技术宣发助手

AI技术报告社媒宣发一键生成器。输入PDF技术报告，一键生成X推文Thread、 小红书帖子(好物推荐+技术揭秘两种风格)、微信公众号文章(量子位风格)， 可选AI配图生成。用法: /宣传 <pdf路径> [--platform x|xhs|wechat|all] [--no-image]

Security Scan

The skill mostly does what it claims (generate multi-platform copy and optional AI images) but has inconsistencies and privacy risks: it references image-provider API keys that aren't declared in metadata, may install packages at runtime, and can send extracted PDF content to third‑party image APIs without explicit warnings or redaction.

Purpose & Capability

The skill's stated purpose (generate social-media copy and optional images from a PDF) matches the included templates and scripts. Image-generation code and prompts are coherent with the 'optional AI images' feature. However, the skill metadata declares no required environment variables or credentials while both the SKILL.md and generate_image.py clearly expect ARK_API_KEY, REPLICATE_API_TOKEN or OPENAI_API_KEY — an inconsistency between declared requirements and actual runtime needs.

Instruction Scope

Runtime instructions direct the agent to read arbitrary PDF files from the provided path, extract full text/images, build image prompts from that content, and (if keys available) POST those prompts to external image APIs. There is no mention of redaction, opt-in for uploading potentially sensitive content, or limiting which extracted content is sent to providers. That creates a real data‑exfiltration/privacy risk for confidential PDFs.

Install Mechanism

No formal install spec is provided (instruction-only), but SKILL.md instructs runtime pip installs via scripts/requirements.txt if pdf parsing libs are missing. Installing third‑party packages at runtime in the agent environment increases attack surface and may modify the runtime environment unexpectedly (requests, pdfplumber, PyMuPDF, Pillow). The pip source is the local requirements file (not an arbitrary remote URL), which is lower risk than fetching arbitrary archives, but still noteworthy.

Credentials

The code and SKILL.md check for and use ARK_API_KEY, REPLICATE_API_TOKEN, and OPENAI_API_KEY, yet the skill declares no required env vars/primary credential. Requiring image-provider API keys is proportionate for optional image generation, but omitting them from metadata is misleading. More importantly, those keys (if provided) will cause the skill to transmit prompts derived from the user's PDF to external services — a credential + data‑exfiltration combination that should be explicit to the installer.

Persistence & Privilege

The skill is not always-enabled and disable-model-invocation is set true (user-invocable only). It does not request system-wide config changes or modify other skills. File reads/writes are limited to user-specified PDF paths and local ./output directories as described.

What to consider before installing

This skill largely does what it claims but has two practical risks you should consider before installing: - Undeclared image API keys: The code will look for ARK_API_KEY, REPLICATE_API_TOKEN, and OPENAI_API_KEY and, if present, will send generated image prompts (which may include text derived from your PDF) to those third-party services. The skill metadata does not declare these env vars — treat any API key you set as allowing the skill to communicate with external providers. - Potential data leakage: If you run image generation (or forget to use --no-image), portions of the PDF content may be incorporated into prompts and uploaded. Do not use this skill with confidential or proprietary PDFs unless you review/strip sensitive content first. - Runtime pip installs: The skill will attempt to install pdfplumber, PyMuPDF, requests, Pillow, etc., at runtime if missing. Consider running in a sandboxed environment or pre-installing these packages yourself. Recommendations: - If you only need copy generation, run with --no-image (or ensure no image API keys are set) so nothing is sent to external image endpoints. - Inspect scripts/extract_pdf.py and generate_image.py locally and consider running them manually in a controlled environment first. - If you must enable image generation, avoid supplying production API keys; use limited-scope/test keys and review the generated image_specs.json before any automatic upload. - If handling sensitive documents, do not enable stage 4 (image generation) and consider sanitizing the PDF before use. If you want, I can list the exact lines where env vars and external endpoints are referenced and suggest small code edits (e.g., explicit confirmation prompt before any network call, or redaction options) to reduce the risk.

