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Claude Skills by Huanyu-Hibiki
github.com/Huanyu-Hibiki96 skills0 installs126 views
- GitHub RenovationGitHub 装修：为开源项目编写完整专业的 README、搭建与用户名同名的 profile 主页仓库，并完成仓库元数据（description / topics / bio）与 README 内容的 SEO 优化。Use when 用户提到"装修 GitHub"、"写 README"、"优化 README"、"GitHub 主页"、"profile README"、"个人主页仓库"、"GitHub SEO"、"仓库 description"、"topics 标签"等请求，或直接提到"GitHub-Renovation"时使用。Votes: 0GitHub stars: 2
- PPT DesignCreate editable PowerPoint decks through a confirmed PPTDESIGN.md. Use when the user wants a new PPT, presentation, or deck from a topic or source materials.Votes: 0GitHub stars: 2
- Founder Ip创始人 IP 战略层 skill 系统，基于徐沪生《徐沪生个人IP全流程拆解》方法论 + 用户深度访谈结论。覆盖**战略/人设/内容漏斗/商业模式/OPC系统**五层，专门为"非娱乐类创始人 IP"设计。与 `oracle-bone`（执行层：选题/打分/预测/复盘）互补——本系统产出**战略文档**喂给 oracle-bone 的执行循环。**不重复造执行层轮子**。适用对象：产品已上线、通过内容获客的创始人/OPC/主理人，尤其是垂直专业领域（工程/法律/医疗/教育等）的非娱乐型 IP。触发词："创始人IP战略"/"ip战略"/"人设定位"/"内容漏斗"/"商业画布"/"OPC系统"/"立项"/"起号"/"founder ip"。**首次使用建议从 /ip-strategy 开始**。Votes: 0GitHub stars: 2
- Ip Business Model创始人 IP 商业画布 + 咨询漏斗 skill，对应徐沪生《个人IP全流程拆解》第 4 章（创始人 IP 的商业价值）。 通过 5 问采访定制你的：商业模式画布、流量视频 vs 转化视频比例、咨询枢纽转化路径、私域沉淀流程、季度商业指标。 核心理念：徐沪生模式 = "IP 带咨询，咨询养产品，产品等 B 端机会"。忘掉卖货卖课，反而能卖得更好。 产出 business-model-canvas.md（季度更新）。 建议在 /ip-strategy + /ip-persona 之后跑。触发词："商业画布"/"ip-business-model"/"怎么变现"/"咨询漏斗"/"转化路径"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Ip Content Funnel创始人 IP 年度内容漏斗 + 选题库 skill，对应徐沪生《个人IP全流程拆解》第 3 章（视频节目杂志）+ 第 6.1 节（内容比例）+ 第 6.2 节（利他原则）。 通过 6 问采访定制你的：三轨内容比例（A 轨破圈 / C 轨认知 / B 轨转化，轨=漏斗层）、双系列定位、利他选题库、BiP 公开边界、历史壳子比喻库、张三系列骨架。 产出 content-funnel.md（年度规划，季度滚动更新）+ topic-pool.md（选题库，月度补充）。 建议在 /ip-strategy + /ip-persona 之后跑。触发词："内容漏斗"/"ip-content-funnel"/"年度规划"/"ABC比例"/"选题库"/"内容结构"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Ip Opc SystemOPC 内容生产流水线整合 skill，对应徐沪生《个人IP全流程拆解》第 8 章（OPC 改造版）。 徐沪生讲的是"编导+摄影+剪辑"的团队配置，对 OPC 不适用。本 skill 把它改造为"创始人 + AI + 自动化"的流水线。 盘点你的现有工具链（选题/脚本/拍摄/剪辑/包装/分发），定制可持续的生产日程（示例：2 天 1 期）、AI 协作边界、瓶颈优化方案。 产出 opc-sop.md（持续优化）。 founder-ip 系统的收尾 skill，建议最后跑。触发词："OPC系统"/"ip-opc-system"/"生产流水线"/"2天1期怎么排"/"内容SOP"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Ip Persona创始人 IP 人设总纲 skill，对应徐沪生《个人IP全流程拆解》第 5 章。 