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openclaw skills install @thcjp/content-refiner

内容洗稿师

核心能力

双模式改写引擎:LLM模式(use_llm=true)深度语义改写原创度99%+消耗500-1000 tokens/次;本地模式(use_llm=false)同义替换0 Token消耗速度快,按需选择平衡质量与成本
8平台风格精准适配:知乎(专业理性)/小红书(活泼种草)/抖音(口语化)/微博(简洁观点)/技术社区(技术深度)/CSDN(技术教程)/B站(趣味科普)/电商(商品卖点),每平台独立风格配置和改写策略
SimHash汉明距离去重:计算原始内容与改写内容的SimHash指纹和汉明距离,相似度>80%标记warning建议重新改写,相似度≤80%改写合格,确保原创度达标
自动降级机制:LLM服务调用失败或超时时自动降级为本地同义替换模式,标注warning保证改写不中断
改写变更明细追踪:输出word_replacements(词汇替换数)/sentence_restructures(句式调整数)/emoji_added(emoji添加数)等变更摘要,改写过程透明可追溯

指令解析与执行

解析用户指令,执行核心操作并返回处理结果。

输入: 用户提供操作指令和必要参数。

输出: 返回操作执行的结果。

执行指令解析与执行操作，处理输入数据并返回结果
验证执行结果，确认输出符合预期格式
参考指令解析与执行相关配置参数进行设置

数据处理与转换

处理输入数据,执行转换操作并输出结果。

输入: 用户提供操作指令和必要参数。

输出: 返回操作执行的结果。

执行数据处理与转换操作，处理输入数据并返回结果
验证执行结果，确认输出符合预期格式
参考数据处理与转换相关配置参数进行设置

结果验证与输出

验证处理结果的正确性,格式化输出并返回给用户。

输入: 用户提供操作指令和必要参数。

输出: 返回操作执行的结果。

执行结果验证与输出操作，处理输入数据并返回结果
验证执行结果，确认输出符合预期格式
参考结果验证与输出相关配置参数进行设置

技术细节

组件	说明	关键参数
`parser`	解析输入指令	`format`, `encoding`
`processor`	执行核心处理逻辑	`mode`, `timeout`
`output`	格式化输出结果	`format`, `encoding`

适用场景

场景	输入	输出	是否适用
内容矩阵多平台分发	原始内容+目标平台	适配平台风格的改写内容	适用
跨平台差异化发布	同一内容+多平台列表	每平台一份差异化内容	适用
自媒体规避查重降权	原始内容+use_llm=true	原创度99%的深度改写内容	适用
风格迁移转换	专业内容→口语化平台	风格迁移后的改写内容	适用
批量内容处理	多条同质化内容	批量差异化改写结果	适用
原创学术内容创作	学术观点原创写作	不适用(本Skill为改写工具非原创创作)	不适用
多语言翻译改写	中文→英文改写	不适用(本Skill支持中文平台改写)	不适用
事实核查与纠错	内容准确性校验	不适用(本Skill不改写事实只改写表达)	不适用

使用流程

Step 1: 接收原始内容和目标平台

接收输入:content(原始内容)+platform(目标平台)+use_llm(是否使用LLM模式)
验证:内容非空,平台在支持列表内
验证不通过时返回错误码REWRITE_VAL_ERR和缺失项

Step 2: 选择改写模式

LLM模式(use_llm=true):深度语义改写,高质量,消耗500-1000 tokens/次
本地模式(use_llm=false):同义替换,0 Token消耗,速度快
默认use_llm=false(本地模式)

Step 3: 生成改写提示词

根据目标平台风格配置生成改写提示词,指导改写方向

平台	风格	语气	长度	改写策略
zhihu(知乎)	专业理性	客观分析	中长文	增加论据,强化逻辑链
xiaohongshu(小红书)	活泼种草	亲切分享	短文+emoji	增加emoji,口语化表达
douyin(抖音)	口语化	直接有力	短文案	精简表达,增强节奏感
weibo(微博)	简洁观点	犀利	短文	提炼核心观点,增加话题标签
技术社区	技术深度	专业分享	中长文	增加技术细节,代码示例
csdn	技术教程	详细讲解	长文	增加步骤说明,注意事项
bilibili(B站)	趣味科普	轻松	中短文	增加趣味性,降低理解门槛
电商平台	商品卖点	吸引购买	短文案	突出卖点,增强购买欲望

