RAG 检索召回率怎么提升
「RAG 知识检索」是「龙虾部署大师」技能市场中的本地知识库检索技能：作用是把图片、PDF、Word、Markdown、TXT、PPT 等多格式文档解析、切分并建成向量索引，提问时先改写问题，再用向量检索、BM25、LLM 分词、RRF 融合与重排序找出最相关的片段喂给大模型，让回答有据可依，而不是凭原文整篇硬塞。 技能效果 把年假政策和报销流程两份资料建索引后，它按用户问题检索作答：入职两年休五天年假，报销三千需主管加总监二次审批，还标了来源。 为什么把整份文档塞给大模型行不通 直接把整份资料丢给大模型回答问题，会遇到三个工程上的硬约束：一是上下文窗口有限，几十页的合同或一整本教材根本放不进去；二是塞进去的无关内容越多，模型越容易被干扰、答非所问，准确率反而下降；三是用户的提问往往很口语、很模糊，和原文里的措辞对不上，直接拿原话去匹配经常漏掉真正相关的段落。RAG（检索增强生成）就是为了解决这一类问题：先检索出少量真正相关的片段，再让模型基于这些片段作答。 两种喂法的对比 整份原文硬塞 超窗口 · 被无关内容干扰 先检索再作答 只取相关片段 · 有出处 这个技能把 RAG 流程做成了什么 它把"建库"和"检索"两个阶段串成一条完整流程。建库阶段，它解析图片、PDF、Word、Markdown、TXT、PPT 等多种格式（图片走 OCR 后入库），把内容切分并写入 sqlite-vec 向量数据库；这里用的是 smart 模式，会跳过已索引过的重复文件、只追加新文档，或在需要时定向重建索引，避免每次都从头跑一遍。检索阶段，它不会拿用户原话直接去查，而是先把口语化、模糊的问题改写成精准的查询词和子查询，再并行执行向量检索、BM25 关键词检索、LLM 分词，用 RRF 把多路结果融合，最后做一次 LLM 重排序，返回排在最前的相关片段。 阶段 0 · 建库 多格式文档 解析 + 切分图片走 OCR sqlite-vec 索引smart 增量 阶段 1 · 检索 口语问题改写为查询词 向量 + BM25 + 分词RRF 融合 · 重排序 相关片段喂给模型 这套混合检索加重排序的设计，目的是同时兼顾"语义相近"和"关键词命中"两种召回，比单一向量检索更不容易漏；问题改写则解决了"用户说得太口语、和原文对不上"的老问题。 用前须知 该技能依赖 sqlite-vec、requests、python-docx、python-pptx 等运行环境，并从 AI agent 身份文件读取 uid/token；每次开启新会话需先运行 check_env.py 初始化环境。一个重要约束是：回答时只引用检索出来的片段，不绕过检索直接翻整份原文，这样才能保证回答可溯源。 怎么用它 用法是用自然语言把"要建库的资料"或"要回答的问题"交给它，建库与检索的细节由它按流程处理，无需手动跑脚本或调参数。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "把这批 PDF 和 Word 建好索引，之后按用户问题检索相关片段来回答。" "我的问题问得比较口语，先帮我改写成精确检索词，再跑一遍混合检索和重排。" "这些图片资料先 OCR 入库，查询时只看检索到的片段，不要直接翻原文。" 它适合这些场景：用户上传教材、合同、论文或资料包，需要先建立统一的本地知识索引库；围绕已索引资料做问答，且要求答案只引用检索片段而非整份原文；新增或更新文件后，要避免重复索引、保留已有数据库内容；提问较模糊，需要先改写成结构化查询词以提升召回质量。适合做本地资料问答、课程辅助、文档研究和企业知识库检索，尤其是多格式文档混在一起的场景。 大家常问 RAG 检索里说的「混合检索」是什么意思？ 混合检索不是某种单一算法，而是把两路检索的结果融合起来：一路用 BM25 等稀疏检索做关键词字面匹配，一路用向量做稠密语义匹配，再用 RRF 等方式按排名融合去重。目的是同时兼顾"精确命中"和"语义相近"，比只用一路更不容易漏掉相关片段。 向量检索和关键词检索（BM25）有什么区别？ BM25 是稀疏检索，靠词频与倒排索引做字面匹配，词对不上就漏，但对专有名词、型号、代码很精确且可解释。向量检索是稠密检索，把文本编码成向量比语义相似度，能识别同义改写，但对罕见实体和精确匹配偏弱。一个管字面命中，一个管语义关联，互补大于竞争。 为什么混合检索之后还要再做一次重排序（rerank）？ 混合检索为了保召回会"广撒网"，两路打分都是轻量近似——BM25 只看词频、向量是有损压缩，正确答案大概率在候选里却不一定排最前，还混着噪声。重排序用交叉编码器让查询和每个候选做细粒度交互精排，把真正相关的提到前面。它只在几十到几百条候选上跑，负责"收网"。 检索评测里的召回率和精确率有什么区别？ 召回率回答"该找的有没有漏"，是命中的相关文档数除以全部相关文档数；精确率回答"找回来的有没有用"，是命中的相关文档数除以返回的总条数。两者通常矛盾：多返回结果召回率升、精确率降。工程上常用大候选集保召回，再靠重排序和元数据过滤把精确率提上去。 想用上这个技能？ 「RAG 知识检索」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
千川投放数据怎么分析 ROI 与转化成本
「巨量千川数据分析」是「龙虾部署大师」技能市场中的投放查询技能：它查询千川广告账户、余额、消耗报表、计划列表、素材效果、直播间表现和实时监控信号，全程只读不改账户，通过统一入口管理 Token、四层监控和开播实时调控，用于日常巡检、复盘和投放异常发现。 技能效果 查千川账户时，它列出余额、今日消耗和整体ROI，再按计划分组算出各自的转化成本，把消耗一起摆出来。 千川数据散在各处，巡检全靠手点 抖音电商投放最耗精力的不是出创意，而是每天的巡检：账户消耗、ROI、余额要看，低效计划要挑，素材效果要排，直播间开播后还得盯着流量来源和大屏数据。这些信息分散在不同页面，靠人工逐个点开、抄数、对比，一轮看下来时间就过去了；开播期间数据变化快，等手工汇总完，调控时机可能已经错过。「巨量千川数据分析」要做的，是把这些查询统一到一个入口，按需要的维度一次性拉齐。 四层监控：从账户到开播实时 账户层 · 消耗 / ROI / 余额 计划层 · 计划列表 / 低效计划 素材层 · 素材效果 / 转化 直播层 · 开播实时大屏 这个技能能帮你查到什么 它的能力围绕"查询"展开，覆盖四块。账户层面，可查账户信息、余额、日预算、广告计划和消耗报表；直播层面，可分析直播间列表、大屏数据、流量来源和历史直播报表；汇总层面，可整合标准推广、全域推广、素材效果和低效计划的表现，形成综合报告；授权层面，它管理 Token 的获取、保存、状态查看、手动刷新和安全删除。需要强调的是，它只做查询，不写入或修改账户设置，巡检过程不会动到任何投放配置。 账户消耗 计划/素材 直播间表现 综合报告 只读查询，不改账户设置 用前须知 该技能需要千川的 app_id、secret、auth_code、advertiser_id 和 Access Token，本地需 Python 环境。Token 以明文保存在用户目录，保存和自动刷新都必须经过你的确认，请注意 Token 的安全。aweme_id、room_id 等参数需按正确流程获取。它提供的是数据查询与分析，不构成投放或经营建议。 怎么用它 用法是把要查的账户、时间范围和关注的维度用自然语言说清楚。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "查千川账户今天的消耗、ROI 和余额，按计划分组看转化成本，消耗一起看。" "直播间开播后监控千川数据，发现低效计划就标出来，别改设置，消耗写清。" "近 7 天素材效果拉一遍，找出花费高、转化低的素材，按消耗降序，转化也看。" 它适合这些场景：广告运营查看近七天账户消耗、ROI、余额和低效计划；直播投放期间监控直播间状态、流量来源和实时大屏数据；同时整合标准推广与全域推广、形成账户综合汇总报告；以及首次授权千川账户后安全保存 Token 或排查权限不足。适合抖音电商投手、直播运营、广告分析师和代运营人员的日常巡检与复盘。 