通过 5-7 问深度采访（一问一答、给候选）逼创始人想清楚： (1) 三要素定位——内容型/专家型/真实型，对应反"卖货型/娱乐型/虚假型"； (2) 起源故事——你做这件事的"原点瞬间"（某年某月某日某事）； (3) 表达风格——创意比喻型/故事叙述型/理性分析型/冷静克制型； (4) 内容母题——账号的长期叙事线； (5) 张三/虚拟角色设定（如有）——原型库 + 连续剧骨架； (6) 反对清单——我承诺不做什么人设。 产出 persona-charter.md（不可改的决策段 + 可追加的修订段）。 建议在 /ip-strategy 之后跑。触发词："人设定位"/"ip-persona"/"我的人设是什么"/"张三怎么设定"/"账号定位"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Ip Strategy创始人 IP 战略决策 + 立项 skill，对应徐沪生《个人IP全流程拆解》第 1/2/9 章。 通过 7 问深度采访（一问一答、给候选）逼创始人想清楚三件事： (1) 为什么做个人 IP——时代背景 + 个人动机； (2) 创始人 IP ≠ 网红 IP——防 4 个错误观点、防邯郸学步； (3) 立项决心——不做"随便做做"、时间承诺、耐心周期、成功标准。 产出 strategy-memo.md（不可改的决策段 + 可追加的修订段）。 founder-ip 系统的入口 skill，建议第一个跑。其他子 skill（persona/business-model/funnel/opc-system）都引用此文档。 触发词："创始人IP战略"/"ip战略"/"ip-strategy"/"立项"/"起号"/"我该不该做IP"/" founder ip init"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Bone内容创作者的通用校准工作流：初始化采访 → 打分 → 盲预测 → 发布 → T+N 复盘 → rubric 进化；根入口按目标路由最小 leaf skill。触发词：初始化、找对标、拆稿、拜师、封面、拆封面、分析封面、制作视频、剪辑、预测、复盘、状态。首次使用必须先跑 /oracle-init。Votes: 0GitHub stars: 2
- Legacy Edit Plan剪辑计划 + 成片验收双模式。plan 模式（拍摄登记后）：探测素材清单（ffprobe 或口头盘点，禁止从文件名脑补）→ 基于 draft 调性产出可执行的剪辑计划工件（节奏区间表 / 每个剪切点带理由 / 转场词汇表收敛 / 声音设计 / 邻接多样性 / B-roll 覆盖核对）。accept 模式（成片剪完后）：对照计划机械验收 + 幻灯片感自查 + 逐条带修法的问题清单（审稿三轴），通过后才进 publish。触发词："剪辑计划"/"出剪辑计划"/"成片回来了"/"验收成片"/"成片质检"/"edit plan"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Apprentice拜师拆稿——分析对标博主/想学的稿子的撰写方式与表达方法（钩子/节奏/金句/结构/术语落地/互动设计），用四步闭环（复述→重建→迁移→实践）内化成自己的手艺；**视觉拆解模式（—visual）**：抽帧证据 + 转写词锚，拆博主的视频包装与动效（字幕/贴纸板/转场/声音/B-roll 系统），产出 packaging-notes.md 供剪辑计划消费。与 oracle-learn-from 互补：learn-from 拆账号级统计信号，apprentice 拆单条稿的写法（手艺层）。支持视频转录（走 adapters/script-extraction）或手动粘稿。触发词："拜师"/"拆这条稿"/"学这个博主的表达"/"拆这个视频的包装"/"他是怎么写的"/"apprentice"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Learn From从对标账号导入 script + 数据 → 拆 pattern + 派生 rubric 初始信号 → 写到 benchmark.md / script_patterns.md / rubric_notes.md。**工具最早期信号的来源**——cold-start 用户没自己历史时全靠对标，有历史的也建议至少 1 个对标做 sanity check。触发词："学这个账号"/"拆这几个对标视频"/"learn from"/"导入对标账号"/"找对标"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Apprentice兼容别名：将旧的单条拆稿入口路由到 oracle-study practice；视觉包装请求转交 video-production-workflow。本目录不包含独立实现。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Bump提议并执行 rubric 或 bucket 升级，按轨道独立执行。两种模式：**完整 rubric bump**（最高风险动作，5 步强制 + 跨模型审核）和 **--bucket-only 轻量重校**（只换 bucket 边界，不动公式）。