写完一篇博客后，内容再分发常常比预想中更耗时。同一篇文章要提炼成 X 上短而明确的帖子，也可能要改成更职业化的 LinkedIn 文案。每个平台的长度、结构、热点和媒体规格都不同，不能简单一稿多投。
如果这套判断已经重复很多次，就可以把它固化成 Agent Skill。开源项目 content-repurposing-skills 的目标，正是把博客转社交内容的流程拆成可复用、可检查的步骤。
项目地址：content-repurposing-skills
为什么要把再分发做成 Skill
内容再分发包含一组相对稳定的判断：
- 从长文中找到最值得单独传播的观点
- 为不同平台调整语气、长度和结构
- 检查当前平台规则与媒体规格
- 判断热点是否相关，而不是为了热点扭曲原文
- 设计一张与核心观点一致的配图
这些步骤大部分有固定章法，真正需要现场发挥的只是少数创意选择。常见失败也很一致：机械压缩成摘要、强行关联热点，或编造原文中并不存在的“金句”。
因此，这组 Skill 把三个约束放在流程前面：
- 原文锚定：所有结论和表达都必须能回到输入文章。
- 编辑策略：输出应是平台原生内容，而不是长文摘要。
- 运行时适配：平台规则和热点必须在执行时核验，不能固化成永远正确的常量。
Skill 的组成
初始版本按平台拆分为两个 Skill，并保留继续扩展其他平台形态的空间。
两个 Skill 都要求输入一篇信息量足够的真实文章，而不是只有一句选题。最低字数只是粗略门槛，真正应检查的是：文章是否有明确主线、证据、判断和可被单独提炼的观点。
核心工作流包括：
- 提炼主线：识别主题、受众问题、核心洞察、证据和传播角度。
- 生成候选表达：从多个候选中选择最有传播力且忠于原文的一句。
- 核验平台规则：在输出前检查当前字符和媒体规范。
- 扫描相关趋势：只使用近期、可验证且与文章真正相关的趋势。
- 选择平台角度：为 X 和 LinkedIn 等平台分别确定表达方式。
- 规划配图：明确视觉目标、信息结构、规格和图片文案。
最终输出是一套结构化发布包，包括推荐文案、规则检查、热点适配和视觉方案。找不到可靠热点时，默认输出常青版本。
安装与使用
在支持该安装方式的 Agent 环境中，可以运行：
npx skills add JeffLi1993/content-repurposing-skills --skill blog-to-twitter-post
输入文章时，可以补充目标语言、受众、文案风格、品牌背景、原文 URL 和语气约束。上下文并非越多越好，只有真正影响判断的信息才值得加入。
约束为什么重要
一个可靠的内容 Skill 应主动拒绝以下任务：
- 输入太短或仍停留在选题阶段，却要求生成完整传播包
- 编造无来源结论、伪造原文金句或夸大事实
- 把热门话题强行嫁接到不相关的文章上
- 未经要求擅自改变平台内容形态
约束不是能力不足，而是质量控制的一部分。真正可复用的 Skill，不只是保存一段 prompt，而是保存输入条件、判断顺序、核验规则、失败边界和输出合同。
把重复流程变成可复用能力之前，先要把自己的经验讲清楚。只有当人已经知道什么算好、什么算坏，Agent 才有可能稳定地执行这套判断。