大家常问 千川投放里的 ROI 是什么意思？看到一个 ROI 数值怎么判断它算高还是低？ ROI 即投产比，等于千川渠道成交金额除以消耗，代表每花 1 元广告费换回多少成交。判断高低不看绝对值，而是对照盈亏平衡 ROI（约等于 1 除以毛利率）：高于平衡线才盈利，越往上放量空间越大，接近或低于平衡线就要降出价、查素材。 千川数据里的转化成本是什么？为什么要按计划分组分别看，而不是只看账户总数？ 转化成本等于消耗除以转化数，即每获得一次下单或成交平均花了多少钱。只看账户平均会被大计划的低成本拉漂亮，掩盖那些消耗小、成本高的亏损计划。按计划分组才能看清成本分布，找出真正在浪费预算的计划单独处理。 怎么判断一条千川广告计划是不是低效计划？从哪些数据上能看出来？ 先看消耗与投产是否匹配：高消耗加低 ROI 基本就是纯亏。再看实际转化成本与出价的偏离，成熟期成本超出价 1.5 倍以上即成本失控。还要看点击率和转化率，两者双低是典型低效特征。学习期 ROI 低属正常，转化数攒够再判断。 千川的素材衰退是什么意思？为什么巡检时要专门把素材效果拉出来按消耗排？ 素材衰退指一条素材随曝光增加、效果指标持续恶化：点击率和转化率下滑、转化成本上升、系统减少给量。本质是人群被洗过一轮后频次过高、边际效用递减。按消耗排是因为约两成素材花掉八成预算，先盯高消耗素材就抓住了影响账户的主要矛盾。 想用上这个技能？ 「巨量千川数据分析」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
如何用 AI 做移动端界面设计
「移动端界面设计」是「龙虾部署大师」技能市场中的移动端体验设计技能：作用是面向 iOS、Android、React Native、Flutter 和原生应用，按触控优先、平台尊重、性能、离线和安全的原则，输出决策检查点、反模式清单、平台差异、触摸心理、性能规则和发布前清单。它要求在需求不明时先确认平台、框架、导航、状态管理和离线范围，避免把桌面设计缩小后直接套用到移动端。 技能效果 给它一个React Native电商首页，它按搜索栏、分类标签、瀑布流、底部Tab四个模块，逐一拆出iOS和安卓在手势与导航上的差异和适配点。 移动端体验差，往往不是没设计，而是按桌面思路设计 很多移动端体验问题的根源，是把桌面界面等比缩小后直接搬到手机上：按钮挤在屏幕顶部、单手够不到，触控目标太小导致频繁点错，长列表和动画一卡一卡，弱网或离线时直接白屏。这些问题在评审时容易被忽略，上线后才在真实设备上暴露。移动端有自己的一套约束——拇指可达区、Fitts 定律、iOS 与 Android 的交互惯例、低端机性能、令牌安全存储——任何一条被忽略，体验都会打折。 拇指易达区 关键按钮放顶部 = 够不到 触控目标过小 = 点错 长列表卡顿 这个技能能帮你把关什么 它把移动端体验拆成一套可逐条核对的设计规则与检查点。核心能力有四块：一是在需求开放时先要求确认平台、框架、导航、状态管理和离线需求，避免基于错误假设动手；二是覆盖触摸目标尺寸、拇指可达区、Fitts 定律和移动端的认知负荷，把"手指好不好按"量化成规则；三是识别长列表、动画、状态管理、令牌存储和架构上的常见反模式；四是给出 iOS 与 Android 的差异对照、框架决策树（React Native / Flutter / SwiftUI / Kotlin 怎么选）和发布前清单。它把零散的移动端经验，沉淀为预开发与发布两道关口的检查项。 确认前提 触控 + 性能规则 反模式排查 发布前清单 用前须知 该技能无需 API Key。若项目已存在，可运行 python scripts/mobile_audit.py [project_path] 做审计。针对具体平台的工作，它会要求先阅读相应的参考文件，并假设你具备对应的开发环境。 怎么用它 用法是把你的平台、框架和要解决的体验问题用自然语言说清楚，它会先补齐缺失前提再给建议。