AI 技术报告社媒宣发生成器

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输入解析

用户参数: $ARGUMENTS

解析规则:

• 第一个非 -- 开头的参数为 PDF 文件路径
• --platform x : 仅生成 X 推文 Thread
• --platform xhs : 仅生成小红书帖子（好物推荐 + 技术揭秘，两种风格均生成）
• --platform wechat : 仅生成微信公众号文章
• --platform all (默认): 生成全部 4 种内容
• --no-image : 跳过配图生成，仅输出文案
• 如果用户未指定 --platform，默认生成全部

执行工作流

按以下阶段顺序执行。其中阶段 4（配图生成）为可选步骤，根据用户参数和 API key 可用性决定是否执行。每个阶段完成后，向用户简要报告进度。

---

阶段 1: PDF 内容提取

目标: 从 PDF 中提取完整的文本内容、表格数据和嵌入图片。

步骤:

1. 验证 PDF 文件存在:

   • 用 Glob 或 Read 确认文件路径有效
   • 如果路径无效，提示用户并终止

2. 检查 Python 依赖是否安装:

   python -c "import pdfplumber; import fitz" 2>/dev/null || pip install -r ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/requirements.txt
   

3. 运行 PDF 提取脚本:

   python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/extract_pdf.py" "<pdf_path>" "./output/extracted"
   

4. 读取提取结果:

   • 读取 ./output/extracted/extracted_content.json
   • 如果脚本执行失败，fallback: 直接用 Read 工具读取 PDF 文件内容

5. 向用户报告: "阶段1完成: 已提取 PDF 内容（共 X 页，X 个章节，X 张图表）"

---

阶段 2: 内容理解与结构化分析

目标: 深度理解论文内容，为多平台文案生成做准备。

基于提取的内容，在内部（不输出给用户）构建以下分析框架:

1. 核心贡献 (1 句话): 这篇论文/报告最核心的技术贡献是什么？
2. 关键技术亮点 (3-5 个): 最值得传播的创新点，每个用 1 句话概括
3. 量化成果: 提取所有 benchmark 数据、性能指标、与竞品的对比数字
4. 受众共鸣映射:
   • X (AI 从业者): 技术突破性、方法论创新、对领域的推动
   • 小红书 (泛科技用户): 实际用途、效率提升、"哇塞"感
   • 微信公众号 (技术读者): 行业影响、技术深度、趋势判断
5. 视觉元素清单: 论文中的关键图表/架构图描述，以及每个平台需要的配图类型
6. 关键实体: 公司名、团队名、人名、产品名、模型名（用于标题和标签）

完成后向用户报告: "阶段2完成: 已完成内容分析（核心贡献: [一句话总结]）"

---

阶段 3: 多平台文案生成

目标: 根据阶段 2 的分析，为每个目标平台生成风格化内容。

根据 --platform 参数决定生成哪些内容。对于每种内容:

1. 先读取对应模板文件，获取该平台的写作规范和结构要求
2. 严格遵循模板中的风格要求生成内容
3. 确保各平台内容风格差异明显，不能是简单的互相翻译

3.1 X Thread (英文)

读取模板: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/x-thread.md

生成后写入: ./output/<output_dir>/x-thread.md

3.2 小红书 - 好物推荐风格

读取模板: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/xiaohongshu-casual.md

生成后写入: ./output/<output_dir>/xiaohongshu-casual.md

3.3 小红书 - 技术揭秘风格

读取模板: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/xiaohongshu-tech.md

生成后写入: ./output/<output_dir>/xiaohongshu-tech.md

3.4 微信公众号 - 量子位风格

读取模板: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/wechat-article.md

生成后写入: ./output/<output_dir>/wechat-article.md

输出目录命名规则: output/YYYYMMDD_HHMMSS_<论文简称>/

• 论文简称: 取论文标题的前 3-5 个关键词，用下划线连接，纯英文小写
• 例: output/20260410_143022_sparse_attention_mechanism/

完成后向用户报告: "阶段3完成: 已生成 X 种平台文案"，并展示每种内容的标题预览。

---

阶段 4: AI 配图生成（可选）

此阶段为可选步骤。 在以下任一情况下跳过此阶段，直接进入阶段 5:

1. 用户传入了 --no-image 参数
2. 检测不到任何可用的图像生成 API key（依次检查环境变量 ARK_API_KEY、REPLICATE_API_TOKEN、OPENAI_API_KEY）

跳过时的处理:

• 仍然生成 image_specs.json（包含所有配图的 prompt 和参数），写入输出目录，供用户后续手动生成
• 文案中的 [IMAGE: xxx.png] 标记保留不变，作为图片插入位置占位符
• 向用户报告: "阶段4已跳过: 未生成配图。配图 prompt 已保存至 image_specs.json，你可以稍后手动运行生成脚本或使用其他工具生成。"

如果执行此阶段:

目标: 为每种内容生成配套的 AI 插图。

步骤:

1. 读取配图 prompt 指南: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/image-prompt-guide.md