Step 4: 执行改写

LLM模式:通过API调用LLM服务进行深度语义改写,保持核心信息不变,改变句式结构/词汇选择/表达顺序,原创度目标99%以上
本地模式:执行同义替换(推荐→安利/好用→实用/很好→不错等)、句式变换(主动句改被动句,陈述句改反问句)、词汇替换(同义词词典匹配)

Step 5: SimHash去重检测

计算原始内容与改写内容的SimHash指纹
计算汉明距离,判断相似度
相似度>80%→标记warning,建议使用LLM模式重新改写(REWRITE_LOW_ORIGINALITY)
相似度≤80%→改写合格,输出结果

Step 6: 返回改写结果

输出:original(原始内容)+rewritten(改写内容)+platform(目标平台)+mode(改写模式)+originality_score(原创度评分)+changes_summary(变更明细)

输入格式

json

{
  "content": "推荐一个好用的AI工具,可以快速生成文案,效率提升10倍",
  "platform": "xiaohongshu",
  "use_llm": false
}

字段	类型	必填	说明
content	string	是	原始内容文本
platform	string	是	目标平台(zhihu/xiaohongshu/douyin/weibo/tech_community/csdn/bilibili/ecommerce)
use_llm	bool	否	是否使用LLM模式,默认false(本地模式)

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "推荐一个好用的AI工具,可以快速生成文案,效率提升10倍",
    "rewritten": "安利一个超实用的AI神器,分分钟搞定高质量文案,效率直接拉满10倍!",
    "platform": "xiaohongshu",
    "mode": "local",
    "originality_score": 92,
    "simhash_distance": 15,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 8,
      "sentence_restructures": 2,
      "emoji_added": 2
    }
  },
  "error": null,
  "code": "REWRITE_OK"
}

异常处理

异常场景	原因	处理方式	错误码
内容为空/平台未知	content未提供或platform不在支持列表	返回JSON错误+exit(1),无法降级	REWRITE_VAL_ERR
LLM服务调用失败	LLM API不可用或Key无效	自动降级为本地同义替换,标注warning	REWRITE_FALLBACK
LLM服务超时	LLM响应超过超时阈值	降级为本地同义替换,标注warning提示LLM不可用	REWRITE_TIMEOUT
SimHash相似度>80%	改写不充分,原创度不足	标记warning,建议使用LLM模式重新改写	REWRITE_LOW_ORIGINALITY
其他未预期异常	未知错误	返回JSON错误+exit(2),记录错误日志,返回原始内容	REWRITE_ERR

依赖说明

运行环境

Agent平台: Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI / Windsurf 等支持SKILL.md的任意Agent
操作系统: Windows / macOS / Linux
运行时: 需要Agent支持exec(命令行执行)能力

依赖说明

依赖项	类型	是否必需	获取方式	国内替代方案
LLM API	API	可选	任意LLM服务商(use_llm=true时必需,由Agent内置LLM提供)	DeepSeek/通义千问/文心一言/Kimi等国内模型
SimHash	算法	必需	相似度检测(内置算法,无需额外依赖)	内置算法,无海外依赖

API Key 配置与安全要求

LLM_API_KEY: 可选(use_llm=true时必需) - 深度语义改写
配置方式: 在Agent的环境变量中设置
零暴露原则: API Key必须通过环境变量注入(如$env:LLM_API_KEY),严禁硬编码在SKILL.md或脚本源码中;所有示例代码中Key位置使用环境变量占位符;禁止在日志、错误信息、输出JSON中打印Key明文

使用流程

支持本地模式(use_llm=false)和LLM模式(use_llm=true)。本地模式0 Token消耗,使用同义替换。LLM服务不可用时自动降级为本地模式。

