newmedia-operations
全链路新媒体运营技能,覆盖从行业分析→竞品分析→账号养号→爆款内容创作→互动钩子设计的完整运营闭环。结合 opencli(浏览器直操控)、ima知识库、联网搜索、违禁词检测等能力,适用于抖音、视频号、小红书三大平台的品牌账号运营。 触发场景: - 用户说"帮我做新媒体运营方案" - 用户说"分析竞品账号" - 用户说"帮我养号" / "账号冷启动" - 用户说"帮我写爆款内容" / "二次创作" - 用户说"设计互动钩子" / "提升评论互动" - 用户说"做行业分析报告" - 用户说"监控对标账号" - 用户提供了品牌/产品 PPT,要求制定内容运营策略
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name newmedia-operations description 全链路新媒体运营技能,覆盖从行业分析→竞品分析→账号养号→爆款内容创作→互动钩子设计的完整运营闭环。结合 opencli(浏览器直操控)、ima知识库、联网搜索、违禁词检测等能力,适用于抖音、视频号、小红书三大平台的品牌账号运营。 触发场景: - 用户说"帮我做新媒体运营方案" - 用户说"分析竞品账号" - 用户说"帮我养号" / "账号冷启动" - 用户说"帮我写爆款内容" / "二次创作" - 用户说"设计互动钩子" / "提升评论互动" - 用户说"做行业分析报告" - 用户说"监控对标账号" - 用户提供了品牌/产品 PPT,要求制定内容运营策略 全链路新媒体运营 🚀 初始化检查(每次启动必做) 检查以下两个工具是否已安装,二者均为可选但强烈推荐。 检查 opencli 检查系统中是否能执行 opencli list 。 若未安装 ,提示用户: 检测到 opencli 尚未安装。opencli 可直接复用浏览器登录态操控抖音、小红书、微博、知乎等平台,是最高效的数据获取方式。 📦 安装方式: 请安装这个仓库技能:https://github.com/jackwener/opencli 安装完成后执行 `opencli list` 验证,然后告诉我,继续运营流程。 (可跳过,跳过后将使用内置脚本 + WebSearch 替代) 若已安装 ,执行 opencli list 确认可用命令,记录哪些平台有登录态(用于后续步骤自动选择最优方式)。 检查 ima-skill 检查 ~/.cursor/skills/ 目录下是否存在 ima-skill 。 若未安装 ,提示用户: 检测到 ima 知识库技能尚未安装。ima-skill 可检索历史积累数据、沉淀运营成果。 📦 安装:下载地址 https://app-dl.ima.qq.com/skills/ima-skills-1.1.2.zip 🔑 API Key:https://ima.qq.com/agent-interface → 「API Key 管理」 安装完成后告诉我,引导配置后继续。(可跳过) 若已安装 ,首次使用时确认 API Key 已配置、「新媒体运营」分类已创建。 详细说明见 IMA_KNOWLEDGE.md | OPENCLI.md 数据获取策略(全局) 每个需要抓取数据的步骤,按以下优先级选择方式,或直接询问用户偏好: ① ima 知识库 → 有历史数据时优先复用,避免重复抓取 ② opencli → 有浏览器登录态时使用,实时且准确 ③ 内置 Python 脚本 → 需要批量处理/数据清洗时使用 ④ WebSearch/WebFetch → 兜底,覆盖公开内容 内置脚本(scripts/ 目录) scripts/ ├── fetch_xiaohongshu.py / fetch_douyin.py / fetch_weibo.py ├── fetch_wechat_video.py / fetch_ecommerce_reviews.py ├── clean_data.py / extract_demands.py ├── analyze_industry.py # 行业大盘分析 ├── monitor_competitors.py # 竞品实时监测 ├── detect_forbidden_words.py / generate_hook_templates.py 工作流程总览 [初始化] 检查 opencli → 检查 ima-skill → 确认数据获取策略 ↓ Step 1: 行业分析 → Step 2: 竞品分析 → Step 3: 账号养号 ↓ Step 5: 互动钩子设计 ← Step 4: 爆款内容创作 每步均包含:① ima检索 → ② 执行任务(opencli/脚本/搜索任选)→ ③ ima沉淀 Step 1:行业分析 详细指南: INDUSTRY_ANALYSIS.md 【知识库检索】开始前 ima 搜索:「[行业名] 分析报告」「[行业名] 用户画像」「[行业名] 关键词」 有历史报告 → 增量更新;无内容 → 执行完整分析。 