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "这个 React Native 首页，按 iOS 和安卓分别看看手势和导航哪里不对。" "购物车页面在小屏总点错，检查触控间距、按钮位置和加载态。" "这版 App 要支持离线下单，把移动端流程、错误态和重试逻辑重新梳理一遍。" 它适合这些场景：新建移动应用要在 React Native、Flutter、SwiftUI 或 Kotlin 之间做技术选型；已有页面在触控、加载、错误、离线或平台惯例上体验不佳；长列表、动画或状态管理导致卡顿要按性能规则优化；上线前要检查安全存储、深链、无障碍、低端机表现和日志清理。 大家常问 移动端界面设计和桌面端界面设计的核心区别是什么？为什么不能把桌面设计直接缩小搬到手机上？ 核心区别在容器与输入方式：桌面端用鼠标，指针精度近似 1 像素，可在多窗口里并行扫读；移动端是单窗口触控，手指接触面约 7–10 毫米，使用场景常被中断。直接把桌面布局等比缩小到手机会触发四个问题——按钮缩到点不准、信息密度过高导致认知过载、固定像素布局在小屏上断裂、桌面的 hover 状态在触屏完全失效。移动端要按触控物理重做，而不是缩放桌面。 移动端界面里所说的拇指可达区和触摸目标尺寸是什么意思？为什么会影响用户能不能点准按钮？ 触摸目标尺寸指可点击元素的有效热区大小，行业共识最小是 44pt（iOS HIG）或 48dp（Material），相当于约 9 毫米——这是人类指腹平均接触面带来的物理下限。拇指可达区指单手握机时拇指自然弯曲能覆盖的范围，通常屏幕下半部是舒适区，顶部尤其左上角是困难区。目标过小会触发菲茨定律——瞄准时间和误触率同时上升；关键操作放顶部则因为拇指遮挡和握姿变形让人看不准也点不准。 iOS 和 Android 在界面与交互设计上的核心差异是什么？为什么两端不能只做一套设计？ 核心差异来自导航范式和手势归属：iOS 走"标签栏 + 导航栏 + 应用内返回"的层级模型，左边缘右滑被系统锁定为返回；Android 有全局系统返回键加边缘双侧手势，导航更灵活，向上导航和返回是两个概念。视觉上 iOS 倾向留白与无边框按钮，Android 用 Material 控件。两端用户心智不同——一套设计强行通用，会让另一端用户找不到返回入口、误判主导航位置，任务流失败率上升。 移动端界面设计中所说的反模式指的是什么？为什么长列表和复杂动画特别容易踩坑？ 反模式指看似合理、但违背移动端物理约束或用户认知规律的设计方案，本质是方法论层面的结构性偏差。长列表容易踩坑因为它同时碰到信息架构扁平化、栅格在滚动中失效、滚动手势与点击目标混淆、加载/空态/出错等状态机覆盖不全四类问题；复杂动画容易踩坑则是因为时长超过 400ms 会被感知为延迟、动画与状态机耦合让用户无法判断结果、动画跨原子层级复用时性能开销叠加，最终在低端机和大列表上掉帧。 想用上这个技能？ 「移动端界面设计」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
小红书笔记怎么写爆款？拆解标题正文规律去AI味控字数
「小红书内容写作」是「龙虾部署大师」技能市场中的图文创作技能：它先研究同类爆款图文、拆解标题与正文规律、分析评论里的情感共鸣点，再据此生成符合平台调性的标题、正文、标签和配图建议，输出可发布的成稿，并强制把标题控制在 20 字内、正文控制在 1000 字内，附带字数自检和去 AI 味处理。 技能效果 围绕「通勤包收纳」主题、并限定标题不超过 20 字时，它产出了符合字数的标题、按分区展开的正文与一组话题标签，还配上了 9:16 的竖版图。 写小红书，为什么总像"差点意思" 小红书的图文有它自己的味道：标题要短、要戳人，正文要像真实用户在分享而不是品牌在说教。自己闭门写，常踩两类坑：一是脱离平台爆款规律，标题平、正文像说明书，发出去没人停留；二是带着明显的 AI 腔和套话，读起来不像真人。再加上平台对标题和正文有字数红线，一边想表达完整、一边又要压字数，反复删改也未必合规。 封面图 标题 · 平淡 ✗ 标题没钩子 ✗ 正文一股 AI 腔 ✗ 超出平台字数 ✗ 不像真实用户 这个技能能帮你拿到什么 它不是直接套模板写，而是先做研究再动笔。