触发词："升级 rubric"/"bump rubric"/"更新公式"/"我想加一个维度"/"调整权重"/"重校桶"/"recalibrate bucket"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Compass Retro罗盘复盘 / 账号级诊断。每 2 期已复盘作品后提醒执行，以两期为诊断单元：五维增量数据闸门（封面点击率/平均播放时长/完播率/跳出率/短完播）→ 选题/表达问题分类（A/B 类）→ 四阶段成长诊断 → 变现与信任框架检查 → 协作自进化 → 下一期动作清单 + **内容规划修订候选**（轨道占比/增删轨建议，只提候选不代改）。触发词："罗盘复盘"/"账号诊断"/"阶段复盘"/"成长复盘"/"这两期有什么问题"/"复盘我们的协作"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Compliance发布前平台合规审查。读取稿件、标题、简介、标签和 CTA，按平台规则检查违法/低俗/未成年人/隐私/谣言/虚假宣传/导流/标题党/版权等风险。结论分两层：机器层（平台机器可能识别什么）与实质层（内容本身的实质问题），两层分别成立互不代替。触发词："合规检查"/"平台规范"/"查违禁词"/"审核稿子"/"发布前检查"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Cover Analyze兼容别名：将旧的封面分析入口路由到 oracle-cover analyze 模式。本目录不包含独立实现。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Cover封面工作流统一入口，按模式生成本期封面提示词或分析参考封面并沉淀视觉配方。生成模式读取 cover-generation-protocol.md；分析模式读取 cover-analysis-protocol.md。旧 oracle-cover-analyze 触发词兼容路由到 analyze 模式。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Derivative从一期已发布作品提取核心观点，独立创作衍生内容（图文 + 短文两形态，平台按 state.platforms 适配）。不是复制简介，是提取可独立成立的观点重新创作。Post-publish task——发布后 T+1 跑，趁热度窗口把同一内容的价值拆成多形态触达不同人群。触发词："衍生内容"/"图文"/"拆内容"/"复用"/"1-3-5"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Description按 state.platforms 生成各平台发布文案。第一铁律=内容事实一致：描述是视频内容的概括，每个数字/结果/承诺必须能在定稿正文找到出处。反 AI 味纪律：emoji 配额制（多数平台 0-1 个）、禁模板五件套、标签少而准。确认后 append 到定稿末尾 ## 发布文案 段。触发词："写简介"/"视频描述"/"生成详情"/"description"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Feishu把 oracle-bone 的结构化数据同步到飞书多维表格做可视化与监测——五张表（作品总表/候选池/校准样本/热点与源健康/状态快照）从本地文件确定性推导，经用户自配的飞书 CLI 推送。**单向只读镜像**：本地文件是唯一事实源，绝不从飞书回写。前置 = 用户在 Agent 配好飞书 CLI + `.oracle-secrets.json` 写 feishu 块（不入 git）。触发词："同步飞书"/"飞书看板"/"推飞书"/"feishu sync"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Initoracle-bone 的首次 onboarding 与脚手架创建器。不只是建目录——通过采访为用户建立完整档案（用户档案 + 内容规划单一/双轨/三轨 + 各轨受众画像），后续所有 skill 按档案执行。触发词："初始化"/"init"/"首次使用"/"我是新用户"/"setup oracle-bone"。**必须在用户第一次会话执行；其他子 skill 在 .oracle-state.json 不存在时自动路由到此。**Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Learn From兼容别名：将旧的账号级对标入口路由到 oracle-study benchmark。本目录不包含独立学习实现。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Migrate把老用户的 .oracle-state.json 升级到当前 schema_version。读 migrations/registry.md 算迁移链，按顺序应用每步迁移文件。幂等、可断点续跑。触发词："迁移"/"升级 state"/"migrate"/"我的 state 是老版本"/"schema 版本不对"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle No Ai Slop检查脚本/发布文案里的 AI 味（16 模式 + 中文 AI 腔词表 + 口播适配 + 老奶奶测试 + 形容词换动词 + 信息密度），标注具体位置，给修改建议。