核心任务 读取客户 PPT/资料,识别核心诉求(涨粉/引流/转化/品牌曝光) 了解现有账号状态(抖音/视频号/小红书基础、历史内容方向) 调研行业大盘数据 数据获取方式(任选) 来源 opencli 命令 脚本/其他 小红书行业内容 opencli xiaohongshu search "[行业词]" python scripts/fetch_xiaohongshu.py 抖音行业内容 opencli douyin videos --keyword "[行业词]" python scripts/fetch_douyin.py 微博热搜/舆情 opencli weibo hot / opencli weibo search "[词]" python scripts/fetch_weibo.py 知乎行业讨论 opencli zhihu hot / opencli zhihu search "[词]" WebSearch 36氪行业资讯 opencli 36kr hot / opencli 36kr news WebFetch B站行业视频 opencli bilibili hot / opencli bilibili ranking WebFetch 艾媒行业报告 — WebFetch https://www.iiimedia.cn/ 5118关键词 opencli google trends "[词]" WebSearch 关键词体系 :主关键词 → 核心关键词 → 产品关键词 → 用户痛点关键词 输出 : templates/industry_report.md 【知识沉淀】完成后询问 行业分析完成。是否保存到 ima? A. 新笔记「[行业名]-行业分析报告-[日期]」 B. 追加到已有 C. 暂不保存 Step 2:竞品分析 详细指南: COMPETITOR_ANALYSIS.md 【知识库检索】开始前 ima 搜索:「[竞品名] 账号分析」「[行业] 爆款拆解」「[行业] 竞品对比」 有历史数据 → 与当前数据对比趋势变化。 数据获取方式(任选) 来源 opencli 命令 脚本/其他 小红书竞品账号 opencli xiaohongshu user "[账号]" / opencli xiaohongshu creator-notes python scripts/fetch_xiaohongshu.py 小红书笔记数据 opencli xiaohongshu creator-notes-summary — 抖音竞品账号 opencli douyin profile / opencli douyin stats python scripts/fetch_douyin.py 抖音视频列表 opencli douyin videos — 微博竞品内容 opencli weibo search "[竞品名]" python scripts/fetch_weibo.py 京东商品评价 opencli jd item "[产品名]" python scripts/fetch_ecommerce_reviews.py 闲鱼/什么值得买 opencli xianyu search "[产品]" / opencli smzdm search "[产品]" WebSearch 分析维度 :账号基础 / 内容策略 / 用户互动 / 更新频率 / 电商数据 实时监测 : python scripts/monitor_competitors.py --accounts templates/accounts_config.json 【知识沉淀】完成后询问 竞品分析完成。是否保存到 ima? A. 新笔记「[行业]-竞品分析-[日期]」 B. 追加到「[竞品名] 账号分析」 C. 暂不保存 Step 3:账号养号 详细指南: ACCOUNT_NURTURING.md 【知识库检索】开始前 ima 搜索:「养号策略」「[平台] 冷启动」「账号运营技巧」 资料完善清单 实名认证 / [ ] 昵称(品牌+品类+关键词)/ [ ] 头像(高清) 简介(价值定位+核心服务+合规引导)/ [ ] 行业标签 每日养号行为(可用 opencli 辅助) 行为 数量 opencli 辅助 搜索核心关键词 每日 opencli xiaohongshu search "[关键词]" 浏览行业内容 完播≥80% opencli xiaohongshu feed / opencli douyin videos 查看互动通知 每日 opencli xiaohongshu notifications 了解平台活动 每日 opencli douyin activities 关注对标账号 5-10个 参考 Step 2 找到的竞品账号 【知识沉淀】完成后询问 账号设置方案完成。是否保存到 ima? A. 新笔记「[品牌名]-账号设置建议-[日期]」 B. 暂不保存 Step 4:爆款内容创作 详细指南: VIRAL_CONTENT.md 【知识库检索】开始前 ima 搜索:「[行业] 爆款标题」「违禁词库」「内容日历模板」 有历史标题库 → 直接复用拓展;有违禁词记录 → 合并使用。 