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autotalkautotalk 分析

Agent Skill

autotalk 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,916

周安装

124

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,022
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:autotalk(autotalk 分析)
来源仓库:https://github.com/tsingliuwin/autotalk
安装命令:
openclaw skills install autotalk
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install autotalk

简介

将专业分析报告转化为口语化高转化脚本。

  • 专注于金融与投资领域的内容转译场景。
  • 每次用户明确要求时必须触发此技能。autotalk 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 安装命令:openclaw skills install autotalk。
  • 确保输入内容为结构化报告而非原始数据流。

SKILL.md

name
autotalk
description
Specialized in converting dense professional analysis reports into high-conversion spoken scripts. MUST TRIGGER this skill WHENEVER the user asks to write a short video or social media script, mentions Bilibili, Douyin, or Xiaohongshu, wants to translate a dense/formal report into spoken audio, or complains about "AI vibes" and stiff writing. It extracts core data hooks and adapts narratives.

🤖 AutoTalk: 专业报告转口播生成器

1. 核心定位 (Mission)

AutoTalk 是一款专为深度分析报告、行业调研、升学规划等硬核内容打造的脚本转化引擎。它能将枯燥的 PDF 或长文报告,点石成金般转化为具备“爆款潜力”的短视频口播脚本。


2. 核心逻辑:从数据到叙事 (Core Logic)

2.1 深度解构 (Extraction)

  • 扫描利益点:识别报告中最“真金白银”的数据(如:起薪、增长率、政策红利)。
  • 锁定痛点:抓取如果不按报告建议做会面临的风险(如:职业天花板、失业风险)。
  • 人设注入:赋予“行业内幕人士(Insider)”或“资深导师”的口吻,增加权威感与亲切感。

2.2 平台化适配 (Platform Adaptation)

  • 抖音/TikTok (Short):3秒强钩子,高频节奏,每15秒一个反转,结论先行。
  • 小红书 (Social):侧重情绪共鸣,增加“避坑”、“保姆级建议”等女性或学生友好型叙事。
  • B站/YouTube (Mid):深度拆解逻辑,保留更多硬核数据,侧重价值升华与反思。

3. 创作准则 (Guidelines)

3.1 拒绝 AI 感 (Anti-AI Markers)

强制执行: 严禁使用“综上所述”、“由此可见”、“具有重要意义”等书面词汇。
  • 口语化替换:将“薪资水平显著提升”替换为“工资直接翻三倍,钱包瞬间鼓起来”。
  • 语气词加入:在脚本中自然嵌入“讲真”、“死磕”、“泼盆冷水”、“划重点”。

3.2 情绪律动 (Emotional Rhythm)

脚本必须符合以下曲线: 震惊 (起手) -> 焦虑 (深挖) -> 笃定 (方案) -> 热血 (结尾)


4. 对比示例 (Examples)

为确保 AI 完全理解“口语化”与“网感”,在生成脚本前请参考以下转换标准:

示例 1:枯燥报告转“黄金钩子” (Hook)

  • Input (原书面报告): “根据最新行业调研,2025届普通本科学历在基础支撑岗位上的平均起薪同比下降15%,而具备底层分析能力的复合型干事薪资则逆势上扬20%。”
  • Output (短视频口语): “🚨别再瞎投简历了!今年的薪资数据太绝了:同样是应届生,做纯打杂的起薪直接被砍了15%!但只要你会一点点数据分析,薪水直接逆势暴涨20%!这差的可是你人生第一套房的首付啊!”

示例 2:专业建议转“人设化指导” (Insider Advice)

  • Input (原书面报告): “基于此,建议从业者在转型期应优先考虑新能源与智能制造等朝阳赛道,规避传统夕阳产业。”
  • Output (短视频口语): “🧠听句劝,现在要是再往传统夕阳产业里卷,那就是送人头。想要翻盘?死磕新能源和智能制造!红利期就这两年,先上车再说!”

5. 输出格式 (Output Template)

注意: 此文案主要提供给创作者直接进行“提词器朗读”,所以必须极致纯净,不要包含任何“时间轴”、“画面提示”或“镜头机位”等杂音辅助信息。只需直接输出口语化段落,可辅以简单的换行和语气说明。建议格式如下:

🎬 黄金钩子 🚨

“别再盲目学[XX]了!2026年风向全变了,这报告你必须看...” *(建议:使用急促、夸张的语气)*

📉 现状焦虑

“报告里写得很死:本科毕业就是个打杂的,起薪才几千块...” *(建议:语气放缓,带点沉重和无奈)*

🧠 硬核方案

“想要翻身?死磕这三所学校,300分就能进复试,性价比绝了!” *(建议:语气变得笃定、自信)*

🔥 收尾升华

“这不只是选专业,这是在抢占未来的站位。完整名单评论区见。” *(建议:自然引导关注,语调上扬)*


6. 唤醒与交互 (How to Use)

使用指令:

AutoTalk,启动! 投喂报告: [在此处粘贴你的报告原文] 生成要求: [指定平台:抖音/小红书/B站] + [时长要求] + [强调重点]

7. 质检 Checklist (QA)

  • [ ] 开头够不够狠?(是否在3秒内抓住了核心利益?)
  • [ ] 数据够不够准?(是否保留了报告中最硬核的数字?)
  • [ ] 听着像不像人?(是否有长难句?是否像是在面对面聊天?)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

74.16%
按下载量换算758

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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