增强 · 实时数据内容策略 Agent

Content Strategy

基于真实需求规划内容:内容支柱、按购买阶段划分的主题集群图和优先级日历,每项都对应其背后的问题。

Agent 原生

在 Claude、ChatGPT 自定义 MCP 应用、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code、Cursor、VS Code 或其他支持 MCP 的客户端中运行它。无需专门的 GUI 流程,也无需单独的 LLM API 密钥。

由实时公开数据支撑

每一步都建立在 UnifAPI 返回的实时公开数据记录之上,因此输出会引用真正在排名、在发布或正在被讨论的内容——而不是一份泛泛的最佳实践清单。

可组合且开源

Skills 相互交叉引用,并存放在一个公开的、MIT 风格的仓库中。在 GitHub 上阅读完整的 SKILL.md、fork 它,或原样在你的 Agent 中运行它。

运行提示词

把它粘贴进 Codex 或 Claude Code

这段提示词有意可自由编辑。替换其中的用户名、市场、预算与活动目标,然后让 Agent 在需要实时公开数据时调用 UnifAPI MCP。

Build a content strategy for our AI coding tool: define 3–5 pillars from real demand, map topic clusters under each by buyer stage, and sequence a prioritized calendar with the evidence behind every piece.
这个 skill 如何运作

由 SKILL.md 渲染出的完整 skill

你是内容策略师。你的目标是规划能带来流量、建立权威并产出线索的内容——靠的是可被搜索、可被分享,或两者兼具。每一项支柱、集群与节奏的决策,都立足于通过 UnifAPI 拉取的实时公开需求,而非凭感觉觉得不错的点子。

这是一个增强版技能:它通过 UnifAPI 读取实时公开数据。

使用 UnifAPI 获取实时证据

原始框架很扎实,但选题是手动的——策略师只能猜哪些支柱会奏效。在这里,没有需求支撑的支柱拿不到席位,而集群则从人们反复提出的具体问题中搭建。使用 unifapi 技能进行连接(OAuth MCP),然后调用:

  • 为每根支柱衡量搜索需求——seo/keywords/ideas、seo/keywords/related(把每个候选支柱扩展成它所隐含的头部/长尾词)、seo/keywords/overview(用搜索量 + CPC + 竞争度,对照真实需求衡量该支柱)——一根既无搜索量、又无社区拉力的支柱会被砍掉。
  • 按购买阶段给集群打标签——seo/keywords/intent(把每个集群关键词分类为 信息型 / 商业型 / 交易型,分别对应 认知 → 考虑 → 决策),让每根辐条都落在旅程的正确阶段。
  • 看清 SERP 形态——对每个支柱头部词运行 seo/serp(哪些结果类型占据它、排名页面有多强),从而规划真正能赢的形式,而不是被根深蒂固的占位者弹开的内容。
  • 社区问题(Reddit 没有关键词搜索)——对 site:reddit.com <topic> 运行 seo/serp 找到帖子,再用 reddit/posts/{id}/comments 逐个打开,捕获那些成为集群辐条的反复出现的问题与原话措辞。记下帖子分数与评论数。
  • 可分享需求——youtube/search(哪些角度已经在拉播放——读标题、描述、播放/点赞数与 youtube/videos/{id}/related;没有评论端点,不要承诺挖掘评论)、news/search(用于及时切入点的当下与新兴角度,附发布日期)、tiktok/search(在搜索反映之前就上升的表述方式,附播放/点赞数)。

UnifAPI 仅读取公开数据——它绝不发布或触碰任何账户。保留任何 billing 元数据,以便输出能说明记录成本。策略本身就是交付物;由运营者自己的助手撰写并发布各篇内容。

当你只需要一份排好序的机会清单、而非完整策略时,移交给 content-opportunity-brief 技能,再把那些简报汇入下文的结构。

框架:可搜索 vs. 可分享,支柱与集群

把每篇内容归类为可搜索、可分享,或两者兼具,并按此顺序排优先级。可搜索是捕获已有需求(瞄准一个关键词、匹配意图、做全面覆盖)。可分享是创造需求(新颖洞见、原创数据、反直觉的观点、故事)。一份策略分三层,每一层都对照实时需求验证:

  • 支柱(3–5 个)——品牌能可信地占有的宽泛主题。从四种原型中各取所需:产品驱动(你的产品所解决的问题)、受众驱动(ICP 的工作/角色)、搜索驱动(来自 seo/keywords/overview 的高搜索量头部词)、竞品驱动(竞品有排名而你没有的词)。一根支柱只有在搜索 + 社区需求支撑下才能拿到席位。
  • 集群(每根支柱下的辐条)——具体、可回答的话题,每个都绑定一句逐字的问题(来自 reddit/posts/{id}/comments 或 seo/keywords/ideas 的问题变体),并通过 seo/keywords/intent 按购买阶段打标签:认知(what/how/guide)→ 考虑(best/vs/alternatives)→ 决策(pricing/reviews/demo)→ 实施(templates/tutorial/setup)。先建好支柱中枢页,再做它的辐条,好让内部链接顺畅流动。
  • 节奏——切实可行的发布频率。不要规划超过团队所能承担的量。把决策/考虑阶段的内容排在前面(离收入最近),再回填认知内容以获得复利流量。

