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使用 blogwatcher CLI 跟踪博客和 RSS/Atom 提要更新。
分析 $ARGUMENTS 以优化或生成 SEO 相关元数据。
该技能指导创建和编辑 InfluxData 文档的完整工作流程,从最初的内容创建到测试和验证。它集成了文档 CLI 工具、MCP 服务器事实检查、共享内容管理和综合测试。
通过 inference.sh CLI 使用 AI 图像生成功能创建高点击率的 YouTube 缩略图。
通过 inference.sh CLI 创建特定于平台的视频广告。
通过 inference.sh CLI 撰写以开发人员为中心的技术博客文章。
通过 inference.sh CLI 创建数据驱动的内容摘要。
通过 inference.sh CLI 撰写高参与度 LinkedIn 帖子。
通过 inference.sh CLI 将静态图像转换为动画视频。
通过 inference.sh CLI 将一份内容转换为多种格式。
通过 inference.sh CLI 生成包含 40 多个 AI 模型的视频。
通过 inference.sh CLI 创建专业的营销视频。
通过 inference.sh CLI 构建多步骤内容创建管道。
通过 inference.sh CLI 创建 AI 头像和头部说话视频。
快速场景比较工具。相互测试 2-4 个营销场景(不同的预算分配、渠道组合或战略方法)并并排查看预计结果。这是完整蒙特卡罗模拟 ( /dm:simulate ) 更轻、更快的替代方案。在模拟运行具有完整概率分布的数千次迭代的情况下,假设使用具有简单方差带的点估计来在几分钟内给出定向答案。当您需要快速阅读“我们应该做 A 还是 B?”时,可以使用它来快速做出决策。没有完整模拟的统计深度——团队会议、Slack 讨论、快速规划电话或在进行更深入的分析之前缩小选择范围。
规划网络研讨会或虚拟活动,从概念到活动后跟进,包括内容结构、促销策略、注册优化、参与策略和衡量框架。生成一个完整的执行包,团队无需进一步的战略规划即可实施。
编写可用于生产的视频营销脚本,其中包含挂钩变体、时间戳、视觉方向说明、CTA 放置和特定于平台的格式。生成一个完整的脚本包,可供制作,其中包含视觉和音频专栏、辅助功能注释和缩略图概念。
根据用户提供的证据数据交叉检查营销主张。从内容中提取所有可验证的声明——统计数据、百分比、排名、奖项、认证、命名引文、绩效指标、客户数量和有时限的断言——然后将每个声明与证据文件进行匹配,并将其分类为已验证、部分验证、未验证或矛盾。该命令是针对声明完整性的专门深入研究,而 /dm:eval-content 将声明验证作为其更广泛的质量评估的一个维度。
根据预期的结构模式验证营销内容,以确保完整性、格式一致性和生产就绪性。检查所需部分、字数范围、Markdown 格式合规性、占位符文本检测(未填充的模板变量、lorem ipsum、TBD 标记)以及内容 CTA 一致性。支持常见营销内容类型的八种内置架构以及针对特定品牌模板的自定义架构。