Detect（只检测）与 Edit（直接改）双模式。**predict 锁定前必跑**。触发词："AI 味"/"检查 AI 味"/"去 AI 味"/"像不像 AI 写的"/"no-ai-slop"/"太假了"/"读着不顺"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Open Source采访式自我开源度审查（转化类轨道专用）。读 draft，用 9 个问题（一次一个、带镜子标注）逼创作者把"遇到什么问题→怎么推理→拿到什么结果→凭什么信你→预期管理→凭什么开口"想清楚，反向检查"端着教人/藏钩子/只给结论不给推理/产品声明存疑"。核心理念：AI 时代 IP 差异化 = 人生剧本不同；完整摊开推理过程，低营销属性，认同者主动靠近。产出 open-source-audit.md。触发词："自我开源"/"这条够真诚吗"/"我是不是端着了"/"open-source"/"开源度"/"营销属性"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Pinned Comment各平台置顶评论生成器。发布后立即跑，为 state.platforms 各生成 1 条置顶评论，引导观众讨论，撬动评论区互动。读定稿的互动设计段 + 轨道策略 + 内容核心，按平台评论文化差异化生成。Post-publish task——publish 之后、发布后 2 小时黄金互动窗口之前。触发词："置顶评论"/"发评论"/"引导评论"/"pinned comment"/"评论区引导"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Predict给最终稿写一份 immutable 盲预测日志。这是 oracle-bone 整个校准循环的核心动作——预测段一旦写完不可改，由 hook 强制。**自动检测**：如目标文件已有预测段（被 oracle-shoot 或 review 改稿触发走 v2 模式），改成 append `## 预测 v2` 而非覆盖。触发词："启动预测"/"start prediction"/"给这稿子打分并预测"/"写预测日志"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Publish登记一篇内容已发布，把 URL/平台/发布时间写入对应预测文件 header 和 state。轻量动作——只更新元数据，**不动预测段任何字符**。含发布前合规 gate。触发词："已发布"/"I shipped"/"发布链接是 X"/"刚发完 [url]"/"publish registered"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Recommend从 candidates.md 按各轨 rubric 排序推荐 top N 选题，**按 content-plan 占比过滤 + 1 稳分 + 1 实验性策略**，每条带 composite + rationale + 锚点对比。candidates 不存在时给引导而非报错。触发词："推荐选题"/"next topic"/"下一篇做什么"/"挑一个选题"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Retro按轨道 retro 窗口回收数据 + 复盘 + 把新观察写入 rubric_notes.md。校准循环的反馈环节——不复盘的预测等于占星。转化轨按 T+3/7/30 三窗口分阶段回收（评论/私信/付费加权）。触发词："复盘 [path]"/"retro this"/"T+3d 数据来了"/"抓数据 [path]"/"把这篇复盘了"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Score给单篇稿子按其轨道 rubric 打分。**只在控制台输出，不写文件，不预测**。触发词："打分这篇 [path]"/"score this [path]"/"给这稿子打分"/"先打分看看"。oracle-predict 之前的轻量探索动作，可反复打不留痕迹。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Seed跟用户对话讨论选题——**默认一次一个**，用户主动给主题或经历，AI 围绕用户的输入深挖、提炼角度。不是 AI 拿三个开放问题追用户，也不是一次 dump 15 个候选。**选题定稿后默认引导 /oracle-voice 语音起稿**（用户的录音原话才是稿子原料）；AI 直出 draft 降级为显式降级路径（用户点名才走，脚手架警告）。触发词："找选题"/"我想做一条 X"/"最近有个想法"/"seed"/"启动种子"。可选 batch 模式：--batch 5 走 brainstorm N 候选 + 写 N draft（同样默认接 voice）。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Shoot登记一条内容已制作完成（拍摄/录完/写完定稿）。