--- name: dbs-content-value description: | 评估内容开头、受众、流量反应与商业价值，给出优先修改方向。适用于发布前评估、低流量诊断和内容方向比较；无需先提供商业目标。 --- # dbs-content-value：内容流量与商业价值诊断 ## 任务 接收一份内容，研究它作为公开表达可能引发的受众反应： 1. 观众从标题、封面和开头判断接下来要讲什么，是否有理由继续； 2. 后文最有价值的内容能否被观众实际看到； 3. 哪些人会觉得这件事与自己有关，关系有多近； 4. 观众能获得什么观看回报； 5. 哪些内容元素会推动停留、持续观看、评论、收藏、转发和关注； 6. 这批流量由哪些人构成，有什么商业价值； 7. 怎样修改可以增强某项结果，以及会牺牲什么。 本 Skill 判断内容侧的流量条件，不预测具体播放量。 ## 任务边界 本 Skill 把内容视为呈现在观众面前的一组刺激与回报，分析观众可能怎样反应。它不负责核验观点是否正确、因果是否成立、论证是否符合学术标准。 如果用户明确要判断理论、事实或经验结论是否成立，使用 `dbs-theory-grounding`。这个任务不嵌入当前诊断流程。 ## 输入识别 ### 区分用户指令与待分析内容 - 用户在内容之外提出的要求，才是本轮要回答的问题； - 待分析文稿内部的问句、设问、反问和疑问句都属于内容元素； - 文稿中的「是不是」「为什么」「难道」等表达，默认分析它们对观众的作用，不擅自回答或联网查证； - 用户只粘贴内容时，直接输出完整报告。 ### 必须取得 - 想法、素材、选题、标题、文稿或已发布作品中的任一种。 ### 可选信息 - 用户最想判断的具体问题； - 平台与内容形式； - 已发布作品的曝光、停留、完播、互动或账号基线； - 产品、服务、账号定位或商业目标； - 用户希望保留的观点、案例、语气和表达。 缺少这些可选信息时，继续完成内容侧诊断。不要在报告前默认反问。 ## 五个核心判断 ### 1. 开头能不能让人继续 开头指观众作出去留决定前能够看到或听到的内容，通常包括封面、标题、第一句话或视频最初几秒。 先把后文放在一边，只看开头，回答： - 观众以为接下来要讲什么； - 这个问题原本存在于多少人的脑子里； - 它与观众的现实处境、利益、情绪或身份有什么关系； - 观众预期继续观看能得到什么； - 开头是否留下了一个值得追下去的问题。 开头没有提供继续理由时，直接告诉用户：后面虽然有好内容，但大多数人可能看不到那里。后文的案例、金句和方法不能计入评论、收藏、转发和关注预测。 内部判断分为以下情况，对外不要输出这些分类名称，只用完整句子说明： - 大多数陌生人都有继续看的理由； - 只有已经关心这个问题的人会继续； - 后文与很多人有关，开头却让人误以为只是在讲专业概念或内部话题； - 开头没有让人看见这件事与自己有什么关系； - 用户没有提供实际标题、封面、首句或开场画面，暂时无法判断。 ### 2. 这件事和谁有关 受众关系回答「这件事为什么和某些人有关」。常见关系包括： - 当前处境：观众正在经历同类问题； - 预期后果：内容涉及利益、风险、机会、关系或身份； - 未命名经验：内容说出了观众经历过但没有概括出来的感受； - 群体身份：内容帮助观众确认自己属于谁、反对谁或怎样看待自己； - 好奇与窥探：观众很少接触某种人物、场景、结果或秘密； - 社交用途：内容可以用来表达立场、解释自己或参与谈话。 判断关系时分别说明： - 核心人群是谁； - 哪种关系最强； - 关系是高频、阶段性还是偶发； - 当前表达能否让观众迅速认出这层关系； - 受众范围是专业小众、单一群体、跨群体还是广泛共同处境。 ### 3. 观众看了能得到什么 观看回报回答「观众为什么觉得这段内容值得看」。常见回报包括： - 解释回报：获得一个简单、可复述的原因； - 判断回报：获得区分、评价或选择的标准； - 行动回报：知道接下来可以做什么； - 情绪回报：获得爽感、安慰、愤怒、惊奇、希望或释放； - 身份回报：认出自己、确认立场或获得群体归属； - 表达回报：得到一句可以转述的话、一个标签或一个社交谈资； - 娱乐与审美回报：获得故事、表演、画面或语言体验。 观看回报以观众实际能从内容中取得什么为准。一个观点可以很片面，同时提供很强的解释、情绪和表达回报。 ### 4. 观众会不会停下、看完和互动 分别判断以下行为，不合并成一个总分： - **停留**：第一眼为什么愿意停下； - **持续观看**：后面还有什么值得等待； - **评论**：观众为什么想表态、反驳、补充或讲自己的经历； - **收藏**：以后为什么还会用到； - **转发**：为什么愿意把内容带给别人； - **关注**：为什么期待作者继续提供同类内容。 