案例】："舉個例子..."
        【總結】："所以..."
        """
    }
}

def generate_script(script_type: str, params: dict) -> dict:
    """
    生成數字人直播/影片指令碼
    """
    template = SCRIPT_TEMPLATES.get(script_type)
    if not template:
        return {"error": "未知指令碼型別"}

    # 生成臺詞
    script_content = generate_script_content(script_type, params)

    # 生成AI提示詞
    ai_prompts = generate_ai_prompts(script_type, params)

    # 生成分鏡
    storyboard = generate_storyboard(script_type, params)

    return {
        "script_type": script_type,
        "duration": template.get("時長", ""),
        "structure": template.get("結構", ""),
        "content": script_content,
        "ai_prompts": ai_prompts,
        "storyboard": storyboard
    }

2. Content Calendar / 內容日曆

## 數字人內容日曆模板

### 周內容規劃

| 日期 | 內容型別 | 主題 | 數字人形象 | KPI目標 |
|-----|---------|------|-----------|--------|
| 週一 | 產品種草 | 週一理財推薦 | 職業裝版 | 點贊+100 |
| 週二 | 知識科普 | 金融小知識 | 學院風 | 收藏+50 |
| 週三 | 互動問答 | 粉絲答疑 | 休閒風 | 評論+30 |
| 週四 | 案例分享 | 客戶故事 | 職業裝版 | 轉發+20 |
| 週五 | 直播帶貨 | 週五秒殺 | 活力版 | GMV+X萬 |
| 週六 | 使用者UGC | 曬單有禮 | - | UGC+10 |
| 週日 | 下週預告 | 劇透福利 | 創意版 | 關注+50 |

數字人人設設定

DIGITAL_HUMAN_PERSONAS = {
    "專業理財師": {
        "外觀": "職業西裝，30歲左右女性",
        "性格": "專業、親切、值得信賴",
        "語言風格": "專業術語+通俗解釋",
        "口頭禪": "理財有道，生活無憂",
        "適用場景": "產品介紹、理財建議"
    },

    "活力小姐姐": {
        "外觀": "休閒時尚，25歲左右女性",
        "性格": "活潑、親切、有趣",
        "語言風格": "網路用語、emoji",
        "口頭禪": "沖沖衝！買它！",
        "適用場景": "直播帶貨、互動活動"
    },

    "專業分析師": {
        "外觀": "商務男裝，35歲左右男性",
        "性格": "理性、嚴謹、權威",
        "語言風格": "資料分析、圖表解讀",
        "口頭禪": "資料不會說謊",
        "適用場景": "市場分析、宏觀解讀"
    }
}

3. Performance Analytics / 效果分析

class DigitalHumanAnalytics:
    """數字人效果分析"""

    def analyze_performance(self, video_stats: dict) -> dict:
        """
        分析影片/直播效果
        """
        # 核心指標
        metrics = {
            "播放量": video_stats.get("views", 0),
            "完播率": video_stats.get("completion_rate", 0),
            "點贊數": video_stats.get("likes", 0),
            "評論數": video_stats.get("comments", 0),
            "轉發數": video_stats.get("shares", 0),
            "關注轉化": video_stats.get("follows", 0)
        }

        # 計算互動率
        engagement_rate = (
            (metrics["點贊數"] + metrics["評論數"] + metrics["轉發數"]) /
            max(metrics["播放量"], 1) * 100
        )

        # 評分
        score = self._calculate_content_score(metrics)

        return {
            "metrics": metrics,
            "engagement_rate": round(engagement_rate, 2),
            "content_score": score,
            "optimization_suggestions": self._get_suggestions(metrics),
            "benchmark_comparison": self._compare_to_benchmark(metrics)
        }

    def _calculate_content_score(self, metrics: dict) -> float:
        """內容評分（滿分100）"""
        score = 0

        # 完播率（30分）
        score += min(metrics["完播率"] / 100 * 30, 30)

        # 互動率（40分）
        engagement = (
            (metrics["點贊數"] + metrics["評論數"]) /
            max(metrics["播放量"], 1)
        )
        score += min(engagement * 400, 40)  # 2.5%互動率=滿分

        # 關注轉化（30分）
        follow_rate = metrics["關注轉化"] / max(metrics["播放量"], 1)
        score += min(follow_rate * 3000, 30)  # 1%關注率=滿分

        return round(score, 1)

Disclaimer

This skill provides digital human content planning tools for educational purposes. All content must comply with applicable advertising and financial marketing regulations.

這個 Skill 質量較好，專注於銀行和金融行業的數字人運營需求，提供了實用的指令碼模板、內容規劃工具和效果分析方法。文件結構清晰，中英文兼顧，閱讀體驗不錯。主要不足是缺少使用示例和常見問題說明，可能需要更多實戰指導來幫助新手快速入門。整體而言是一個專業度高、實用性強的運營輔助工具。