skill-ugc-discovery git:20260828.21694ddA

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name: skill-ugc-discovery
description: >
  发现用户生成内容（UGC）。搜索与创作者品牌/账号相关的粉丝内容、测评、提及和社区讨论，
  输出高价值 UGC 列表与互动建议。当用户说"谁提到了我"、"粉丝内容"、"品牌提及"、
  "UGC 发现"、"用户口碑"、"测评搜索"、"社区讨论"时触发。
layer: discover
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# UGC 内容发现

> 搜索与创作者品牌/账号相关的用户生成内容，发现粉丝内容、测评、提及和社区讨论，输出可互动的 UGC 列表。

## 输入

| 字段 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|
| brand_keywords | 是 | 品牌名/账号名，可多个（逗号分隔） |
| platforms | 否 | 聚焦平台（小红书/B站/微博/知乎/抖音），默认全平台 |
| content_type | 否 | reviews / mentions / fan_art / complaints / all（默认 all） |
| time_range | 否 | recent / this_month / this_quarter（默认 recent） |

## 输出

```markdown
# UGC 内容发现报告

## 发现概览
- 搜索关键词: {keywords}
- 搜索平台: {platforms}
- 发现 UGC 内容: {count} 条
- 正面/中性/负面: {positive}/{neutral}/{negative}

## 高价值 UGC（推荐互动/转发）
| # | 平台 | 内容摘要 | 来源链接 | 互动量估计 | 情感 | 建议动作 |
|---|------|---------|---------|-----------|------|---------|

## 负面反馈（需关注）
| # | 平台 | 内容摘要 | 来源链接 | 严重程度 | 建议回应 |
|---|------|---------|---------|---------|---------|

## 互动建议
- {具体建议: 转发/评论/联动/感谢}
```

## 三条发现路径

### 路径 1 — 平台搜索（主路径）

用 WebSearch 搜索创作者/品牌名相关内容：

**搜索关键词组合：**
- `"{账号名} 推荐"` / `"{账号名} 测评"` / `"{品牌名} 体验"`
- `"{账号名} site:xiaohongshu.com"` / `"site:bilibili.com"`
- `"{账号名} 好物"` / `"{账号名} 同款"`

按 platforms 参数聚焦平台，未指定时逐平台搜索。

### 路径 2 — 话题/标签监控

搜索创作者品牌话题和关联标签：

- `"#{账号名}# site:weibo.com"` — 微博话题
- `"#{品牌话题}#"` — 跨平台品牌话题
- `"{账号名} 话题"` / `"{品牌名} 标签"`

### 路径 3 — 社区讨论扫描

搜索论坛、问答社区、讨论帖：

- `"{品牌名} 怎么样"` / `"{产品名} 好用吗"` — 知乎/贴吧
- `"{品牌名} 值得买吗"` / `"{账号名} 靠谱吗"` — 购买决策讨论
- `"{品牌名} 吐槽"` / `"{品牌名} 避坑"` — 负面反馈定向搜索

## 执行步骤

1. **确认关键词**：从用户输入获取 brand_keywords。若有 Profile，从 `identity.md` 补充账号名、品牌名、产品名等关键词。
2. **确定搜索范围**：根据 platforms 参数确定目标平台；根据 content_type 调整搜索关键词侧重（reviews 侧重"测评/推荐"，complaints 侧重"吐槽/避坑"）。
3. **执行三条路径**：
   - 路径 1：对每个平台执行 2-3 组关键词搜索（WebSearch）
   - 路径 2：搜索品牌话题和标签
   - 路径 3：搜索社区讨论
4. **内容采集**：对搜索结果中高相关的链接，用 WebFetch 获取内容摘要和互动数据。
5. **去重与分类**：去除重复结果，按情感倾向分类（正面/中性/负面）。
6. **情感判断**：基于内容文本判断情感倾向，区分事实性提及和评价性内容。
7. **价值排序**：按互动量和内容质量排序，筛选出高价值 UGC（值得互动/转发的内容）。
8. **负面标注**：单独列出负面反馈，按严重程度排序，给出建议回应策略。
9. **互动建议**：针对高价值 UGC 给出具体互动建议（转发并感谢 / 评论区互动 / 联动合作邀约）。
10. **输出报告**：按输出模板生成完整报告，保存到 `outputs/`。

## Profile 感知

**有 Profile 时：**
- 读取 `identity.md` 获取账号名、品牌名、产品线关键词，自动扩展搜索关键词
- 读取 `platforms.md` 确定活跃平台，优先搜索这些平台
- 读取 `audience.md` 判断哪些 UGC 来自目标受众群体（更具互动价值）
- 读取 `style.md` 匹配互动建议的语气和方式

**无 Profile 时：**
- 用户必须提供 brand_keywords，否则提示用户补充
- 全平台搜索，不做平台优先级排序
- 互动建议给出通用策略
- 附注"提供 Profile 可获得更精准的 UGC 发现和互动建议"

## 规则

1. **区分事实与分析** — 搜索到的内容是事实，情感判断是分析，两者分开标注
2. **必须附来源链接** — 每条发现的 UGC 必须附上来源 URL
3. **不编造 UGC** — 搜索无结果时如实报告"未发现相关 UGC"，不捏造内容
4. **优先可操作内容** — 排序时优先展示高互动量、值得回应的 UGC
5. **负面内容不回避** — 负面反馈单独列出，给出建设性的回应建议
6. **标注数据局限** — WebSearch 结果有时效和覆盖限制，明确标注搜索范围和局限性

> 自研溯源与参考项目见同目录 `EASEL-META.md`。