只需将SKILL.md文件放入Agent的skills目录即可直接使用。如果Skill中包含exec工具调用,需要Agent支持命令行执行能力。

可用性分类

分类: MD+EXEC
说明: 纯Markdown,但需要exec能力(命令行执行),用于文件读写和命令调用

示例

示例1: 本地模式改写(小红书风格)

输入:

json

{
  "content": "推荐一个好用的AI工具,可以快速生成文案",
  "platform": "xiaohongshu",
  "use_llm": false
}

执行流程: 接收内容→选择本地模式→生成小红书风格提示词→同义替换+句式变换+emoji添加→SimHash检测(距离15,相似度<80%)→输出

输出:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "推荐一个好用的AI工具,可以快速生成文案",
    "rewritten": "安利一个超实用的AI神器,分分钟搞定高质量文案!",
    "platform": "xiaohongshu",
    "mode": "local",
    "originality_score": 92,
    "simhash_distance": 15,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 8,
      "sentence_restructures": 2,
      "emoji_added": 2
    }
  },
  "error": null,
  "code": "REWRITE_OK"
}

示例2: LLM模式改写(知乎风格)

输入:

json

{
  "content": "AI工具可以帮助用户快速生成文案,大幅提升写作效率。通过自然语言处理技术,工具能够理解用户需求,生成符合场景的文案内容。",
  "platform": "zhihu",
  "use_llm": true
}

输出:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "AI工具可以帮助用户快速生成文案,大幅提升写作效率。通过自然语言处理技术,工具能够理解用户需求,生成符合场景的文案内容。",
    "rewritten": "基于自然语言处理技术的AI写作辅助工具,能够精准解析创作意图并输出场景化文案,将内容生产效率提升至传统方式的数倍。其核心优势在于语义理解深度与生成质量的双重保障。",
    "platform": "zhihu",
    "mode": "llm",
    "originality_score": 99,
    "simhash_distance": 28,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 15,
      "sentence_restructures": 4,
      "emoji_added": 0
    }
  },
  "error": null,
  "code": "REWRITE_OK"
}

示例3: 跨平台风格迁移(抖音)

输入:

json

{
  "content": "这个产品真的很好用,推荐大家试试,质量不错,价格也合理",
  "platform": "douyin",
  "use_llm": true
}

输出:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "这个产品真的很好用,推荐大家试试,质量不错,价格也合理",
    "rewritten": "绝了兄弟们!这玩意儿真香,品质在线价格还实在,闭眼入就完了!",
    "platform": "douyin",
    "mode": "llm",
    "originality_score": 99,
    "simhash_distance": 30,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 12,
      "sentence_restructures": 3,
      "emoji_added": 0
    }
  },
  "error": null,
  "code": "REWRITE_OK"
}

示例4: LLM降级场景(REWRITE_FALLBACK)

输入: LLM服务不可用时的改写请求

json

{
  "content": "这款保温杯采用316不锈钢材质,保温效果很好",
  "platform": "ecommerce",
  "use_llm": true
}

输出: 自动降级为本地模式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "这款保温杯采用316不锈钢材质,保温效果很好",
    "rewritten": "这个保温杯使用316不锈钢材质,保温性能出色",
    "platform": "ecommerce",
    "mode": "local",
    "originality_score": 85,
    "simhash_distance": 12,
    "downgraded_from": "llm",
    "changes_summary": {"word_replacements": 5, "sentence_restructures": 1, "emoji_added": 0}
  },
  "error": "LLM服务不可用,已降级为本地同义替换模式",
  "code": "REWRITE_FALLBACK"
}

案例展示

以下案例展示了skill的工作流程和预期输出效果，由LLM按照skill定义的流程生成。

案例1: 本地模式改写(小红书风格,0 Token消耗)

输入:

json

{
  "content": "推荐一个好用的AI工具,可以快速生成文案,效率提升10倍。支持多种风格,操作简单,新手也能上手。",
  "platform": "xiaohongshu",
  "use_llm": false
}