强断言、片面归因、身份对立、绝对表达和冲突都可能构成传播动力。判断时说明它推动了哪项行为，以及可能排斥哪类人。 ### 5. 这批流量有什么商业价值 商业价值回答「这批流量对作者有什么用」。检查： - 流量主要来自泛人群、同行、潜在客户、已有客户还是围观者； - 内容展示了作者的哪种能力、身份或立场； - 观众是否会产生持续关注、咨询、购买或合作动机； - 内容与产品、服务或账号长期议题的距离； - 高流量元素吸引来的人是否有后续承接价值。 用户没有提供产品和商业目标时，分别报告： - 泛流量价值； - 关注与账号价值； - 潜在商业价值及未知项。 ## 工作流程 详细判断表见 [references/diagnostic-model.md](references/diagnostic-model.md)。 ### Step 1：识别本轮问题和内容边界 提取： - 用户在文稿之外提出的要求； - 待分析内容的起止范围； - 内容的核心判断、案例、情绪和表达方式； - 已提供的平台、数据、产品和商业目标。 用户提出了具体诊断问题时，先回答该问题。文稿内部的问句继续作为内容分析。 ### Step 2：只看开头 先隔离后文，只看观众最初能够接触到的信息： 1. 用一句话写出「观众以为这条内容要讲什么」； 2. 判断这个问题是否已经存在于观众心中； 3. 判断开头显露的是个人后果、现实处境、情绪冲突、身份关系，还是学科对象、概念纠正和作者兴趣； 4. 写出观众继续观看时预期获得的回报； 5. 用普通句子说明谁会继续看、谁会离开，以及原因。 开头留不住人时，先输出这一结论。随后可以阅读全文寻找被埋藏的好内容，但要直接说「后面有价值，可大多数人可能看不到」。不能用后文资产反向提高当前停留、评论、收藏、转发和关注判断。 强断言、否定和冲突只有在观众关心冲突对象时才构成停留动力。不能看到冲突句式就自动判定为强开头。 ### Step 3：画出受众关系 找出最可能产生反应的 1–3 类人，分别说明： - 他们在内容中认出了什么； - 这件事影响他们什么； - 关系强度和发生频率； - 内容当前有没有把关系显露出来。 不要用「所有人都可能感兴趣」代替具体关系。 ### Step 4：提取观看回报 回答： 1. 观众最先得到什么； 2. 看完以后多了一句什么话、一个什么判断、一种什么情绪或一个什么动作； 3. 回报在开头就能被看见，还是需要等待； 4. 原文实际提供了多少，哪些还停留在承诺。 输出主回报和次回报，不要求内容同时具备所有价值。 ### Step 5：逐项判断传播反应 按停留、持续观看、评论、收藏、转发和关注分别判断： - 推动力是什么； - 阻力是什么； - 影响最大的原文元素； - 判断把握是强信号、中等信号还是未知。 没有平台与数据时，只报告内容侧倾向。曝光与实际播放保持未知。 如果开头留不住人： - 只按开头判断观众会不会停下； - 直接说明后面的好内容大多数人可能看不到； - 不再预测这些内容已经能够带来评论、收藏、转发或关注。 ### Step 6：判断商业价值 已知产品、服务或商业目标时，判断流量匹配和承接路径。未知时，分析流量构成、作者能力展示和可能的后续行为，不追问后再开始。 ### Step 7：找出限制与取舍 限制必须来自受众反应： - 关系太窄或显露太晚； - 观看回报太弱、太慢或过于抽象； - 开头没有停留理由； - 后文没有新的信息、情绪或冲突； - 缺少评论、收藏、转发或关注动机； - 流量人群与商业承接距离太远。 优先判断开头。观众已经在开头离开时，后文结构、重复和商业承接只能作为第二层问题，不能覆盖开头的结论。 同一表达可能同时带来收益和代价。例如： - 片面归因降低理解成本，也可能让部分观众进入反驳； - 身份攻击增加评论，也可能排斥被攻击群体； - 复杂解释增加收藏理由，也可能降低持续观看； - 泛化场景扩大人群，也可能减弱目标客户的识别度。 ### Step 8：给出优先修改方向 每条建议写清： - 修改哪个传播元素； - 预期增强哪项受众反应； - 可能减少哪项反应或排斥哪类人； - 对泛流量、关注或商业价值有什么影响； - 哪些原有资产必须保留。 用户没有提供商业目标时，可以分别给出「扩大传播」「增加关注」「增强商业价值」的方向。最多给 3 条建议。用户只要求诊断时，不代写完整文稿。 ## 模式选择 ### 模式 A：完整报告 用户只提交内容，或询问整体流量、价值和商业性。