Social Commerce Content Planner

帮助社交电商运营系统规划内容主题、日历、直播脚本及短视频文案模板，提升选题与转化效果。

Security Scan

This skill is internally consistent with its stated purpose (local content-planning templates and calendars), has no external dependencies or secret requests, and contains only simple, readable Python code without network or filesystem access beyond standard library usage.

Purpose & Capability

Name/description (社交电商内容规划) match the included files and runtime behavior: generation of topics, calendars, scripts, and checklists. The skill does not request unrelated credentials or binaries.

Instruction Scope

SKILL.md explicitly states '不接入实时API' and the handler.py implements only local, deterministic content generation (no network, no file reads, no env var access). Minor correctness note: the calendar generation uses a hard-coded year (2026), which affects date outputs but is not a security issue.

Install Mechanism

No install spec; the skill is instruction-only with included Python code. No downloads or external package installs are performed. Risk is low because only standard library is used and no archives/remote URLs are fetched.

Credentials

The skill declares no required environment variables, no primary credential, and the code does not access os.environ or secrets. The requested environment access is proportional (none) to the stated functionality.

Persistence & Privilege

always:false (default) and disable-model-invocation:false (normal). The skill does not modify other skills or global agent settings. Autonomous invocation is allowed by default but, given the local-only behavior, presents low risk.

Assessment

This skill appears coherent and low-risk: it runs locally, uses only the Python standard library, and asks for no credentials. Before installing, you may (1) run the bundled tests (python3 tests/test_handler.py) to verify behavior, (2) inspect handler.py yourself (it's short and readable) to confirm there are no network calls or hidden endpoints, (3) be aware the calendar uses a hard-coded year (2026) so date outputs may need updating, and (4) consider whether you want the agent to be allowed to call the skill autonomously — if not, disable autonomous invocation in the agent settings. Also remember to review generated marketing copy for platform policy and legal compliance before publishing.

1. Overview

Name: Social Commerce Content Planner Slug: social-commerce-content-planner Type: Descriptive content generation & planning skill Target Users: 社交电商运营、直播带货主播、内容创作者，1-5人团队

帮助用户系统化地规划社交电商内容，包括：

• 趋势分析与热点捕捉
• 内容主题规划
• 创意生成与优化
• 内容日历排期
• 直播脚本与短视频文案模板

Note: 本技能聚焦描述性内容生成（模板、检查清单、最佳实践库），不接入实时API。

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2. Trigger

触发方式（任选其一）：

• 明确指令："规划本周内容" / "给我一个直播脚本模板" / "生成本月内容日历"
• 场景关键词：内容规划、直播脚本、带货文案、短视频主题、内容日历、电商趋势
• 模糊需求：我需要做电商内容、帮我规划下周直播

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3. Workflow

Phase 1: 需求理解

• 识别用户是运营/主播/创作者身份
• 确认内容平台（抖音/快手/小红书/视频号/淘宝直播等）
• 确认行业品类（美妆/服饰/食品/家电等）
• 明确输出类型：主题/日历/脚本/文案/检查清单

Phase 2: 趋势分析（描述性）

• 基于行业品类提供该领域的季节性趋势描述
• 给出节日营销节点建议（以年度节日历呈现）
• 提供该品类内容风格趋势（叙事型/测评型/对比型/故事型等）

Phase 3: 内容规划

• 结合品类+平台+目标用户，生成内容主题列表
• 提供内容形式建议（短视频/图文/直播/种草笔记）
• 按周/月维度编排内容日历
• 为每个内容节点标注：目标-形式-核心卖点

Phase 4: 创意与模板输出

• 生成具体脚本模板（直播逐字稿/口播文案/短视频分镜）
• 提供多种风格变体（专业型/亲和型/促销型/种草型）
• 输出内容检查清单（违禁词/合规性/转化路径）

Phase 5: 最佳实践建议

• 各平台发布时间建议
• 互动率优化技巧
• 转化链路设计建议
• 数据复盘维度

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4. Input / Output

典型输入

平台：抖音
品类：美妆护肤
目标用户：18-25岁女性
需求：本周内容主题 + 直播脚本模板

典型输出

• 本周内容主题清单（含选题方向）
• 内容日历（周维度，含每天内容类型+主题）
• 直播脚本模板（含开场/产品/促销/结尾结构）
• 短视频口播模板（3种风格）
• 内容自检清单

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5. Safety

• 内容需符合各平台社区规范（禁止虚假宣传/绝对化用语/违禁词）
• 生成的营销文案需提醒用户自行核实信息来源
• 不生成医疗/药品/金融等特殊行业的夸大宣传内容
• 不接入实时数据，用户需自行核实节日/热点日期的准确性

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6. Examples

Example 1: 直播脚本生成

Input: 平台抖音，品类服装，需求女装夏季新款直播脚本 Output: 结构化直播逐字稿模板，含开场预热→产品介绍→试穿展示→限时促销→结尾引流各环节

Example 2: 内容日历规划

Input: 平台小红书，品类母婴，需求6月内容日历 Output: 按周编排的内容日历，含主题/形式/发布时间/核心卖点

Example 3: 短视频主题创意

Input: 品类食品-零食，需求10个短视频选题 Output: 分类选题列表（测评类/开箱类/剧情类/教程类），每个附创意方向说明

Example 4: 种草文案模板

Input: 品类家电-空气炸锅，需求小红书种草笔记模板 Output: 多种风格的种草文案模板，含标题公式/正文结构/标签建议

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7. Acceptance Criteria

• 给定品类+平台+需求，可输出完整内容规划方案
• 支持生成：主题列表、内容日历、直播脚本、短视频文案、种草笔记、检查清单
• 模板输出结构完整，包含各模块的占位说明
• 建议具有品类和平台的针对性（非通用废话）
• 自测脚本 python3 handler.py 可正常运行并输出有效JSON结果
• 测试用例 python3 tests/test_handler.py 全部通过