核心做四件事：搜索并分析同主题高互动图文的标题、正文和封面规律；从评论里提取痛点、身份认同、焦虑解决和互动触发这几类共鸣点；据此生成小红书的标题、正文、标签和配图建议，并完成字数自检；需要配图时可调用 Seedream 生成 9:16 竖版图，也可以直接用你提供的图片。整个流程会做去 AI 味处理，让成稿更像真实用户在发笔记。 研究爆款 拆评论共鸣 标题 / 正文 / 标签 字数自检 · 去 AI 味 可发布成稿 + 配图 / 配图建议 字数红线是硬约束：它会把标题控制在 20 字内、正文控制在 1000 字内，并在交稿前做字数自检，省去你反复数字、来回删改的功夫。 用前须知 文案生成本身不需要任何发布权限。AI 配图功能需要 Python 环境以及 openai、pillow 和 AI agent 的登录配置。该技能不会直接发布到小红书，成稿需要你手动复制到 App 完成发布。 怎么用它 用法是把主题、目标人群、想要的口吻以及是否要配图用自然语言说清楚。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "写一篇小红书图文，主题是通勤包收纳，要配 9:16 的图，标题别超 20 字。" "把这五张便当照片写成小红书笔记，标题控制在二十字内，正文别超千字。" "只要小红书文案，不生成配图，语气像真实打工人，少用套话和感叹。" 它适合这些场景：品牌或个人要围绕一个主题产出能直接发布的小红书图文；已有图片素材，需要补上更像真实用户的标题和正文；选题前想先分析同类爆款内容的结构和评论共鸣；以及不需要配图、只想拿到合规字数内的文案与标签。 大家常问 为什么小红书的笔记标题要控制在 20 字以内？ 这不是平台硬规则，而是双列瀑布流的展示物理约束：单行只能容下约 18–22 个中文字符，超过会被省略号截断，核心信息看不到，点击率自然下降。 什么是小红书笔记里的"AI 味"？ 指句式排比工整、过渡词堆砌、情感曲线一条直线、段落长度方差过小这类被识别为非真人的特征集合；命中后笔记不会下架，但自然推荐流会被压制。 小红书的笔记互动率是怎么算的，为什么它会影响推荐？ 互动率＝（赞+藏+评+转+关）/曝光，分母是曝光不是阅读。新笔记先进 200–500 人冷启动池，互动率达类目阈值才滚雪球进下一级流量池，否则停推。 在小红书上，KOC 和 KOL 在笔记表现上的本质区别是什么？ KOL 有粉丝关注页保底流量+账号画像补位，标签起优化作用；KOC 几乎全靠发现页推荐，封面 CTR 和标签精准度直接决定能不能推得动，标签起定义作用。 想用上这个技能？ 「小红书内容写作」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
短视频脚本怎么写？设计黄金3秒开头加正文节奏适配抖音
「短视频脚本」是「龙虾部署大师」技能市场中的脚本生成技能：作用是面向抖音、快手、B站、视频号等平台，根据主题、平台、时长和内容类型，为知识分享、热点评论、产品推广和剧情情感内容生成可直接拍摄的脚本，包含标题、黄金 3 秒开头、正文节奏、结尾互动和封面建议，重点是可拍摄性和节奏控制。 技能效果 写30秒敏感肌护肤脚本时，它给出分秒分镜，开头三秒直接点出误区、抓住痛点。 短视频拍了不少，完播和互动为什么上不去 多数完播不佳的视频，问题出在脚本结构而非拍摄。常见三种：开头平淡，前 3 秒没钩子，观众划走，后面再精彩也没人看到；节奏失控，中段冗长、信息密度忽高忽低，观众中途流失；结尾干瘪，没有引导互动或下一步动作，点赞评论和转化都起不来。同一个主题，按平台调性设计好节奏的脚本，和随手口播的脚本，数据往往差出一个量级。 脚本结构 = 一条完播率曲线 黄金 3 秒 无钩子：中途流失 有节奏：留到结尾互动 视频时长 → 这个技能能帮你写出什么 它先收集核心参数——主题、目标平台、视频时长和内容类型，再匹配合适的脚本模板，生成一条可以直接开拍的完整脚本。结构上覆盖标题公式、黄金 3 秒开头、痛点或悬念铺垫、正文节奏、反转或干货段落、结尾互动引导，外加封面建议。