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skill-ugc-discovery
GitHub搜索品牌或账号相关的UGC、测评及社区讨论，通过多路径检索与情感分析，输出高价值内容列表、负面反馈及互动建议，辅助创作者进行口碑管理与用户互动。
Trigger Scenarios
谁提到了我
粉丝内容
品牌提及
UGC 发现
用户口碑
测评搜索
社区讨论
Install
npx skills add ZJU-REAL/Easel --skill skill-ugc-discovery -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "skill-ugc-discovery",
"layer": "discover",
"description": "发现用户生成内容（UGC）。搜索与创作者品牌\/账号相关的粉丝内容、测评、提及和社区讨论， 输出高价值 UGC 列表与互动建议。当用户说\"谁提到了我\"、\"粉丝内容\"、\"品牌提及\"、 \"UGC 发现\"、\"用户口碑\"、\"测评搜索\"、\"社区讨论\"时触发。\n"
}
UGC 内容发现
搜索与创作者品牌/账号相关的用户生成内容，发现粉丝内容、测评、提及和社区讨论，输出可互动的 UGC 列表。
输入
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| brand_keywords | 是 | 品牌名/账号名，可多个（逗号分隔） |
| platforms | 否 | 聚焦平台（小红书/B站/微博/知乎/抖音），默认全平台 |
| content_type | 否 | reviews / mentions / fan_art / complaints / all（默认 all） |
| time_range | 否 | recent / this_month / this_quarter（默认 recent） |
输出
# UGC 内容发现报告
## 发现概览
- 搜索关键词: {keywords}
- 搜索平台: {platforms}
- 发现 UGC 内容: {count} 条
- 正面/中性/负面: {positive}/{neutral}/{negative}
## 高价值 UGC（推荐互动/转发）
| # | 平台 | 内容摘要 | 来源链接 | 互动量估计 | 情感 | 建议动作 |
|---|------|---------|---------|-----------|------|---------|
## 负面反馈（需关注）
| # | 平台 | 内容摘要 | 来源链接 | 严重程度 | 建议回应 |
|---|------|---------|---------|---------|---------|
## 互动建议
- {具体建议: 转发/评论/联动/感谢}
三条发现路径
路径 1 — 平台搜索（主路径）
用 WebSearch 搜索创作者/品牌名相关内容：
搜索关键词组合：
"{账号名} 推荐"/"{账号名} 测评"/"{品牌名} 体验""{账号名} site:xiaohongshu.com"/"site:bilibili.com""{账号名} 好物"/"{账号名} 同款"
按 platforms 参数聚焦平台，未指定时逐平台搜索。
路径 2 — 话题/标签监控
搜索创作者品牌话题和关联标签：
"#{账号名}# site:weibo.com"— 微博话题"#{品牌话题}#"— 跨平台品牌话题"{账号名} 话题"/"{品牌名} 标签"
路径 3 — 社区讨论扫描
搜索论坛、问答社区、讨论帖：
"{品牌名} 怎么样"/"{产品名} 好用吗"— 知乎/贴吧"{品牌名} 值得买吗"/"{账号名} 靠谱吗"— 购买决策讨论"{品牌名} 吐槽"/"{品牌名} 避坑"— 负面反馈定向搜索
执行步骤
- 确认关键词：从用户输入获取 brand_keywords。若有 Profile，从
identity.md补充账号名、品牌名、产品名等关键词。 - 确定搜索范围：根据 platforms 参数确定目标平台；根据 content_type 调整搜索关键词侧重（reviews 侧重"测评/推荐"，complaints 侧重"吐槽/避坑"）。
- 执行三条路径：
- 路径 1：对每个平台执行 2-3 组关键词搜索（WebSearch）
- 路径 2：搜索品牌话题和标签
- 路径 3：搜索社区讨论
- 内容采集：对搜索结果中高相关的链接，用 WebFetch 获取内容摘要和互动数据。
- 去重与分类：去除重复结果，按情感倾向分类（正面/中性/负面）。
- 情感判断：基于内容文本判断情感倾向，区分事实性提及和评价性内容。
- 价值排序：按互动量和内容质量排序，筛选出高价值 UGC（值得互动/转发的内容）。
- 负面标注：单独列出负面反馈，按严重程度排序，给出建议回应策略。
- 互动建议：针对高价值 UGC 给出具体互动建议（转发并感谢 / 评论区互动 / 联动合作邀约）。
- 输出报告：按输出模板生成完整报告，保存到
outputs/。
Profile 感知
有 Profile 时：
- 读取
identity.md获取账号名、品牌名、产品线关键词，自动扩展搜索关键词 - 读取
platforms.md确定活跃平台，优先搜索这些平台 - 读取
audience.md判断哪些 UGC 来自目标受众群体（更具互动价值） - 读取
style.md匹配互动建议的语气和方式
无 Profile 时：
- 用户必须提供 brand_keywords，否则提示用户补充
- 全平台搜索，不做平台优先级排序
- 互动建议给出通用策略
- 附注"提供 Profile 可获得更精准的 UGC 发现和互动建议"
规则
- 区分事实与分析 — 搜索到的内容是事实，情感判断是分析，两者分开标注
- 必须附来源链接 — 每条发现的 UGC 必须附上来源 URL
- 不编造 UGC — 搜索无结果时如实报告"未发现相关 UGC"，不捏造内容
- 优先可操作内容 — 排序时优先展示高互动量、值得回应的 UGC
- 负面内容不回避 — 负面反馈单独列出，给出建设性的回应建议
- 标注数据局限 — WebSearch 结果有时效和覆盖限制，明确标注搜索范围和局限性
自研溯源与参考项目见同目录
EASEL-META.md。
Version History
- 69c5928 Current 2026-09-08 17:39
