多格式内容生成,内置神经质量评分——每条内容在交付前均依据神经营销维度进行评分。内容...
内容 Gen Skill – v1.2 (质素-Gated). 将内容在2小时内全月化,或30秒内获得单个作品—— 在每个输出上都得神经质分.是一项面向实际任务的技能,主要用于What changed in v1.2.。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
2 小时生成整月内容,或 30 秒获得单篇成品——每一份输出均附带神经质量评分。
旧版本仅生成内容即停止。v1.2 新增内容评分器质量门控(content-scorer quality gate):
这意味着您收到的内容必已通过质量检查——且您的客户也将直接看到该评分。
支持批量或单篇内容生成,涵盖以下场景:
{
"mode": "calendar|script|article|listing|partnership|objection|newsletter",
"topic": "具体主题或直接粘贴原始笔记",
"platform": "x|linkedin|facebook|instagram|all",
"length": "30 days | 500 words | 3 variations",
"brand_voice": "urgent|educational|conversational|luxury|first-time-buyer",
"score_threshold": 70,
"auto_rewrite": true,
"max_rewrites": 2,
"output_score": true
}
所有输出现均包含 neural_score 字段:
{
"content": "...",
"neural_score": {
"total": 79,
"pass": true,
"threshold_used": 70,
"rewrites_needed": 1,
"dimensions": {
"second_person_density": 18,
"sentence_complexity": 14,
"concrete_noun_density": 12,
"gain_vs_loss_framing": 11,
"urgency_signals": 8,
"identity_alignment": 7,
"social_proof": 5,
"specificity": 4
},
"improvement_applied": "Increased second-person framing and added concrete dollar amounts. Specificity improved by adding timeline (90 days) and quantified outcome."
},
"score_badge": "This content scored 79/100 on neural signal strength — above the 60/100 average for mortgage marketing content.",
"structured_output": { "...mode-specific JSON..." }
}
| 维度 | 最高分值 | 衡量指标 |
|---|---|---|
| 第二人称密度(second-person density) | 20 | “you/your” 出现频率——是否直接面向读者对话 |
| 句式复杂度(sentence complexity) | 18 | 可读性——短句得分更高 |
| 具象名词密度(concrete noun density) | 16 | 真实数字、明确名称、具体数值 |
| 获益 vs 损失框架(gain vs loss framing) | 14 | 正向结果权重是否高于恐惧型表达 |
| 紧迫感信号(urgency signals) | 12 | 时间限定语言、稀缺性提示、行动压力词 |
| 身份一致性(identity alignment) | 10 | 是否契合目标用户画像(ICP)——是否真正“说给对的人听” |
| 社会认同(social proof) | 6 | 证据的具体程度(含数字、结果、真实姓名等) |
| 具体性(specificity) | 4 | 模糊表述扣分——例如“great results”得分为 0 |
Generate content
→ Score against 8 dimensions
→ If total ≥ threshold: return with score
→ If total < threshold:
Identify bottom 3 dimensions
Generate improvement instructions
Regenerate with explicit fixes
Re-score
If still < threshold and max_rewrites > 1: repeat
Return best version with score + note on what improved
默认阈值:70/100(高于行业平均分 60)
付费产品推荐阈值:75 及以上
最大重写次数:2 次(防止无限循环)
日历模式(Calendar):
{
"week": 1,
"posts": [
{
"day": "Mon", "platform": "LinkedIn",
"hook": "...", "body": "...", "cta": "...",
"char_count": 284, "hashtags": ["#RealEstate"],
"neural_score": 77
}
],
"calendar_avg_score": 74,
"low_score_posts": ["Day 8 (62) — rewrote: +9pts"]
}
脚本模式(Script):
[0:00-0:04] HOOK — Neural score: 81 "If you've served and you're renting right now — pay attention." Score drivers: identity_alignment (9/10), urgency (8/10) [0:04-0:12] PROBLEM ... [Script score summary: 78/100]
文章模式(Article):完整 Markdown 格式,含 meta 描述、关键词密度说明及各章节独立评分。
其余所有模式:Markdown 格式,末尾附加评分徽章(score badge)。
每份输出均附带开箱即用的评分徽章。可直接用于 Gumroad 商品页、Fiverr 交付物或社交媒体发布:
“本内容在神经信号强度测试中获得 79/100 分——高于房贷营销内容行业平均分(60/100)。”
买家无需理解评分方法论,他们只需看到“已实测验证”的可信背书。
输入:“为正在租房的退伍军人撰写一篇 LinkedIn 帖子,介绍 VA 贷款”
初稿得分:61(低于 70 阈值)
二稿得分:78(达标,交付)
输出包含:最终内容 + 78/100 评分 + “1 rewrite needed” 注释
复用 generate.py(共享后端)。优先本地 MLX 推理,Haiku 作为备用方案。
LLM_BACKEND=local openclaw run content-gen "30-day calendar" # 免费 LLM_BACKEND=haiku openclaw run content-gen "SEO article" # ~$0.30
注意:评分环节完全本地运行(不产生额外 API 成本),仅内容生成阶段调用 LLM。
免费版(Free)——仅支持单篇生成,无自动重写,评分仅显示不触发门控
标准版($12/月)——全模式可用,启用质量门控,最多 1 次重写,含评分徽章
专业版($37/月)——全模式可用,最多 2 次重写,阈值可配置,支持批量日历并返回每条帖子独立评分,提供结构化 JSON 导出
# 通过 Telegram @openclaw content-gen calendar "30 days, mortgage, threshold 75" # 通过 Claude Code openclaw run content-gen "video script, 60s, VA loan, score gate 75" # 直接命令行调用 openclaw run content-gen --mode=article --topic="first-time buyer myths" --threshold=72
v1.2.0 — 新增 content-scorer 质量门控。每份输出均依据 8 个神经营销维度完成评分;低于阈值时自动重写;所有交付物均附带评分徽章。由深度 2(模板生成器)全面升级为深度 3(质量验证生成器)。
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