它会按知识分享、热点评论、产品推广、剧情情感四类内容选用不同模板，并依据抖音、快手、B站、视频号各自的调性调整节奏和表达，让脚本既符合平台习惯，又方便后续复拍迭代。 黄金开头 › 痛点悬念 › 正文节奏 › 反转干货 › 结尾互动 用前须知 该技能无需 API Key、Python 或 Node 依赖，给定主题、平台、时长和内容类型即可生成脚本。若内容涉及具体热点事件的细节，需要你提供素材或另行检索，技能不自带实时热点数据。 怎么用它 用法是把要拍的主题、平台、时长和想要的口吻用自然语言说清楚，它会自动匹配模板并控制节奏。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "抖音要拍三十秒护肤科普，开头三秒抓住敏感肌的痛点和误区，语气别太端着。" "这款新品做短视频带货，写分镜、台词、标题、封面和结尾引导，口吻放松一点。" "想发一条热点评论到视频号，语气克制，但开头和观点要有记忆点。" 它适合这些场景：知识博主要把一个专业主题拆成 1 分钟可拍口播脚本；品牌为新品做短视频推广，既要钩子又要转化；热点事件需要快速形成观点型脚本并引导评论；剧情情感账号要设计反转节奏、开头悬念和结尾互动。 大家常问 短视频前 3 秒钩子到底是什么，为什么没有钩子完播率就上不去？ 钩子本质是给观众的认知系统建一个信息缺口，逼大脑想闭合。前 3 秒没钩子，信息梯度接近零，观众在阈值线下直接滑走，后面再好都触达不到。 短视频分镜脚本和普通文案脚本有什么区别，为什么拍摄时要拆分镜？ 文案脚本只列台词和粗略动作，分镜脚本要写镜号、景别、运镜、时长、转场和情绪。拍摄是非线性集中布光的，没分镜剪辑师拿到一堆碎素材根本拼不回叙事。 短视频脚本里的「信息密度」是什么意思，密度太高或太低分别会怎样？ 指单位时间里画面、台词、字幕、音效叠加传递的信息总量。太高会认知超载，看完一片空白；太低会注意力流失，节奏拖沓像讲课。理想做法是双轨互补、留呼吸点。 短视频结尾的互动引导是什么意思，为什么干瘪结尾会拖累互动率？ 互动引导是结尾的行动召唤，由扣题总结、靠近景别、开放问题加 0.5–1.5 秒留白组成。干瘪结尾断了叙事弧线，观众没行为出口，自然不点赞评论。 想用上这个技能？ 「短视频脚本」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
Reddit 帖子怎么写真实？按版块语境出草稿去味
「Reddit 帖文写作」是「龙虾部署大师」技能市场中的社区内容技能：它专门生成真实感强、贴合 subreddit 语境的帖子，先收集目标版块、核心处境和发帖目的，进入情绪状态模拟生成原始草稿，再扫描 Claude-ism、禁用短语、过度整齐的结构和标题风险，并由多角色委员会审查真实性、推广感和版规，最终输出可发布的帖子。 技能效果 写一篇r/jobs帖子时，它用不顺不端的真实口吻，写出了裁员后投简历到崩溃的状态。 在 Reddit 发帖，为什么一眼假 Reddit 社区对"假"极其敏感。把普通社媒模板套到 Reddit 上，往往一眼就被识破：语气太顺、结构太工整，像 LinkedIn 文风或 AI 生成的稿子；想顺带提一句自己的产品，结果整篇透着营销味，轻则被忽视、重则触犯版规被删；缺少真实的情绪和具体细节，读起来不像一个真人在某个处境里发声。这些都会让帖子失去社区的信任，得不到互动。 模板腔 · 一眼假 太工整 · 营销味 像 AI / LinkedIn 社区口吻 · 真实 有情绪 · 有细节 合版规 · 有钩子 这个技能怎么把帖子写"真" 它的核心是一套"先生成、再多轮自检"的流程，专门对付 Reddit 的真实感门槛。开始时，它先收集目标 subreddit、核心处境、发帖目的、可选的产品提及和用户意图；接着进入情绪状态模拟——带着时间压力和未完成的思考，生成一篇未经打磨的原始草稿，留住真人发声的粗糙感；然后进入审查：扫描 Claude-ism 词汇、清理禁用短语、检查结构是否过度整齐、验证标题风险，并对产品提及做审计；最后由多角色对抗评审，从真实性、推广感、版规和可信细节几个角度把关，输出可发布的帖子，必要时再补一份发布策略建议。 