- name
- ai-content-tailor
- version
- 1.0.0
- description
- 一篇文章快速拆分成多个平台版本（公众号/小红书/知乎/抖音）
- author
- 小叮当
- tags
Content Repurposer - 内容多平台适配器
一键将同一篇文章改写成适合不同平台的版本，节省内容创作者的时间。
功能
- 📱 多平台适配：公众号、小红书、知乎、抖音四种格式
- 🤖 AI 智能改写：使用 LLM 调整语气、长度、结构
- ⚡ 快速处理：几秒钟生成4个版本
- 📝 保持核心：保留原文核心观点，只调整呈现方式
- 🎯 平台优化：符合各平台特性（标题、段落、标签等）
- 👀 预览功能：预览所有平台版本后再输出
快速开始
1. 安装
clawhub install ai-content-tailor
cd ~/.openclaw/workspace/skills/ai-content-tailor
./install.sh2. 配置 OpenAI API
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"3. 使用
# 快速改写
ai-content-tailor repurpose article.md --output ./versions/
# 指定平台
ai-content-tailor repurpose article.md --platforms wechat,xiaohongshu,zhihu,dy
# 预览模式
ai-content-tailor repurpose article.md --preview
# 批量处理
ai-content-tailor batch ./articles/ --output ./repurposed/参数
| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|---|---|---|---|
input | 路径 | 是 | 输入文章（Markdown/Text） |
command | 选项 | 是 | repurpose 或 batch |
--output | 路径 | 否 | 输出目录（默认：当前目录） |
--platforms | 列表 | 否 | 平台列表：wechat,xhs,zhihu,dy（默认：全部） |
--model | 字符串 | 否 | LLM 模型：gpt-4o/gpt-4o-mini（默认：gpt-4o-mini） |
--preview | 布尔 | 否 | 只预览，不保存文件 |
--tone | 选项 | 否 | 语气：professional,casual,storytelling（默认：自动） |
平台特性
公众号 (wechat)
- 标题：简洁有力，~20字以内
- 结构：段落清晰，每段2-3行
- 风格：正式+亲和力
- 配图提示：[图片] 标注
小红书 (xhs)
- 标题：爆款风格，表情符号，~10-15字
- 开头：引起兴趣/痛点/悬念
- 标签：添加3-5个相关话题标签
- 风格：口语化，真实分享
知乎 (zhihu)
- 标题：具体/疑问/干货
- 结构：观点+论证+案例
- 风格：理性，专业，有深度
- 结尾：开放式问题或总结
抖音 (dy)
- 标题：简短有力，引发好奇
- 结构：快速切入，分点简短
- 风格：口语，节奏快
- 适合口播文案
输入文章要求
- 格式：Markdown 或纯文本
- 长度：建议 500-3000 字
- 内容：完整观点 + 支撑材料
- 标题：清晰的主题
输出文件
article.md
├── wechat_article.md
├── xhs_post.md
├── zhihu_answer.md
└── dy_script.md使用示例
# 改写一篇公众号文章为四个平台版本
ai-content-tailor repurpose my_article.md --output ./all_platforms/
# 只生成小红书和抖音版本
ai-content-tailor repurpose my_article.md --platforms xhs,dy
# 用正式语气改写
ai-content-tailor repurpose my_article.md --tone professional
# 批量处理 articles 文件夹
ai-content-tailor batch ./articles/ --output ./repurposed/ --preview技术栈
- LLM：OpenAI GPT-4o-mini（默认）
- 依赖：openai, python-dotenv
- 配置：~/.openclaw/workspace/skills/ai-content-tailor/.env
License
MIT