2. 根据阶段 2 的视觉元素清单和阶段 3 生成的文案内容，为每个平台规划配图:

   平台	最少配图数	配图类型
   X Thread	1-2 张	技术架构图/概念图 (16:9)
   小红书-好物	4-6 张	封面(1:1) + 功能展示(3:4)
   小红书-揭秘	5-9 张	封面(1:1) + 技术图+数据图(3:4)
   微信公众号	6-10 张	头图(16:9) + 技术图+数据图+氛围图(16:9)

3. 生成 image_specs.json 文件，格式:

   [
     {
       "name": "x_cover",
       "prompt": "...",
       "aspect_ratio": "16:9",
       "platform": "x"
     }
   ]
   

4. 将 image_specs.json 写入输出目录

5. 调用图片生成脚本:

   python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/generate_image.py" --batch "./output/<output_dir>/image_specs.json" "./output/<output_dir>/images/"
   

6. 如果图片生成脚本执行失败:

   • 告知用户 image_specs.json 已保存，后续可手动运行生成脚本
   • 不要因为配图失败而阻塞文案的输出，继续进入阶段 5

7. 生成完成后，更新各平台文案文件中的图片引用路径

完成后向用户报告: "阶段4完成: 已生成 X 张配图（成功 X 张，失败 X 张）"

---

阶段 5: 输出整合与汇总

目标: 整合所有输出，生成汇总报告。

1. 确认输出目录结构完整（配图部分视阶段 4 是否执行而定）:

   output/<output_dir>/
   ├── x-thread.md
   ├── xiaohongshu-casual.md
   ├── xiaohongshu-tech.md
   ├── wechat-article.md
   ├── image_specs.json          # 始终生成（含配图 prompt，可后续使用）
   ├── images/                   # 仅在阶段4执行时存在
   │   └── *.png
   └── summary.md
   

2. 生成 summary.md 汇总报告，包含:

   • 源 PDF 信息（标题、作者、页数）
   • 各平台文案标题一览
   • 配图生成情况（已生成 / 已跳过）
   • 如果配图已跳过，说明后续手动生成方法:

     手动生成配图命令:
     ARK_API_KEY=<your_key> python <skill_dir>/scripts/generate_image.py --batch image_specs.json ./images/
     

   • 使用说明（如何将内容复制到各平台发布）

3. 向用户输出最终汇总:

   • 列出所有生成文件的路径
   • 展示各平台文案的标题/首句作为预览
   • 如配图已跳过，提示 image_specs.json 可用于后续生成
   • 提示用户可以逐个打开文件进行微调

---

重要注意事项

语言规范

• X Thread: 全英文，学术但不晦涩，面向 AI researcher/engineer
• 小红书: 全中文，网络用语自然融入，技术术语必须配通俗解释
• 微信公众号: 全中文，专业但可读，技术术语保留但在首次出现时解释

风格差异

• 各平台内容必须有明显风格差异，严禁简单翻译或改写
• 同一个技术亮点在不同平台的表述方式应完全不同
• 例如同一个 "推理速度提升 3 倍" 的事实:
  • X: "3x inference speedup over [baseline], measured on [benchmark]"
  • 小红书好物: "速度直接快了3倍！之前等半天的任务，现在秒出结果"
  • 小红书揭秘: "关键数据来了：推理速度暴涨3倍，直接碾压前代方案"
  • 微信公众号: "在推理效率上，该方法实现了3倍加速，这意味着……"

配图 Prompt 规范（无论是否生成配图，image_specs.json 始终输出）

• 所有配图 prompt 使用 英文（Seedream 对英文 prompt 效果最佳）
• 不在 prompt 中包含具体的中文文字渲染需求（AI 生成中文文字效果差）
• 封面图侧重视觉冲击力，技术图侧重清晰表达

配图跳过逻辑

• --no-image 参数 → 直接跳过阶段 4
• 无可用 API key（ARK_API_KEY / REPLICATE_API_TOKEN / OPENAI_API_KEY 均未设置）→ 自动跳过阶段 4，并提示用户
• 跳过时文案中 [IMAGE: xxx.png] 占位符保留，方便用户后续手动插图
• image_specs.json 始终生成，用户可随时执行手动生成命令

错误处理

• PDF 解析失败 → fallback 到 Claude 直接读取 PDF
• 图片 API 调用失败 → 记录失败项，继续处理其余图片，不阻断流程
• 任何非关键错误不应阻断整体流程，文案输出是核心交付物，配图是增强项