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爆款文章拆解分析工具。当用户发来公众号/网页链接并要求拆解、分析、学习、拆文时触发。支持结构分析、金句提取、选题逻辑、情绪曲线、复刻建议。关键词:拆解、分析、拆文、学习这篇文章、爆文分析。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.1
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article-analyzer

优化日期: 2026-04-02 # 爆文拆解分析 ## 触发条件 - 用户发来公众号/网页链接 + "拆解""分析""拆文""学习这篇文章"等关键词 - 用户说"分析这篇爆文""帮我拆解这篇文章结构" ## 工作流 ### Step 1: 抓取全文 ```bash # 微信公众号文章:用 browser 工具(web_fetch 反爬) browser open url=<用户链接> browser snapshot format=ai maxChars=15000 ``` - 微信文章 **必须用 browser**,不用 web_fetch(反爬) - 其他网站可用 web_fetch 或 browser 均可 - 目标:获取完整正文内容 ### Step 2: 拆解分析 对抓取到的全文执行以下分析维度: #### 2.1 结构分析 - 标题拆解(标题用了什么技巧?数字?疑问?反差?痛点?) - 开头手法(故事?数据?提问?场景?共鸣?) - 段落逻辑(总分总?递进?并列?对比?故事线?) - 结尾方式(金句收尾?行动号召?开放问题?反转?) #### 2.2 金句提取 - 提取5-10条最有记忆点的句子 - 标注金句类型:比喻/对比/数据/金句体/反常识 #### 2.3 选题逻辑 - 目标读者画像(是谁?痛点是什么?) - 情绪曲线(开头什么情绪→中间怎么推→结尾什么情绪) - 选题角度(是什么让它值得写?独家信息?新视角?争议点?实用价值?) #### 2.4 可复刻点 - 这个标题模式我可以怎么用? - 开头手法可以套用在什么主题上? - 哪些金句可以改编? - 整体结构适合写什么类型的内容? ### Step 3: 输出报告 默认直接在聊天中输出。如用户要求写文档: ```bash # 创建飞书文档 feishu_doc create title=<标题> content=<Markdown格式的分析报告> ``` ## 报告模板 ```markdown # 🔪 爆文拆解:{文章标题} ## 📊 基本信息 - 标题:{原标题} - 来源:{公众号名} - 字数:{估算} - 阅读量:{如果能获取} ## 🏗️ 结构分析 - 标题技巧:{分析} - 开头手法:{分析} - 段落逻辑:{分析} - 结尾方式:{分析} ## ✍️ 金句TOP5 1. "{金句}" — {类型标注} 2. ... ## 🎯 选题逻辑 - 目标读者:{画像} - 情绪曲线:{描述} - 选题价值:{为什么这篇能火} ## 💡 复刻建议 - 标题复刻:{套用模板} - 开头复刻:{适用场景} - 结构复刻:{适合什么内容类型} - 金句改编:{改编示例} ``` ## 快速模式 如果用户只说"快速拆解"或"简单看看",跳过详细分析,只输出: 1. 标题技巧(一句话) 2. 文章结构(一句话) 3. 金句TOP3 4. 能学什么(一句话)

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通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 article-analyzer-1776019209 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 article-analyzer-1776019209 技能

通过命令行安装

skillhub install article-analyzer-1776019209

下载 Zip 包

⬇ 下载 article-analyzer v1.0.1

文件大小: 3.28 KB | 发布时间: 2026-4-13 09:23

v1.0.1 最新 2026-4-13 09:23
- Improved and clarified the skill description to better outline supported triggers and functionalities.
- Updated keywords in the description for enhanced discoverability and trigger accuracy.
- No changes to core workflow, analysis dimensions, or reporting template.
- Documentation now notes the optimization date (2026-04-02).
- No functional or structural changes to the analysis process or user workflow.

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