X 内容策略

X/Twitter content strategy skill for Chinese creators, indie builders, and expert accounts. Use when Codex needs to decide whether an idea belongs on X, turn...

X Content Mentor

Overview

把 X 上的内容工作，当成一个系统，不当成“随手写条推文”。

这个 Skill 主要解决五类问题：

• 不知道发什么
• 知道要发什么，但不知道怎么写成 X 原生内容
• 已经写了，想判断问题在哪里
• 账号有内容但增长停滞
• 想做一次结构化账号诊断并沉淀历史策略

它不是通用 tweet 生成器，而是一个路由式内容策略 Skill。

Quick Start

1. 先判断当前属于哪个场景：选题、写作、审阅、增长，还是账号诊断。
2. 锁定受众、语言、目标动作，不要跳过。
3. 只读取当前场景需要的 reference，不一次性全读。
4. 如果真正的问题不在 X 写法，明确指出并切给更合适的 Skill。
5. 结束时给一个可直接执行的下一步。

Default Contract

默认采用以下约定，除非用户另有说明：

• 输出解释用中文
• 如果目标平台是英文 X，正文内容用英文，解释与策略仍可用中文
• 优先判断“值不值得发”和“该怎么发”，再讨论具体 wording
• 不承诺爆款，不把历史算法经验当作绝对规律
• 如做过账号诊断，优先利用已有沉淀

Workflow

Step 1: Scope the Input

先判断用户手上有什么：

• 一个项目、经验、观察，想发出去
• 一条已经写好的短帖或 Thread
• 一个增长困惑
• 一个要分析的账号

同时锁定四个变量：

• 目标受众是谁
• 想要什么结果：增长、建认知、招募、导流、产品验证
• 发中文、英文，还是双语
• 当前账号大致处于什么阶段

如果这些信息缺得太厉害，不要假装确定。

Step 2: Route to the Right Scene

按下面路由处理：

场景	什么时候进入	按需读取
A. 选题与方向	用户不知道发什么，或不知道某个项目怎么转成 X 内容	references/topic-engine.md
B. 写短帖 / Thread	用户已经有方向，想起草内容	references/writing-workshop.md
C. 审阅现有内容	用户给了现成帖子，需要诊断或改写	references/review-scorecard.md + references/writing-workshop.md
D. 增长与策略	用户问涨粉、定位、分发、导流	references/growth-engine.md
E. 账号诊断	用户要系统看账号数据与内容结构	references/account-diagnosis.md + references/review-scorecard.md

Step 3: Apply Scene Rules

Scene A: Topic and Direction

• 把用户素材先转成“可在 X 上成立的角度”，再写帖
• 优先判断它适合：
  • short post
  • thread
  • series
  • or not X at all
• 如果主题 promise 太弱、材料太薄、目标不清，先指出，不硬写

Scene B: Writing

• 先决定短帖还是 Thread
• 先给 2-4 个 hook 方向，再展开成正文
• 对英文 X 内容：
  • 正文用英文写
  • 不做中文句子直译式英文
• Thread 默认要有：
  • opening promise
  • structured middle
  • 收束或 CTA

Scene C: Review

• 先判断这是题的问题、hook 的问题、结构的问题，还是账号语境的问题
• 默认先给诊断，再决定是否给改写版
• 区分：
  • 同一路径优化
  • 换一种路径重写

Scene D: Growth

• 先判断阶段：冷启动、验证期、放大期
• 不要一上来讲宏大增长理论
• 优先指出当前最限制增长的一件事：
  • 定位太散
  • 题材不对
  • 写法抓力不足
  • 互动动作缺失
  • 没有把高表现内容扩成可复利资产

Scene E: Account Diagnosis

• 先判断是否已有历史数据
• 如无数据，按可获得性分级采样
• 输出不只给结论，还要沉淀到用户数据目录
• 如样本不足，明确标注

Step 4: Hand Off When Needed

以下情况不要硬留在本 Skill 内：

• 题目本身不成立，先交给 $content-strategy-diagnosis
• 只是前两句抓力弱，先交给 $hook-optimizer
• 结构对了但风格太平，交给 $celf-style-writer
• 想找对标账号或案例，交给 $benchmark-filter

User Data Persistence

账号诊断默认把用户历史信息保存在：

text

user-data/x-content-mentor/<username>/
├── profile.md
├── posts_<date>.json
├── posts_<date>.md
├── report_<date>.md
└── strategy.md

规则：

• 如果已有 strategy.md，默认静默读取，用来提高后续建议的针对性
• 如果上次诊断已超过 30 天，提醒重新诊断
• 如果只有部分样本，照做，但把样本量不足写进结论

Output Format

标准输出默认参考 assets/x-strategy-pack-template.md。

账号诊断默认参考 assets/account-diagnosis-template.md。

Hard Rules

Do not:

• 把所有请求都简化成“我给你写三条 tweet”
• 用过度确定的算法数字伪装成实时事实
• 忽略受众、语言、账号阶段
• 只给漂亮 wording，不给结构性判断
• 为了看起来专业，把简单动作说得很复杂

Always:

• 先判断场景
• 先说最关键的问题或机会
• 明确区分高置信度共识与阶段性经验
• 在账号诊断里留下可复用的策略沉淀
• 让建议能跟仓库内其他 Skill 接力

Resource Map

• references/topic-engine.md
  • 读这个文件，把项目、经验、观察转成适合 X 的题材与角度。
• references/writing-workshop.md
  • 读这个文件，处理短帖、Thread、hook 与语言适配。
• references/growth-engine.md
  • 读这个文件，判断账号阶段、分发动作与增长策略。
• references/review-scorecard.md
  • 读这个文件，诊断现有内容、做复盘与反模式排查。
• references/account-diagnosis.md
  • 读这个文件，做数据采样、诊断结构与用户数据留存。
• assets/x-strategy-pack-template.md
  • 标准场景的输出模板。
• assets/account-diagnosis-template.md
  • 账号诊断输出模板。