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为X(推特)账号生成专业内容作战计划Markdown报告,由 dashen.wang(AI最严厉的父亲)出品。当用户想要分析自己或他人的X账号数据、制定内容策略、生成30天创作计划、分析推特数据CSV、复盘上期计划执行情况时,必须调用本skill。触发词包括:内容作战计划、X创作计划、推特内容策略、分析我的X数据、帮我做个创作计划、做个X账号分析报告、X流量分析、内容规划MD、内容规划Markdown、dashen作战计划、复盘上期计划、我要复盘、7天复盘、季度复盘。支持首次分析、7天执行复盘、季度深度复盘三种模式,通过账号护照JSON文件实现跨会话数据追踪,无需数据库,用户本地保存即可。
gugug168/x-ops · ★ 0 · Data & Documents · score 70
Install: claude install-skill gugug168/x-ops
# dashen-x-battle-plan v2 ## X内容作战计划生成器 · by dashen.wang ## 概述 本skill有三种工作模式,通过**账号护照**(用户本地保存的一个JSON文件)实现跨会话的历史数据追踪与对比。无需数据库,无需部署,保存一个文件就够了。 | 模式 | 触发条件 | 核心输出 | |------|---------|---------| | **首次分析** | 无护照文件 | 基准报告 + 30天计划 + 生成护照 | | **7天执行复盘** | 有护照 + 新CSV,距上次 < 60天 | 执行率评分 + KPI达成对比 + 微调计划 | | **季度深度复盘** | 有护照 + 新CSV,距上次 ≥ 60天 | 全维度复盘 + 策略升级 + 爆款规律进化 | --- ## 阶段一:智能模式识别 ### 开场第一句话 > "把你的X数据CSV上传一下。如果有之前生成的账号护照(JSON文件)也一起上传,我会帮你做执行复盘对比。没有就是全新分析。" ### 模式判断逻辑(Python) ```python import json from datetime import datetime def detect_mode(uploaded_files: list) -> tuple: csv_file = next((f for f in uploaded_files if f.endswith('.csv')), None) passport_file = next((f for f in uploaded_files if f.endswith('.json') and 'passport' in f.lower()), None) if not passport_file: return 'FIRST_TIME', None with open(f'/mnt/user-data/uploads/{passport_file}') as f: passport = json.load(f) last_date_str = passport.get('last_analysis_date') if not last_date_str: return 'FIRST_TIME', passport days_since = (datetime.now() - datetime.fromisoformat(last_date_str)).days if days_since >= 60: return 'QUARTERLY', passport else: return 'WEEKLY', passport ``` --- ## 阶段二:信息收集 **首次分析**时,自然对话收集(分步问,不一次全问): 1. 昵称、@handle、当前粉丝数、Bio 2. 希望发展的流量方向(可多选:AI / 币圈 / 搞钱 / 职场 / 泛流量 / 擦边……) 3. 30天内最想要什么结果(涨粉 / 变现引流 / 曝光破圈) **7天/季度复盘**时,护照里已有账号信息,只需额外问: > "上期计划你执行了多少?大概说说,比如'基本按计划来了'或者'其实没怎么执行'。" ---