LLM生成输出:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "推荐一个好用的AI工具,可以快速生成文案,效率提升10倍。支持多种风格,操作简单,新手也能上手。",
    "rewritten": "安利一个超实用的AI神器!分分钟搞定高质量文案,效率直接拉满10倍!支持多种风格切换,操作贼简单,小白也能轻松上手!",
    "platform": "xiaohongshu",
    "mode": "local",
    "originality_score": 90,
    "simhash_distance": 18,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 12,
      "sentence_restructures": 3,
      "emoji_added": 2
    }
  },
  "error": null,
  "code": "REWRITE_OK"
}

效果验证: ✓本地模式0 Token消耗 ✓小红书风格适配(emoji+口语化) ✓SimHash距离18(相似度<80%合格) ✓原创度90分 ✓变更明细完整(12词替换+3句式调整+2emoji)

案例2: LLM模式深度改写(知乎风格,99%原创度)

输入:

json

{
  "content": "AI工具可以帮助用户快速生成文案,大幅提升写作效率。通过自然语言处理技术,工具能够理解用户需求,生成符合场景的文案内容。",
  "platform": "zhihu",
  "use_llm": true
}

LLM生成输出:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "AI工具可以帮助用户快速生成文案,大幅提升写作效率。通过自然语言处理技术,工具能够理解用户需求,生成符合场景的文案内容。",
    "rewritten": "近年来,AI写作工具的兴起正在重塑内容生产的方式。这类工具依托自然语言处理(NLP)技术,能够解析用户的写作意图,并基于上下文语义生成适配不同场景的文本。从实际应用来看,其核心价值在于显著缩短了从构思到成稿的时间链路,使创作者得以将精力聚焦于策略层面的优化,而非重复性的文字组织工作。",
    "platform": "zhihu",
    "mode": "llm",
    "originality_score": 99,
    "simhash_distance": 32,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 25,
      "sentence_restructures": 5,
      "emoji_added": 0
    }
  },
  "error": null,
  "code": "REWRITE_OK"
}

效果验证: ✓LLM深度语义改写 ✓知乎专业理性风格(增加论据+逻辑链) ✓SimHash距离32(高度差异化) ✓原创度99分 ✓变更明细完整(25词替换+5句式重构)

案例3: LLM降级场景(LLM不可用,自动降级本地模式)

输入:

json

{
  "content": "这个项目管理工具太好了,团队协作效率提升了50%,推荐大家试试。",
  "platform": "weibo",
  "use_llm": true
}

LLM生成输出:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "这个项目管理工具太好了,团队协作效率提升了50%,推荐大家试试。",
    "rewritten": "这款团队协作神器真的绝了!效率直接飙升50%,强推!#效率工具 #团队协作",
    "platform": "weibo",
    "mode": "local",
    "originality_score": 88,
    "simhash_distance": 16,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 10,
      "sentence_restructures": 2,
      "emoji_added": 0
    }
  },
  "error": "LLM服务不可用,已自动降级为本地同义替换模式",
  "code": "REWRITE_FALLBACK"
}

效果验证: ✓LLM降级自动触发(→本地模式) ✓降级原因在error字段标注 ✓微博风格适配(简洁+话题标签) ✓SimHash距离16(合格) ✓服务可用性保证(降级而非失败)

案例4: 抖音口语化风格改写(精简表达+节奏感)

输入:

json

{
  "content": "这款面霜含有烟酰胺成分,可以有效提亮肤色,改善暗沉,适合干性皮肤使用,每天早晚各涂一次效果最佳。",
  "platform": "douyin",
  "use_llm": false
}

LLM生成输出:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "这款面霜含有烟酰胺成分,可以有效提亮肤色,改善暗沉,适合干性皮肤使用,每天早晚各涂一次效果最佳。",
    "rewritten": "干皮姐妹看过来!这瓶面霜绝了!烟酰胺提亮肤色,告别暗沉!早晚各一次,效果拉满!",
    "platform": "douyin",
    "mode": "local",
    "originality_score": 87,
    "simhash_distance": 20,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 15,
      "sentence_restructures": 4,
      "emoji_added": 0
    }
  },
  "error": null,
  "code": "REWRITE_OK"
}

效果验证: ✓抖音口语化风格(精简+节奏感) ✓短句拆分增强节奏 ✓SimHash距离20(合格) ✓原创度87分 ✓核心信息保留(烟酰胺+提亮+干皮+早晚)