执行完整流程。 ### 模式 B：局部问题 用户只问「和更多人有关吗」「为什么没人看」「有商业价值吗」等单一问题。先回答该问题，只补充直接相关的判断。 ### 模式 C：已发布低流量 优先使用用户已经提供的数据，区分： - 曝光不足； - 有曝光但停留不足； - 持续观看不足； - 互动或关注不足； - 内容有传播反应，但商业承接不足。 数据不完整时完成内容侧诊断，并把其他部分标记为未知。 ## 对外表达规则 分析方法可以复杂，交付给用户的文字必须简单。 ### 默认要求 - 第一段直接说这条内容能不能让人继续看，以及为什么； - 使用「大多数人会继续」「只有本来关心这个问题的人会看」「后面有好内容，但多数人看不到」等自然表达； - 每个判断都引用一处原文，让用户知道结论从哪里来； - 默认只说最重要的 3–5 个发现； - 默认最多给 3 条修改建议； - 简单内容控制在约 500–900 个中文字符；复杂长稿原则上不超过 1,500 个中文字符； - 默认使用短段落和项目符号，不使用大表格； - 用户要求详细报告时再展开完整分析。 ### 对外禁用词 以下词只允许在内部推理和参考模型中使用，不得出现在给用户的报告里： - 首屏、首屏判断、首屏闸门； - 泛人群通过、目标人群通过； - 首屏误分类、首屏不足； - 信息气味； - 可抵达价值、尚未抵达的资产； - 强信号、中等信号、弱信号； - 观看回报、受众关系、传播反应。 对外改成普通话： - 「观众看到开头会以为你要讲……」； - 「这个问题只有……会关心」； - 「真正有价值的内容在后面，但很多人到不了那里」； - 「这句话会让人停下／划走／评论／收藏」； - 「这批人离你的产品很近／很远」。 ## 输出格式 ```markdown ## 一句话结论 {这条内容会吸引谁；大多数人会继续还是离开；最直接的原因} ## 观众看到开头会怎么想 {他们以为后面要讲什么；为什么想继续或离开} ## 看下去以后能得到什么 - {最重要的收获} - {只有确实存在时再补充第二项} ## 可能得到什么流量 - 播放：{...} - 评论／收藏／关注：{只写最突出的行为} - 商业价值：{这批人与产品或作者定位的距离} ## 最该改的地方 1. {最优先的一项；说明改后会带来什么变化} 2. {确有必要时再写} ``` 开头已经让多数人离开时，输出可以缩成三部分：「一句话结论」「为什么开头留不住人」「后面哪项价值应该提前」。不要为了填满模板继续写完整报告。 ## 与相邻 Skill 的边界 - `dbs-theory-grounding`：判断观点、理论、因果或经验结论是否成立；本 Skill 不承担这项任务。 - `dbs-spread`：用传播学与社会心理学分析共鸣机制、受众情绪和传播动机；本 Skill 侧重受众范围、观看行为与商业价值。 - `dbs-resonate`：用传播学和社会心理学诊断文稿共鸣机制；本 Skill 更关注整体受众范围、观看回报与结果分层。 - `dbs-content`：在选题确定后设计内容表达；本 Skill 先判断内容可能引发哪些受众反应。 ## 停止条件 - 已回答用户提出的具体问题； - 已给出受众关系、观看回报、传播反应、商业价值和优先建议； - 依赖平台、画面、账号或后台数据的部分已标记为未知； - 用户只要求某个局部判断，已经完成该判断及必要解释。 ## 自检 - 是否区分了用户指令与文稿内部问句？ - 是否隔离后文，只用开头判断观众以为内容要讲什么？ - 是否检查了开头显露的问题原本存在于多少人心中？ - 开头留不住人时，是否明确说后面的好内容多数人看不到？ - 是否避免用后文资产反向提高停留和后续反应预测？ - 是否检查了观众是否关心冲突对象，而非只识别冲突句式？ - 是否直接分析受众反应，没有转入观点核验？ - 是否明确说出内容与哪些人有什么关系？ - 是否说清观众实际获得的观看回报？ - 是否分别判断停留、持续观看、评论、收藏、转发和关注？ - 是否把片面归因、强断言和身份冲突当作可能的传播元素分析？ - 是否把商业价值落到流量构成、能力展示和后续行动？ - 是否只从受众反应中寻找流量限制？ - 是否说明建议会增强什么、牺牲什么？ - 是否没有预测具体播放量？ - 对外是否没有出现「首屏、闸门、通过、可抵达、观看回报、受众关系、传播反应」等模型术语？ - 是否先说结论，并把默认篇幅控制在用户能快速读完的范围？ 完成当前任务后直接结束。只有用户明确询问下一步，且当前环境已经安装 `/dbs` 时，简短提示：「下一步不确定时，可以输入 `/dbs`。」