一個可安裝到 Codex 或 Claude Code 的社群內容 skill:學習你的語氣、規劃內容、撰寫平台化貼文、經確認後發布,並把 Reels/貼文洞察變成可驗證的結構化學習資料。
目前版本:v2.1.1。
- 新增
account_snapshots.jsonl,帳號 7/30/90 天總覽不再偽裝成單篇貼文數據。 log_outcome.py支援獨立 account snapshot,並納入 revision hash、lock、atomic commit 與 rollback。- Validator 檢查平台、時間窗、ID、時間與非負指標;self-test 覆蓋公開空資料與帳號快照寫入。
- 私人 account snapshots 與原始洞察仍由 public export allowlist 排除。
- 預設生成路徑改成 quick cards,只讀必要語氣、當前 brief 與一個公式;歷史案例不再灌進每次 context。
- Outcome store 加上跨平台 schema 驗證、原子多檔 transaction、lock 與 optimistic revision,避免並發更新靜默蓋掉資料。
- 實驗採 append-only revision,規則狀態改由明確 metadata 管理,並要求 experiment ↔ rule 雙向 backlink。
- Rules/formulas/cases 拆成單檔索引;mutable 成效只進 JSONL,Markdown 不再複製「最新數字」。
- 新增設定式 public export allowlist、架構 layers 與 required dependency gates。
- 平台 reference 加入查核日期與範圍,區分平台硬規格、內部策略與未驗證演算法假設。
舊版累積的公式、平台規則與公開案例仍保留在 social-post/references。
git clone https://github.com/Hao0321/claude-skill-social-post.gitCodex:
New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse ".\claude-skill-social-post\social-post" "$env:USERPROFILE\.codex\skills\social-post"Claude Code:把上面的 .codex\skills 改成 .claude\skills。
macOS/Linux 可把 social-post/ 複製到 ~/.codex/skills/social-post/ 或 ~/.claude/skills/social-post/。
接著建立本機檔案:
Copy-Item style_profile.example.md style_profile.md
Copy-Item content_plan.example.md content_plan.md接著把 voice_quick.md 與 current_brief.md 的 placeholder 換成自己的語氣與平台方向。style_profile.md、content_plan.md、個人化 quick cards 與日後產生的 outcome data 都是你的本機資料,不要提交回公開 fork。
| Mode | 用途 | 例句 |
|---|---|---|
| P0 Plan | 排內容與實驗 | 「幫我排 14 天內容」 |
| P1 Learn Voice | 學使用者語氣 | 「學我的 FB 風格」 |
| P2 Draft/Publish | 分平台撰稿與發布 | 「今天發一篇」 |
| P3 Log Outcome | 保存洞察快照 | 「把這批 Reels 數據訓練進去」 |
| P4 Optimize Patterns | 跨篇比較與規則升降級 | 「比較這三集,找出掉量原因」 |
發布是唯一需要瀏覽器登入狀態的 Mode,而且送出前必須取得當前對話的明確確認。分析資料、寫草稿和產出策略都不需要瀏覽器。
先用無私人資料的 example 做 dry-run:
cd social-post
$env:PYTHONUTF8='1'
python scripts/log_outcome.py references/outcome-bundle.example.json
python scripts/self_test.py正式寫入時才加 --write。工具會建立 data/,並以 transaction 方式驗證後再更新檔案。
python scripts/log_outcome.py your-bundle.json --write
python scripts/social_data.py validate
python scripts/social_data.py summary --series your-series-id
python scripts/build_rule_registry.py --writeSchema、因果邊界與追加快照方式見 outcome-workflow.md。完整安裝說明見 docs/setup.md。
公開 repo 只放通用引擎、example 與既有公開案例。不要提交:
style_profile.mdcontent_plan.mddrafts/data/- 任何未取得同意的洞察截圖或 caption archive
python social-post/scripts/self_test.py
python social-post/scripts/social_data.py validateMIT。作者:駱君昊(Hao)。