案例5: SimHash低原创度警告(改写不充分,建议重新改写)

输入:

json

{
  "content": "今天天气很好,适合出去玩。",
  "platform": "weibo",
  "use_llm": false
}

LLM生成输出:

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "original": "今天天气很好,适合出去玩。",
    "rewritten": "今天天气不错,适合出去逛逛。",
    "platform": "weibo",
    "mode": "local",
    "originality_score": 65,
    "simhash_distance": 5,
    "changes_summary": {
      "word_replacements": 3,
      "sentence_restructures": 0,
      "emoji_added": 0
    }
  },
  "error": "SimHash相似度>80%,改写不充分,建议使用LLM模式(use_llm=true)重新改写",
  "code": "REWRITE_LOW_ORIGINALITY"
}

效果验证: ✓SimHash距离5(相似度>80%正确检测) ✓低原创度警告正确触发 ✓建议使用LLM模式重新改写 ✓错误码REWRITE_LOW_ORIGINALITY正确返回 ✓变更明细反映改写不足(仅3词替换)

常见问题

Q1: 本地模式和LLM模式有什么区别?如何选择?

A: 本地模式(use_llm=false)使用同义替换+句式变换,0 Token消耗速度快,原创度约85-92%,适合简单内容快速改写;LLM模式(use_llm=true)深度语义改写,消耗500-1000 tokens/次,原创度99%+,适合需要高原创度的正式内容。建议:简单短内容用本地模式,重要正式内容用LLM模式,LLM不可用时自动降级本地模式。

Q2: SimHash相似度>80%怎么办?

A: 当SimHash检测发现相似度>80%时返回REWRITE_LOW_ORIGINALITY警告,表示改写不充分原创度不足。建议:1)切换到LLM模式重新改写;2)更换目标平台(不同平台改写策略不同);3)对本地模式结果手动微调。SimHash汉明距离越大表示差异越大,建议距离≥15为合格。

Q3: 支持8个平台分别有什么风格特点?

A: 知乎(专业理性,增加论据)/小红书(活泼种草,增加emoji)/抖音(口语化,精简有力)/微博(简洁观点,犀利)/技术社区(技术深度,增加代码)/CSDN(技术教程,增加步骤)/B站(趣味科普,降低门槛)/电商(商品卖点,突出购买欲望)。每个平台有独立的改写策略配置。

Q4: LLM服务失败时会丢失内容吗?

A: 不会。LLM服务调用失败(REWRITE_FALLBACK)或超时(REWRITE_TIMEOUT)时会自动降级为本地同义替换模式,标注warning但仍返回改写结果,保证改写不中断。最坏情况下其他未预期异常(REWRITE_ERR)也会返回原始内容,不会丢失数据。

错误处理

错误场景	原因	处理方式
LLM响应超时或无响应	网络延迟或模型负载过高	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接，执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令请求；确认Agent平台LLM服务正常
输入内容格式不正确	用户输入不符合skill预期格式	检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节
执行结果与预期不符	指令描述不够明确或上下文不足	提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息
命令执行失败	运行环境不满足要求或权限不足	确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置

已知限制

本地模式原创度上限约92%:本地模式使用同义替换+句式变换,原创度约85-92%,无法达到99%,需要99%原创度必须使用LLM模式
仅支持中文平台改写:8个平台风格配置基于中文内容,不支持多语言翻译改写(如中文→英文改写)
不改写事实只改写表达:本Skill保持核心信息不变只改变表达方式,不具备事实核查与纠错能力,原始内容的事实错误会保留
LLM模式消耗Token:LLM模式每次消耗500-1000 tokens,大规模批量改写需考虑API成本,本地模式0 Token消耗但质量较低
SimHash检测为相似度估算:SimHash汉明距离是相似度的估算算法,非精确查重,平台实际查重算法可能与此不同,建议原创度目标留有余量

变更历史

版本	日期	变更说明
v1.0.0	2026-07-17	初版创建,双模式改写+8平台适配+SimHash去重+自动降级