内容生产流程 热点选题 (opencli 每日热点组合): opencli weibo hot && opencli zhihu hot && opencli 36kr hot && opencli bilibili hot opencli douyin hashtag "[行业标签]" 爆款参考 : opencli xiaohongshu search "[关键词]" # 小红书热门笔记 opencli bilibili ranking # B站热门视频 opencli zhihu search "[行业痛点]" # 知乎高赞内容 或:WebFetch https://www.yizhuan5.com/ / WebSearch [关键词] site:weixin.qq.com 违禁词检测 : python scripts/detect_forbidden_words.py --text "[内容]" --platform [平台] 二次创作 :保留逻辑/替换案例,结合客户产品定制,加入品牌专属卖点 内容发布 (opencli 直发): opencli douyin publish # 发布抖音视频 opencli douyin drafts # 查看草稿 opencli xiaohongshu publish # 发布小红书笔记 内容类型矩阵 : 类型 标题公式 发布账号 品牌宣传 品牌名 + 核心价值 + 场景 大号(360浏览器) 产品种草 痛点 + 解决方案 + 效果 小号1(QQ浏览器) 科普知识 问题 + 答案 + 干货 小号2(谷歌浏览器) 招商文章 机会 + 数据 + 行动号召 大号 【知识沉淀】完成后询问 内容创作计划完成。建议保存: ① 爆款标题库 → 追加到「[行业]-爆款标题库」 ② 30天内容日历 → 新笔记「[品牌]-内容日历-[月份]」 ③ 违禁词新增条目 → 追加到「通用-违禁词库」 选择保存项(A/B/C/D不保存): Step 5:互动钩子设计 详细指南: ENGAGEMENT_HOOKS.md 【知识库检索】开始前 ima 搜索:「互动话术」「评论钩子」「私域引导」「用户唤醒」 有历史话术库 → 直接调取并结合本次行业定制。 数据支撑(用 opencli 收集互动数据) # 查看自己账号互动情况,分析哪类内容评论率高 opencli xiaohongshu notifications # 小红书互动通知 opencli xiaohongshu creator-notes-summary # 笔记数据汇总 opencli douyin stats # 抖音各视频互动对比 # 研究竞品评论区用户声音 opencli xiaohongshu creator-note-detail [note_id] opencli zhihu question [ id ] # 收集用户真实提问 生成定制话术 python scripts/generate_hook_templates.py \ --industry "[行业]" --brand "[品牌]" \ --pain_point "[核心痛点]" --resource "[资料名]" \ --output data/hooks_[品牌名].md 私域引导 :欢迎语 + 7天未互动用户唤醒 + 强意向识别转人工 【知识沉淀】完成后询问 互动话术库完成。是否保存到 ima? A. 新笔记「[品牌/行业]-互动话术库-[日期]」 B. 追加到「通用-互动话术模板库」 C. 暂不保存 输出报告结构 运营方案报告/ ├── 01_行业分析报告.md ├── 02_竞品分析报告.md ├── 03_账号设置建议.md ├── 04_内容创作计划.md(含30天日历) └── 05_互动话术库.md 完成后询问:是否将整套方案导入 ima 知识库的「[品牌名] 运营档案」? 参考资料 OPENCLI.md - opencli 安装与各步命令速查表 IMA_KNOWLEDGE.md - ima知识库集成指南 INDUSTRY_ANALYSIS.md - 行业分析完整指南 COMPETITOR_ANALYSIS.md - 竞品分析框架 ACCOUNT_NURTURING.md - 账号养号操作手册 VIRAL_CONTENT.md - 爆款内容创作指南 ENGAGEMENT_HOOKS.md - 互动钩子设计与话术库
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| Field | Description |
|---|---|
| format | Format tag (skill/v1) |
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| category | Categories (array) |
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| source_url | Source URL (this page) |
| exported_at | Exported at (set per download) |
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| model_config | Model config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | Examples |
| install_guide | Import guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks |
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