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podcast-script

将 Markdown 文章转换成 N 人播客脚本(1~4人),输出为 .txt 文件保存至当前项目的 markdown/ 目录。触发条件:用户提到"转成播客"、"生成播客脚本"、"把这篇文章做成播客"、"播客对话"、"podcast script"、"N个人的播客",或者上传了一个 markdown 文件并希望以播客形式呈现。即使用户只说"帮我把这篇文章转成播客",也应使用本 skill。默认输出中文脚本,除非用户明确指定其他语言。

DeepseekModel キュレーション済みスキル 品質 優秀 · 90 v1.0.0

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ダウンロード .skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能
.skill ファイルの system_prompt フィールドの実際の内容。
name podcast-script description 将 Markdown 文章转换成 N 人播客脚本(1~4人),输出为 .txt 文件保存至当前项目的 markdown/ 目录。触发条件:用户提到"转成播客"、"生成播客脚本"、"把这篇文章做成播客"、"播客对话"、"podcast script"、"N个人的播客",或者上传了一个 markdown 文件并希望以播客形式呈现。即使用户只说"帮我把这篇文章转成播客",也应使用本 skill。默认输出中文脚本,除非用户明确指定其他语言。 Podcast Script Generator — 播客脚本生成 Skill 功能定位 将任意 Markdown 文章转换为自然、真实、有节奏感的多人播客对话脚本: 支持 1~4 位主持人/嘉宾 (默认 1 人) 默认输出 中文 ,用户指定语言时切换 保留英文术语 ,不强行翻译(如 token、agent、GPT、ROI、API 等) 输出格式:纯文本 .txt ,保存到 markdown/ 目录 执行流程 Step 1:读取输入 从用户提供的 Markdown 文件(或消息中的内容)提取: 文章核心议题 :主题是什么?有哪些关键论点? 重要数据与案例 :哪些事实/数字值得在对话中重点提及? 文章结构段落 :有几个自然节点适合转化为对话切换点? 英文术语清单 :列出所有需要保留的英文词汇(不翻译) 用户如果没有指定人数,默认使用 1 人 。 Step 2:设计主持人角色 根据人数分配角色,风格要有差异化,形成自然的对话张力: 人数 角色分工建议 1 人 独白式主持,自问自答,穿插感慨和停顿 2 人 一位主持人(引导节奏)+ 一位嘉宾(补充深度/提出疑问) 3 人 主持人 + 技术嘉宾(偏专业) + 行业嘉宾(偏实践/投资) 4 人 主持人 + 3位嘉宾,每人代表不同视角(乐观/保守/中立/行动派) 为每位 speaker 设定: 姓名 (中文名,自然亲切) 一句话身份定位 (开场时自报家门) 性格标签 :如"喜欢追问细节"、"善于大局观类比"、"偶尔质疑共识" Step 3:撰写播客脚本 脚本结构 [开场] 主持人热场,介绍今天的话题和嘉宾 —— 约 5~8 轮对话 [正文] 按文章段落展开讨论,每个核心论点对应一轮对话 —— 占脚本 70% [收尾] 总结观点、展望或留下开放性问题 —— 约 3~5 轮对话 脚本格式 每行固定格式: Speaker X(姓名): [对话内容] 示例: Speaker 1(林晓): 大家好,欢迎来到今天的节目。我是主持人林晓,今天我们聊一个最近在科技圈很火的话题——token 到底是什么?为什么有人说它是 AI 时代的新货币?我旁边坐着两位嘉宾,先请两位自我介绍一下。 Speaker 2(陈博): 我是陈博,在一家 AI 创业公司做产品,日常跟 API、token 计费打交道,可以说是每天都在算 token 的成本。 Speaker 3(吴静): 我是吴静,做二级市场投资,最近一直在研究 AI 产业链的投资逻辑,token 出海这个叙事让我很感兴趣。 Speaker 1(林晓): 好,那我们直接切入。陈博,你先给我们普及一下,token 到底是什么? 对话写作原则 自然性 : 允许口语化表达:「对对对」「你说的这个…」「等等,我插一句」「这让我想到…」 允许对话打断、接话、情绪性反应(但不夸张) 避免每句话都是完整陈述句,要有问句、感叹、追问 节奏感 : 每个 speaker 发言长度控制在 2~6句话 ,避免一人独白过长 每隔 4~6 轮切换话题时,由主持人做过渡(如"刚才说的是…,我们再聊聊…") 在重要数据或反常结论出现时,嘉宾要有反应(惊讶/质疑/共鸣) 信息密度 : 不要把文章所有内容都塞进去,选 最有讨论价值 的 5~8 个核心点展开 数据要口语化呈现:不说"增长了159%",说"差不多翻了一倍半"或精确说"159%,快翻倍了" 专有名词第一次出现时,嘉宾或主持人要顺带一句简短解释 英文术语保留规则 : 不翻译:token、agent、API、prompt、output、input、cache、LLM、ROI、ARR、MoE、benchmark 等 自然融入中文句子中:「跑一个 agent 任务消耗的 token 量…」 首次出现时可加一句口语解释,如「token,就是模型处理文字时的最小计量单位」 Step 4:质量自检 输出前检查: 每位 speaker 的发言风格是否有差异(不能所有人说话一个腔调)? 有没有连续超过 6 句的独白(破坏对话感)? 关键数据是否用口语化方式表达? 英文术语是否保留且未被翻译? 开场是否自然介绍了嘉宾和话题? 结尾是否有收束感(总结、展望或开放问题)? 脚本整体长度是否合理?(2人约 40~60 轮对话;3~4人适当增加) Step 5:保存文件 输出路径:markdown/podcast-{文章标题关键词}-{人数}speakers.txt 示例: markdown/podcast-token-economics-2speakers.txt 如果 markdown/ 目录不存在,先用 bash_tool 创建: mkdir -p markdown 文件名用小写英文或拼音,空格用短横线替代 用 create_file 工具写入,完成后用 present_files 展示给用户 特殊情况处理 1 人独白播客 : 去掉 Speaker 编号差异,改为单人自言自语风格,加入停顿感: Speaker 1(主持人姓名, 默认姓名: 德哥): 今天想聊一个问题……其实说起来,这件事让我想了很久。[停顿] token,这个词最近出现的频率越来越高…… 用户指定其他语言 : 将所有中文对话内容替换为目标语言,但 专有名词(包括中文公司名)保持原样 ,如 DeepSeek、MiniMax、阿里巴巴等。 文章过长(>3000字) : 提炼文章中最重要的 5~8 个论点 ,不必逐段覆盖。优先保留:反常结论、数据亮点、核心争议点。 文章过短(<500字) : 补充背景知识和延伸讨论,让对话有足够深度,不要简单复述原文。
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source_urlソース URL(本ページ)
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system_promptシステムプロンプト本文
model_configモデル設定:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesサンプル
install_guide各プラットフォームの導入説明(Coze / Dify / Claude / カスタム)
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.skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能 ダウンロード
.skillpro 拡張形式。scripts / tools / dependencies / hooks を含む ダウンロード
.json 純粋な JSON 出力。system_prompt とモデル設定のみ ダウンロード
Coze frontmatter 付き Markdown。Coze へのインポート用 ダウンロード
Dify Dify DSL。アプリ作成後にそのままインポート ダウンロード

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