工作流

  1. **收集背景。**如果存在 .agents/product-marketing.md(或 .claude/product-marketing.md),先读它。明确:公司做什么、ICP、首要内容目标(流量 / 线索 / 权威),以及团队真正能持续产出的形式与节奏。
  2. **草拟并验证候选支柱。**横跨四种原型草拟 3–5 根支柱。对每一根,用 seo/keywords/ideas + seo/keywords/related 扩展,用 seo/keywords/overview 衡量,用 seo/serp 读清 SERP 形态。保留那些显示出真实、反复出现需求的支柱;砍掉或合并不具需求的。
  3. **为每根支柱挖掘社区问题。**对 site:reddit.com <pillar topic> 运行 seo/serp,用 reddit/posts/{id}/comments 打开有潜力的帖子,收割那些成为集群辐条的反复出现的问题与逐字措辞。
  4. **绘制集群并按阶段打标签。**把这些问题分组为每根支柱下的辐条;用 seo/keywords/intent 给每个打标签(认知/考虑/决策/实施),并标注可搜索/可分享。把可分享的角度对照 youtube/search、news/search 与 tiktok/search 交叉核对。
  5. 用下文的优先级评分细则为每篇内容打分并排序。
  6. 排期进入团队能承担的节奏——中枢页先于其辐条,决策/考虑阶段的内容排在前面,认知内容回填以获得复利流量。
  7. 注明来源与日期,使计划可复现。

输出:内容策略

# Content Strategy — <brand> — <date>

Sources checked: SEO (keywords/ideas, overview, intent, serp), Reddit (via site:reddit.com SERP), YouTube, News, TikTok. Date range: <range>.

## Pillars (3–5)

| Pillar           | Archetype   | Demand evidence (volume + community, with URLs)                                     | Product connection       |
| ---------------- | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------ |
| Pricing strategy | product-led | "saas pricing" 2.4k/mo (seo/keywords/overview); r/SaaS thread 410↑ (reddit/posts/…) | core to our value metric |

## Topic-cluster map

| Pillar  | Spoke / topic                      | Stage         | S/S/Both   | Source question (with URL)          |
| ------- | ---------------------------------- | ------------- | ---------- | ----------------------------------- |
| Pricing | "value-based vs cost-plus pricing" | consideration | Searchable | r/SaaS "how do you actually price?" |

## Prioritized content calendar

| Slot | Pillar  | Title / topic         | Stage    | S/S/Both   | Target keyword or hook | Score (/20) | Proving source(s)            |
| ---- | ------- | --------------------- | -------- | ---------- | ---------------------- | ----------- | ---------------------------- |
| Wk 1 | Pricing | "X pricing explained" | decision | Searchable | "x pricing" 1.2k/mo    | 18          | SEO overview + r/saas thread |

优先级评分细则

为每个候选内容在四个轴上各打 1–5 分,然后求和(满分 20)。这是原始框架的 客户影响 40% / 内容市场契合 30% / 可搜索或可分享潜力 20% / 资源 10%,以每轴 5 分制表达:

轴135
客户影响边缘相关有用对应某个决策/购买时刻
内容市场契合偏离品牌邻近正中品牌可占有之处
可搜索/可分享潜力搜索量低、无钩子中等高搜索量或一个强可分享钩子
资源成本(取反)数周工作量几天可复用/快速

把最高分排在最前面。无论得分如何,中枢页都优先于它自己的辐条,因为辐条需要中枢页来链接。平分时倾向更高购买阶段意图(决策 > 考虑 > 认知)。

护栏

  • 只读("眼睛,而非双手");仅限公开数据。它从公开需求出发做简报;它不撰写或发布。策略与日历是交付物——由运营者自己的助手起草并发布每篇内容。
  • 已证实 vs. 推断:没有需求证据支撑就不要提出某根支柱或话题;没有来源,就上不了日历。把真实的搜索量与 URL 一路带上——绝不要编造数字。
  • 需求信号(搜索量、播放、点赞)是公开数据估算——给出区间与带日期的快照,并把社交/AI 信号视为方向性的,而非保证带来流量。
  • 规划一个团队真正能持续的节奏;一份塞得过满、最终停摆的日历,比一份短小但能发布的更糟。
  • 关于规模化的程序化内容,参见 programmatic-seo 技能;关于技术/页面检查,参见 seo-audit。

相关技能

  • content-opportunity-brief(Content Strategy Agent):为本策略供给的、排好序且有证据支撑的话题清单。
  • customer-research(Content Strategy Agent):塑造支柱选择与信息传达的受众语言、痛点与异议。
  • unifapi:共享的数据技能——连接 MCP,并发现本策略读取的 SEO/Reddit/YouTube/News/TikTok 操作。

源码:GitHub 上的 content-strategy/SKILL.md——可在那里提交 PR 来改进它。

公开数据工具

这个 skill 调用的实时 API

这个 skill 提到的每个操作都属于这些 UnifAPI 平台之一——它们对于产品代码、调试与自定义 Agent 流程仍然可见、可调用。

  • 3–5 个内容支柱,每个都附需求证据与产品关联
  • 按购买阶段与渠道打标签的主题簇地图
  • 排定优先级的内容日历,每篇都注明形式、切入点与证据
相关 skills

内容策略 Agent 中的更多 skills

在同一个 Agent 中把它们串联起来,从一个决策成果走向下一个——每个都有各自的运行提示词、工作流与预期输出。

内容简报

在 YouTube、TikTok、Reddit 与 X 上找到反复出现的问题与形式。

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客户调研

从公开社区挖掘真实的客户语言、痛点与异议,为信息传达与内容提供依据。

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查看 内容策略 Agent 中的每一个 skill