Pluviobyte

ra-复盘

内容复盘工作流:取数 → 爆款分级(R/M/Tier)→ 按需拉取内容本体 → 归因 → 沉淀(方法论/金句库/案例库/概念库/课程灵感)+ 选题卡回写。 Use when the user says 复盘xx, 内容复盘, xx数据怎么样, xx表现如何, 复盘一下这条, 为什么这条爆了, 为什么这条没爆. 沉淀铁律:复盘不沉淀,等于白复盘——每次至少一条资产入库,或写明为什么没有。

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ra-复盘

Goal

把"看数据"变成"攒资产"。每次复盘产出三样东西:分级结论、有依据的归因、至少一条沉淀。素材库(金句/案例/概念)、方法论、课程灵感的唯一进项都挂在这里。

工作流

1. 定位作品

  • 数据台账:01-内容生产/数据统计/<平台>/作品数据.md(按标题匹配)
  • 库内本体:视频 → 视频工作台/已制作/ 交接稿或 逐字稿/;文章 → 文章工作台/;图文 → 图文工作台/已制作/
  • 选题卡:00-选题池/(没有卡则复盘结束时补卡)

2. 取数据

  • 最新指标与增量:台账 AUTO 区块
  • 历史曲线:automation/daily_snapshots/own/<平台>/*.json(逐日快照)
  • 粉丝数(算 M 用):对应平台 账号数据.md
  • 台账与快照冲突时,以快照 JSON 为准

3. 爆款分级(标准复用,不自造)

运行时读 03-对标爆款库/爆款分级标准.md 取最新定义和阈值,对自己号同样适用:

  • R = 作品核心指标 / 该号近 20 篇的中位数(不足 20 篇用全部并注明;抖音用点赞,小红书用点赞+收藏)
  • M = 点赞 / 粉丝数,按 Tier(粉丝体量层)校准门槛
  • 展示计算过程再给结论;样本少时明说这是「倾向性结论」

4. 内容本体(按需拉取,不提前囤)

  • 库内有全文直接读(新系统产的作品都在库内)
  • 历史抖音/小红书作品:TikHub MCP 拉单条详情
  • 自己的视频要逐字稿:ra-逐字稿提取skill(火山 ASR,成本约 ¥0.4/小时)
  • 推文:官方 API 或 https://r.jina.ai/<推文URL> 拉全文

5. 归因

  • 对着内容本体回答:钩子是什么、前 7 秒/首图给了什么、结构怎么走、选题的流量属性、发布时机
  • 有可比对标时,运行 automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read booms 从云端筛同题材、高 R/M、相近体量样本;需要逐字稿或指标历史时,再运行 automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read work <云端作品ID>
  • 01-内容生产/视频工作台/.internal/对标爆款知识资产/ 只作为历史深度知识补充,不作为实时指标真源;其中含源信息,引用时继续遵守隐私墙
  • 禁止瞎归因:每条归因必须指向内容里的具体句子/画面,或数据里的具体拐点(哪天涨的、涨在哪个指标)

6. 沉淀(铁律环节)

沉淀物 去处 收录判断
验证过的钩子/标题/表达 素材库/金句库.md 高分级作品的开头句、标题(带数据:「句子」|作品|R 值/点赞|日期)
可复用实操过程 素材库/案例库.md 工具教程类作品的场景/操作/结果/可复用点
被验证的类比/解释框架 素材库/概念库.md 讲解用的认知积木(如"白板比喻")
平台规律 方法论/ 对应文件 加日期条目追加,不覆盖旧结论;单条样本标「倾向性」,三条以上同向才写成规律
课程灵感 02-课程体系/课程选题库/灵感记录.md 干货类且数据好
复盘结论一行 选题卡「复盘」节 每次必写(日期 + 分级 + 一句归因)

7. 输出

对话内给复盘报告:分级(含计算)→ 归因 → 沉淀清单(写了什么、到了哪个文件)。报告本身不落盘——资产在库里,报告在对话里。

硬规则

  • 每次复盘至少一条沉淀入库;确实没有可沉淀项时,明说原因(如"数据平平且无新表达")
  • 金句必须带数据入库,不收"感觉不错"的句子
  • 归因区分「单条倾向」和「多条规律」,只有后者进方法论正文
  • 限流/违规疑点先记在选题卡复盘结论里,平台规则库回写等审核接线启用后再做
  • 自己作品不适用源隐私墙(那是洗稿源的规则)

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