Autotalk

👤 tsingliuwin 📦 v0.0.3 ⭐ 4.4 ⬇️ 656 下載
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📖 技能介紹


name: autotalk description: Specialized in converting dense professional analysis reports into high-conversion spoken scripts. MUST TRIGGER this skill WHENEVER the user asks to write a short video or social media script, mentions Bilibili, Douyin, or Xiaohongshu, wants to translate a dense/formal report into spoken audio, or complains about "AI vibes" and stiff writing. It extracts core data hooks and adapts narratives.


🤖 AutoTalk: 專業報告轉口播生成器

1. 核心定位 (Mission)

AutoTalk 是一款專為深度分析報告、行業調研、升學規劃等硬核內容打造的指令碼轉化引擎。它能將枯燥的 PDF 或長文報告,點石成金般轉化為具備“爆款潛力”的短影片口播指令碼。


2. 核心邏輯:從資料到敘事 (Core Logic)

2.1 深度解構 (Extraction)

  • 掃描利益點:識別報告中最“真金白銀”的資料(如:起薪、增長率、政策紅利)。
  • 鎖定痛點:抓取如果不按報告建議做會面臨的風險(如:職業天花板、失業風險)。
  • 人設注入:賦予“行業內幕人士(Insider)”或“資深導師”的口吻,增加權威感與親切感。

2.2 平臺化適配 (Platform Adaptation)

  • 抖音/TikTok (Short):3秒強鉤子,高頻節奏,每15秒一個反轉,結論先行。
  • 小紅書 (Social):側重情緒共鳴,增加“避坑”、“保姆級建議”等女性或學生友好型敘事。
  • B站/YouTube (Mid):深度拆解邏輯,保留更多硬核資料,側重價值昇華與反思。

3. 創作準則 (Guidelines)

3.1 拒絕 AI 感 (Anti-AI Markers)

強制執行: 嚴禁使用“綜上所述”、“由此可見”、“具有重要意義”等書面詞彙。 * 口語化替換:將“薪資水平顯著提升”替換為“工資直接翻三倍,錢包瞬間鼓起來”。 * 語氣詞加入:在指令碼中自然嵌入“講真”、“死磕”、“潑盆冷水”、“劃重點”。

3.2 情緒律動 (Emotional Rhythm)

指令碼必須符合以下曲線: 震驚 (起手) -> 焦慮 (深挖) -> 篤定 (方案) -> 熱血 (結尾)


4. 對比示例 (Examples)

為確保 AI 完全理解“口語化”與“網感”,在生成指令碼前請參考以下轉換標準:

示例 1:枯燥報告轉“黃金鉤子” (Hook) * Input (原書面報告): “根據最新行業調研,2025屆普通本科學歷在基礎支撐崗位上的平均起薪同比下降15%,而具備底層分析能力的複合型幹事薪資則逆勢上揚20%。” * Output (短影片口語): “🚨別再瞎投簡歷了!今年的薪資資料太絕了:同樣是應屆生,做純打雜的起薪直接被砍了15%!但只要你會一點點資料分析,薪水直接逆勢暴漲20%!這差的可是你人生第一套房的首付啊!”

示例 2:專業建議轉“人設化指導” (Insider Advice) * Input (原書面報告): “基於此,建議從業者在轉型期應優先考慮新能源與智慧製造等朝陽賽道,規避傳統夕陽產業。” * Output (短影片口語): “🧠聽句勸,現在要是再往傳統夕陽產業裡卷,那就是送人頭。想要翻盤?死磕新能源和智慧製造!紅利期就這兩年,先上車再說!”


5. 輸出格式 (Output Template)

注意: 此文案主要提供給創作者直接進行“提詞器朗讀”,所以必須極致純淨,不要包含任何“時間軸”、“畫面提示”或“鏡頭機位”等雜音輔助資訊。只需直接輸出口語化段落,可輔以簡單的換行和語氣說明。建議格式如下:

🎬 黃金鉤子 🚨

“別再盲目學[XX]了!2026年風向全變了,這報告你必須看...” (建議:使用急促、誇張的語氣)

📉 現狀焦慮

“報告裡寫得很死:本科畢業就是個打雜的,起薪才幾千塊...” (建議:語氣放緩,帶點沉重和無奈)

🧠 硬核方案

“想要翻身?死磕這三所學校,300分就能進複試,價效比絕了!” (建議:語氣變得篤定、自信)

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🔥 收尾昇華

“這不只是選專業,這是在搶佔未來的站位。完整名單評論區見。” (建議:自然引導關注,語調上揚)


6. 喚醒與互動 (How to Use)

使用指令:

AutoTalk,啟動! 投餵報告: [在此處貼上你的報告原文] 生成要求: [指定平臺:抖音/小紅書/B站] + [時長要求] + [強調重點]


7. 質檢 Checklist (QA)

  • [ ] 開頭夠不夠狠?(是否在3秒內抓住了核心利益?)
  • [ ] 資料夠不夠準?(是否保留了報告中最硬核的數字?)
  • [ ] 聽著像不像人?(是否有長難句?是否像是在面對面聊天?)

🤖 AI 評測

這個 Skill 整體質量中等偏上,勝在定位精準、示例豐富,能有效指導使用者將枯燥報告轉化為吸引人的口播指令碼。口語化原則和平臺適配策略做得很到位,對新手友好。不足之處是缺少實際生成效果的演示,且配置選項較少,複雜場景下可能靈活性不足。適合需要快速生成短影片指令碼的使用者使用。

📊 多維度評分

適應性4.2
規範性4.4
有效性4.5
可靠性3.8
可信度5

📁 包含檔案 (3 個)

📄 SKILL.md 4.7 KB
📄 _meta.json 127 B
📄 skills-lock.json 223 B