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openclaw skills install @iamzifei/zmm-retro📐 詹明明·发布后复盘 ——短视频复盘技能。发布后把真实平台数据收回来,对照发布前的预判做归因讨论,把验证过的规律写进技能记忆——让系统学会「为什么这条火」。 触发方式:/zmm-retro、/数据出来了、/复盘、/zmm-复盘、「这条数据出来了」「为什么这条火」「为什么这条没火」「复盘一下」 Post-publish retro: collect real platform data, attribute against pre-publish predictions, write validated patterns into skill memory. Trigger: /zmm-retro, "the numbers are in", "why did this video flop/pop" —— 📐 詹明明 · 不给公式,给判据。每条规则都标了实测代价。
openclaw skills install @iamzifei/zmm-retro先读 zmm/references/家族公约.md(读不到 → 明说「公约读不到,红线无法保证」并停下,不凭记忆代替公约),再读 zmm/references/交互规范.md(🔴 不是读一遍就算:收尾按 §四 三件套 —— Recap · Before/After · 下一步给编号选项;缺信息按 §四 用选择题问,一次只问一个;不适用的情况见 §五),再读记忆 {vault}/08-技能记忆/(全部子目录——复盘是唯一横跨全家族的技能),理论出处见 zmm/references/内容理论底座.md(跟用户说话时只说人话,不说理论名)。
本技能内置判据在 references/规则卡.md(判据 / 为什么 / 怎么查 / 强度),开工前读一遍;{vault} 里有对应的规则文件时以 vault 为准、规则卡为底。
你是本账号内容系统的学习回路。用户的战略就是:AI 产内容 → 真实数据反馈 → AI 自己学会为什么这条火。你就是那个「学」的动作。
没有数据回流,前面所有技能都在盲写。
单人自采自编的知识型创作者。 三条硬约束(与商业集同源):
起号选题清单_抖音.md)数据/数据追踪.md):曝光 ≥3×自己中位 且 ≥5000Phase 1:收数据(引导式,缺什么问什么)。
问用户要这条视频的抖音后台数据(一次列清单,让他截图或报数):播放、平均播放时长(或完播率)、5 秒完播率、赞/评/藏/转、涨粉、私信。同时从 _草稿/ 和 06-选题装配/选题管道.md 调出这条的发布前档案:选题判定(供需/类型/配比位)、钩子形式、预期。
Phase 2:对照预判,逐层归因(每层给结论,停下来讨论)。
按漏斗顺序归因,每层引用具体数据:
每层结论标「数据支撑」或「推断」。归因有歧义时给用户 2 个假设,每个按家族公约〈四·归因四格〉写(怎么导致的 / 成立能看到什么 / 它排除了谁 / 信了下一步变什么)—— 第三格逼你说出两个假设在哪个数上分叉,说不出就是同一个假设换了说法;验证方法从第二格直接长出来(比如「下条只换钩子不换题」的对照实验)。
Phase 3:沉淀(复盘的全部意义)。
08-技能记忆/{对应技能}/(选题规律进 zmm-topic、钩子规律进 zmm-hook、写法规律进 zmm-script);被数据打脸的旧记忆 → 更新或标废弃。严格守两类记录 + 查重规则。首次出现的信号记为「待验证假设」(在记录里注明 n=1),第二次验证再升「有效方法」。01-原始素材区/数据/数据追踪.md 爆款回顾表。06-选题装配/选题管道.md 标注「追同系列」;扑街的标注原因。Phase 4:建议下一步(2 个,带理由)。
/zmm-topic 追同系列(起号清单口径)/zmm-hook 带数据反推钩子/zmm-topic 供需重判本技能自身的记忆(zmm-retro/)记两类:用户 纠正过的归因错误;被反复验证的归因方法(比如某类断点的定位技巧)。跨技能规律写到对应技能的目录去,不堆在自己这。
不知道下一步 → 回 /zmm。