收集处境版块/目的 情绪模拟原始草稿 多维扫描去 AI 味/版规 多角色评审输出可发布帖 用前须知 该技能无需 API Key 或系统依赖。它可选运行本地的词汇扫描脚本来检测 Claude-ism；最终发布到 Reddit 需要你自行访问平台，并遵守对应 subreddit 的版规。 怎么用它 用法是把版块、想讲的处境和发帖目的用自然语言交给它。例如可以这样对它说： 可以这样对它说 "写一篇 r/jobs 帖子，讲裁员后投简历投到崩溃，语气别太顺。" "把这段租房吐槽改成 Reddit 口吻，别像营销文，保留脏乱感。" "发 r/remotework，写经理强制全天开摄像头那种烦，别太工整。" 它适合这些场景：希望在 r/jobs、r/RemoteWork 等版块倾诉困境或寻求建议；需要把产品或工具自然地轻量提及、又避免明显营销感和版规风险；现有帖子太像广告、LinkedIn 文风或 AI 生成、需要重写；发布前希望检查标题、版规风险、语气真实度和互动策略。它适合社区运营、独立开发者、求职者、创作者，以及需要 Reddit 互动内容的团队。 大家常问 什么是 Reddit 的 shadowban？为什么我自己能看到帖子别人却看不见？ Shadowban 是站点级过滤标签：你的帖子仍写入数据库，自己登录视图一切正常，但对其他用户从 r/all、r/new、搜索和个人主页全部静默移除，外部访问主页会拿到 404。常见触发器是新号高频跨版互动、同 IP 注册多账号或被 AutoModerator 累计标记，目的是让 spammer 看不见自己被罚、无法调整策略继续投放。 Reddit 的 post karma 和 comment karma 有什么区别？为什么新号即使有 karma 也常常发不出帖？ Post karma 来自帖子被点赞、波动剧烈；comment karma 来自评论、增长更平缓，两者独立不互换。发帖被拦真正的门槛往往不是总 karma，而是各 subreddit 用 AutoModerator 设的「该版块内部 karma + 最低账龄 + 邮箱已验证 + CQS 信誉分」组合规则，全站 karma 再高、对应版块内为零也会被自动移除或抓进审核队列。 Reddit 上常说的「10% 自我推广规则」是什么？为什么先发 9 条非营销内容才能发 1 条推广？ 这是源自 reddiquette 和 Content Policy 的社区自治原则，不是服务条款里的硬条文：自推内容占总活动 ≤ 10%，每 1 条推广前先有 9 条以上有实质贡献的评论或讨论。本质是信噪比设计——先用 90% 的社区贡献证明自己是成员，10% 的自我表达才不被视为噪声；版主可加严甚至全禁，严重违规会被全站 shadowban。 为什么 LinkedIn 那种「Pro-tip / Hope this helps」风格的帖子在 Reddit 上会被 downvote 甚至被 mod 删？ 两边帖文契约不同：LinkedIn 是推送式个人品牌广播，靠头衔和「Pro-tip」自上而下宣称权威；Reddit 是拉取式话题容器，权威靠评论区证伪后幸存，「Hope this helps / Save this for later」这类元评论被视为居高临下。模板化开头跨版块通用、不贴合该 subreddit 语境，会被 mod 按低努力或社区相关性条款删除，避免格式扩散稀释本土话语。 想用上这个技能？ 「Reddit 帖文写作」就在「龙虾部署大师」的技能市场里，打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾？先 一键部署「龙虾部署大师」，在本地跑起来后再装技能即可。 注：技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关，不同模型下的表现可能存在差异。
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