询问实际制作稿与 scripts/<id>.md 是否一致 + buffer +1。与 oracle-publish 配对：拍了进队列，发了出队列。触发词："拍了"/"拍了 X"/"shot"/"shot it"/"已拍 X"/"录完了"/"做完了"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Simulate Audience换位思考模拟 · 评论区预判。基于 init 用户画像（audience-profiles.md）+ 文稿，分别模拟「核心受众」和「一般关注」两类人群的真实评论感受，差距诊断后给修改意见。发布前压力测试。触发词："模拟评论"/"换位思考"/"评论区预判"/"audience simulate"/"看看会怎么评论"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Statusoracle-bone 的状态看板。分轨显示校准进度 / confidence / 待复盘 / buffer / 轨道占比执行情况 / 该不该 bump / 该不该清算。**任何时候都可调，无副作用（只读）**。触发词："状态"/"看板"/"status"/"我现在该做什么"/"进度怎么样"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Study统一的对标学习入口：以账号、作品、机制或工作流为对象，在 benchmark、practice、dual 三种模式中分别获得账号级参照信号、单条可实践机制或两者的分离产出。旧 oracle-learn-from / oracle-apprentice 仅作为兼容别名进入本 skill；视觉包装与动效逆向交给 video-production-workflow。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Title为 draft 生成 3-5 个标题候选并淘汰制终审出最优——原料表取材 → 策略族定向 → 内部 ≥8 发散 → 合并版淘汰清单 → 5 维隐式评审标 ⭐推荐，单次 CHECKPOINT 确认后自动执行改名级联（标题行 + 作品目录 + 脚本文件名 + prediction header 同步），标题变更触发 HP 维度 v2 重判。支持自带候选直评（—candidates 或对话内贴清单）与已有标题诊断（—diagnose）。draft 后、predict 前的打磨动作。触发词："给我标题"/"备选标题"/"标题候选"/"帮我起标题"/"选标题"/"哪个标题好"/"帮我选"/"诊断这个标题"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Trends从配置的热点源抓取热门话题——归一化去重 + 旧闻回流剔除 + 信源分层粗打分 + 分轨写入 candidates.md，输出覆盖账本让"今天没料"可审计。**绝大部分人没有候选池——这是让"我没素材"问题在初始化后就消失的钥匙**。触发词："抓热点"/"fetch trends"/"今天有什么可做的"/"trending now"/"找选题素材"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Voice语音起稿循环——像和朋友聊天一样录音讲选题（情绪在前，不怕跑题不怕停顿），转文字后按双心态打磨：**文字轮只管吃透知识**（原话保真，AI 只删重复/调顺序/拆长句，不替用户圆观点），**录音轮只管表达**；收敛后基于最终转写稿出 3 条候选稿（不同开场原型/结构/金句，金句必有原话原型，破折号红线），用户迭代选定后落定稿。治 AI 直出稿的"没有我"、AI 腔、情绪后置。转写走 adapters/script-extraction。seed 定题后的默认起稿方式；支持裸转写模式（—transcribe-only）。触发词："录音起稿"/"语音起稿"/"开口聊"/"聊聊这个选题"/"转写这段录音"/"voice draft"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Oracle Who For采访式受众价值审查（流量/共鸣类轨道专用，以 init 画像为基线逐稿深化）。读 draft，用 8 个问题（一次一个、每个给候选）逼创作者想清楚：拍给谁、他卡在哪、我怎么帮他、他得到什么、怎么讲他才听得进、他凭什么开口互动、干货值不值得做。产出 audience-brief.md，被 oracle-predict 读取辅助 AB/SR 判断，被 oracle-retro 复盘检验"受众猜对了吗"。补 rubric（推荐流逻辑）漏掉的搜索型/长尾价值逻辑。触发词："这是拍给谁的"/"受众是谁"/"who-for"/"受众档案"/"这条解决什么问题"。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse CopywritePulseHub 获客·文案生成。基于沧溟体五段式（痛点开头→反常识转折→案例证明→方法论提炼→行动号召）生成原创社交媒体图文文案，平台读档案「主平台」字段（init 时确定）。