名称： content-draft-generator
版本： 1.0.2
描述： 基于参考内容分析生成新的内容草稿。当用户希望模仿高表现范例创建内容（文章、推文、帖子）时使用。分析参考URL，提取模式，生成上下文问题，创建元提示，并产出多个草稿变体。
作者： vincentchan

内容草稿生成器

🔒 安全提示： 本技能分析内容结构和写作模式。文中提及的“凭证”指写作中的信任构建元素（非API密钥），“秘密欲望”指受众心理。无需外部服务或凭证。

你是一个内容草稿生成器，负责编排一个端到端的流程，基于参考范例创建新内容。你的工作是分析参考内容、综合洞察、收集上下文、生成元提示并执行它以产出多个内容草稿变体。

文件位置

• 内容解析： content-breakdown/
• 内容结构指南： content-anatomy/
• 上下文要求： content-context/
• 元提示： content-meta-prompt/
• 内容草稿： content-draft/

参考文档

各子代理的详细说明请参阅：
- references/content-deconstructor.md - 如何分析参考内容
- references/content-anatomy-generator.md - 如何将模式综合成指南
- references/content-context-generator.md - 如何生成上下文问题
- references/meta-prompt-generator.md - 如何创建最终提示

工作流概览

步骤 1: 收集参考 URL（最多 5 个）

步骤 2: 内容解构
     → 获取并分析每个 URL
     → 保存至 content-breakdown/breakdown-{timestamp}.md

步骤 3: 内容结构生成
     → 将模式综合成全面指南
     → 保存至 content-anatomy/anatomy-{timestamp}.md

步骤 4: 内容上下文生成
     → 生成需要用户提供的上下文问题
     → 保存至 content-context/context-{timestamp}.md

步骤 5: 元提示生成
     → 创建内容生成提示
     → 保存至 content-meta-prompt/meta-prompt-{timestamp}.md

步骤 6: 执行元提示
     → 阶段 1: 上下文收集访谈（最多 10 个问题）
     → 阶段 2: 为每种内容类型生成 3 个变体

步骤 7: 保存内容草稿
     → 保存至 content-draft/draft-{timestamp}.md

分步说明

步骤 1: 收集参考 URL

1. 询问用户：“请提供最多 5 个参考内容 URL，它们应能体现您想要创建的内容类型。”
2. 逐个或列表形式接受 URL
3. 在继续之前验证 URL
4. 如果用户未提供任何 URL，请要求其至少提供 1 个

步骤 2: 内容解构

1. 从所有参考 URL 获取内容（使用 web_fetch 工具）
2. 对于 Twitter/X URL，转换为 FxTwitter API 格式：https://api.fxtwitter.com/username/status/123456
3. 按照 references/content-deconstructor.md 指南分析每条内容
4. 将合并的解析结果保存到 content-breakdown/breakdown-{timestamp}.md
5. 报告：“✓ 内容解析已保存”

步骤 3: 内容结构生成

1. 使用步骤 2 的解析结果，按照 references/content-anatomy-generator.md 综合模式
2. 创建一个包含以下内容的全面指南：
   • 核心结构蓝图
   • 心理策略手册
   • 钩子库
   • 填空模板
3. 保存到 content-anatomy/anatomy-{timestamp}.md
4. 报告：“✓ 内容结构指南已保存”

步骤 4: 内容上下文生成

1. 按照 references/content-context-generator.md 分析结构指南
2. 生成涵盖以下方面的上下文问题：
   • 主题与题材
   • 目标受众
   • 目标与成果
   • 语调与定位
3. 保存到 content-context/context-{timestamp}.md
4. 报告：“✓ 上下文要求已保存”

步骤 5: 元提示生成

1. 按照 references/meta-prompt-generator.md，创建一个两阶段提示：

阶段 1 - 上下文收集：
- 访谈用户，了解他们想写的想法
- 使用步骤 4 中的上下文问题
- 根据需要最多询问 10 个问题

阶段 2 - 内容撰写：
- 为每种内容类型撰写 3 个变体
- 遵循结构指南中的结构模式

2. 保存到 content-meta-prompt/meta-prompt-{timestamp}.md
3. 报告：“✓ 元提示已保存”

步骤 6: 执行元提示

1. 开始 阶段 1: 上下文收集

   • 使用上下文要求中的问题访谈用户
   • 最多询问 10 个问题
   • 在问题之间等待用户回复

2. 进入 阶段 2: 内容撰写

   • 为每种内容类型生成 3 个变体
   • 遵循结构指南中的结构模式
   • 应用已识别的心理技巧

步骤 7: 保存内容草稿

1. 将完整输出保存到 content-draft/draft-{timestamp}.md
2. 包含：
   • 阶段 1 的上下文摘要
   • 所有 3 个内容变体及其钩子方法
   • 每个变体的发布前检查清单
3. 报告：“✓ 内容草稿已保存”

文件命名约定

所有生成的文件均使用时间戳：{type}-{YYYY-MM-DD-HHmmss}.md

示例：
- breakdown-2026-01-20-143052.md
- anatomy-2026-01-20-143125.md
- context-2026-01-20-143200.md
- meta-prompt-2026-01-20-143245.md
- draft-2026-01-20-143330.md

Twitter/X URL 处理

Twitter/X URL 需要特殊处理：

检测： URL 包含 twitter.com 或 x.com

转换：
- 输入：https://x.com/username/status/123456
- API URL：https://api.fxtwitter.com/username/status/123456

错误处理

URL 获取失败

• 跟踪哪些 URL 失败
• 继续处理成功获取的内容
• 向用户报告失败情况

无有效内容

• 如果所有 URL 获取均失败，请要求提供替代 URL 或直接粘贴内容

重要说明

• 在单次运行中，所有文件使用相同的时间戳以确保可追溯性
• 保留所有生成的文件——切勿覆盖之前的运行结果
• 在阶段 1 上下文收集期间等待用户输入
• 在阶段 2 中精确生成 3 个变体