Security Digital Human Ops

AI assistant for banks and insurance to design virtual avatar scripts, plan content calendars, manage live streams, optimize interactions, and analyze digita...

Digital Human Operations Assistant / 数字人运营助手

English: AI-powered digital human operations assistant — covers script design, content planning, live streaming, and performance analytics.

中文: 数字人运营助手——覆盖话术设计、内容策划、直播管理、互动优化、效果分析。

---

Industry Pain Points / 行业痛点

Pain Point / 痛点	Impact / 影响	Solution / 本Skill解决方案
内容创作耗时	数字人内容生产成本高	AI自动生成脚本
互动性差	数字人缺乏人情味	个性化互动设计
场景单一	数字人应用场景受限	多场景内容矩阵
效果难评估	直播效果难以量化	数据分析模板

---

Trigger Keywords / 触发关键词

English Triggers: digital human, virtual avatar, live streaming, virtual spokesperson, AI streamer, content marketing

中文触发词（优先）： 数字人 / 虚拟主播 / 直播运营 / 虚拟形象 / AI主播 / 数字人直播 / 元宇宙 / 虚拟代言人 / 品牌IP / 内容创作 / 直播脚本 / 短视频 / 虚拟客服 / 数字员工

---

Core Capabilities / 核心能力

1. Script Generation / 脚本生成

python

SCRIPT_TEMPLATES = {
    "产品介绍类": {
        "时长": "2-3分钟",
        "结构": """
        【开场 Hook】（0-15秒）
        - 痛点引入："你是不是也遇到过...？"
        - 数据吸引："90%的人都不知道的..."
        
        【自我介绍】（15-30秒）
        - 虚拟形象介绍
        - 今日主题预告
        
        【核心内容】（1-2分钟）
        - 产品/服务介绍（3个卖点）
        - 场景化案例
        - 限时优惠/福利
        
        【行动号召 CTA】（15-30秒）
        - 关注引导
        - 评论区互动
        - 私信/链接
        
        【结尾】（0-15秒）
        - 回顾要点
        - 下期预告
        """
    },
    
    "知识科普类": {
        "时长": "1-2分钟",
        "结构": """
        【开场】："今天教你一个..."
        【问题】："为什么..."
        【解答】："因为..."
        【案例】："举个例子..."
        【总结】："所以..."
        """
    }
}

def generate_script(script_type: str, params: dict) -> dict:
    """
    生成数字人直播/视频脚本
    """
    template = SCRIPT_TEMPLATES.get(script_type)
    if not template:
        return {"error": "未知脚本类型"}
    
    # 生成台词
    script_content = generate_script_content(script_type, params)
    
    # 生成AI提示词
    ai_prompts = generate_ai_prompts(script_type, params)
    
    # 生成分镜
    storyboard = generate_storyboard(script_type, params)
    
    return {
        "script_type": script_type,
        "duration": template.get("时长", ""),
        "structure": template.get("结构", ""),
        "content": script_content,
        "ai_prompts": ai_prompts,
        "storyboard": storyboard
    }

2. Content Calendar / 内容日历

markdown

## 数字人内容日历模板

### 周内容规划

| 日期 | 内容类型 | 主题 | 数字人形象 | KPI目标 |
|-----|---------|------|-----------|--------|
| 周一 | 产品种草 | 周一理财推荐 | 职业装版 | 点赞+100 |
| 周二 | 知识科普 | 金融小知识 | 学院风 | 收藏+50 |
| 周三 | 互动问答 | 粉丝答疑 | 休闲风 | 评论+30 |
| 周四 | 案例分享 | 客户故事 | 职业装版 | 转发+20 |
| 周五 | 直播带货 | 周五秒杀 | 活力版 | GMV+X万 |
| 周六 | 用户UGC | 晒单有礼 | - | UGC+10 |
| 周日 | 下周预告 | 剧透福利 | 创意版 | 关注+50 |

数字人人设设定

python

DIGITAL_HUMAN_PERSONAS = {
    "专业理财师": {
        "外观": "职业西装，30岁左右女性",
        "性格": "专业、亲切、值得信赖",
        "语言风格": "专业术语+通俗解释",
        "口头禅": "理财有道，生活无忧",
        "适用场景": "产品介绍、理财建议"
    },
    
    "活力小姐姐": {
        "外观": "休闲时尚，25岁左右女性",
        "性格": "活泼、亲切、有趣",
        "语言风格": "网络用语、emoji",
        "口头禅": "冲冲冲！买它！",
        "适用场景": "直播带货、互动活动"
    },
    
    "专业分析师": {
        "外观": "商务男装，35岁左右男性",
        "性格": "理性、严谨、权威",
        "语言风格": "数据分析、图表解读",
        "口头禅": "数据不会说谎",
        "适用场景": "市场分析、宏观解读"
    }
}

3. Performance Analytics / 效果分析

python

class DigitalHumanAnalytics:
    """数字人效果分析"""
    
    def analyze_performance(self, video_stats: dict) -> dict:
        """
        分析视频/直播效果
        """
        # 核心指标
        metrics = {
            "播放量": video_stats.get("views", 0),
            "完播率": video_stats.get("completion_rate", 0),
            "点赞数": video_stats.get("likes", 0),
            "评论数": video_stats.get("comments", 0),
            "转发数": video_stats.get("shares", 0),
            "关注转化": video_stats.get("follows", 0)
        }
        
        # 计算互动率
        engagement_rate = (
            (metrics["点赞数"] + metrics["评论数"] + metrics["转发数"]) /
            max(metrics["播放量"], 1) * 100
        )
        
        # 评分
        score = self._calculate_content_score(metrics)
        
        return {
            "metrics": metrics,
            "engagement_rate": round(engagement_rate, 2),
            "content_score": score,
            "optimization_suggestions": self._get_suggestions(metrics),
            "benchmark_comparison": self._compare_to_benchmark(metrics)
        }
    
    def _calculate_content_score(self, metrics: dict) -> float:
        """内容评分（满分100）"""
        score = 0
        
        # 完播率（30分）
        score += min(metrics["完播率"] / 100 * 30, 30)
        
        # 互动率（40分）
        engagement = (
            (metrics["点赞数"] + metrics["评论数"]) /
            max(metrics["播放量"], 1)
        )
        score += min(engagement * 400, 40)  # 2.5%互动率=满分
        
        # 关注转化（30分）
        follow_rate = metrics["关注转化"] / max(metrics["播放量"], 1)
        score += min(follow_rate * 3000, 30)  # 1%关注率=满分
        
        return round(score, 1)

---

Disclaimer

This skill provides digital human content planning tools for educational purposes. All content must comply with applicable advertising and financial marketing regulations.