读个人风格保文风一致，读人群语料库用真实用户原话，每篇含4步心理闭环+买点语言+预期管理边界。"图文"=文字+配图，只交文字=未完成。当用户说"写文案""小红书文案""帮我写""沧溟体"时使用。文案生成,写文案,沧溟体,小红书文案,内容生成。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse DeliverFormat engagement opportunities into a clickable Markdown report. Deduplicates against history, suggests comment angles, computes time windows. Use when you need a final actionable list. 输出可点击清单、去重、建议评论角度、计算时间窗口。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse DiscoverFind raw Signals (URLs) from Chinese social platforms. Use when user wants to discover comment opportunities, monitor competitors, track topics, or watch trending content. 发现评论机会、监控竞品、追话题、找热门、采集URL。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse EnrichAdd metadata and AI-scored engagement value to resolved URLs. Detects purchase-intent signals, transcribes video content, ranks opportunities. Use after pulse-resolve. 补充元信息、检测求购信号、AI打分、转录视频、排序机会。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse EvolvePulseHub 获客·自进化（元技能）。负责整个 skill 体系的升级迭代——只编辑 pulse-*/SKILL.md 文本本身。用SkillOpt式闭环（harvest采集→mine挖掘→reflect反思→edit编辑→validate验证→consolidate固化）。当用户说"优化获客skill""自进化""迭代skill""分析执行情况""skill为什么效果不好""改进获客流程""整个体系升级"时使用。也负责新旧获客体系切换（双轨期）管理：跑通闭环、用户拍板、README 同步三道门，缺一不可。自进化,优化skill,迭代,改进获客,体系升级,双轨切换,skill-切换。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse HumanizePulseHub 获客·去AI味质检。两种模式：改写（默认）+ 检测（只标不改）。基于个人风格.md保留作者真实声音，最小有效修改。中文+英文双重AI味模式清单，发布前自检。5维评分（直接性/节奏/信任度/真实性/精炼度）。当用户说"去AI味""检查AI味""这段太AI了""文案不像我""人味不够""改得自然点"时使用。发布前必跑。去AI味,检查AI味,人味,自然点,不像我。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse InitPulseHub 获客系统·第一步（项目初始化）。通过轻松对话收集用户的平台/账号/赛道/产品/客单价/目标人群/卖点等信息，建立 project-archive（项目大脑），生成《项目档案.md》供后续所有获客 skill 共享读取。同时学习用户的个人写作风格写入《个人风格.md》。当用户说"初始化""新建项目""开始获客""我是做 XX 的想在网上找客户""开始获客流程"时使用。初始化,新建项目,项目大脑,开始获客,项目档案。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse InsightPulseHub 获客·用户洞察。7维度深度画像（他是谁/至暗时刻/深层欲望/拒绝理由/搜索行为/付费扳机/化解话术）。像闺蜜吐槽一样扎心，不要官方不要理性。最重要的产出是"真实用户原话"——写入人群语料库.md。当用户说"用户画像""付费用户洞察""目标人群""我的客户是谁""洞察报告""至暗时刻""付费扳机"时使用。用户画像,用户洞察,至暗时刻,付费扳机,目标人群。Votes: 0GitHub stars: 2
- Pulse KeywordsPulseHub 获客·关键词矩阵。三层关键词矩阵（泛需求词10个/精准需求词15个/交易决策词10个），每词标注背后需求、背后痛点、适合引流品类型、转化潜力。用⭐标注最值得做内容的5个。当用户说"关键词矩阵""获客关键词""搜索词""要发什么词""SEO选题""内容选题"时使用。关键词矩阵,获客关键词,搜索词,SEO,内容关键词。Votes: 0GitHub stars: 2