<!-- title: 六件内容Skill的说明书体检 -->

# 六件内容Skill的说明书体检

## 概述

内容办公类 Skill 拆得已经不少了：改写、图表、心理、段子、成品、课件、表格、出纸、纪要，各条线都有人横评过。本期换一把尺子——不看功能多寡，专看**说明书把"什么叫做好了"写成了什么样**。

我从本机在册的内容办公 Skill 里挑出六件能串成一条完整产线的：网页取料用 `defuddle`，选题策略用 `content-strategy`，一稿多发用 `content-repurposer`，逻辑配图用 `text-logic-diagram`，海报成图用 `markdown-to-image`，成片与验收用官方 `pptx`。六件全部逐行读过 SKILL.md 原文，本文的引文都来自原文。

核心发现一句话：**同样一个问题——"输出合格吗"——这六件给出了六种完全不同的写法。** 有的一件把答案写成禁令，有的一件写成矩阵，有的一件写成像素规格，有的一件写成权重表，还有一件干脆只有三十行、只告诉你"该用哪个命令"。对想自己写 Skill 的人来说，这六种写法比这六个工具更值钱。

## 一、六件在产线上的位置

```mermaid
flowchart TD
    A["defuddle 网页取料"] --> B["content-strategy 选题策略"]
    B --> C["content-repurposer 一稿多发"]
    C --> D["text-logic-diagram 逻辑配图"]
    D --> E["markdown-to-image 海报成图"]
    E --> F["官方 pptx 成片与验收"]
```

这六件恰好覆盖"从一条网页链接到一份可交付的 PPT"的六段。注意它们**没有任何一件是脚本重的**：只有 `markdown-to-image` 带一个 Python 脚本，`defuddle` 带一个 npm CLI，其余四件全是纯提示词资产。这说明内容办公赛道的门槛不在工程，在**把标准写清楚**。

## 二、评测对比表

| Skill | 功能完整度 25% | 设计质量 25% | 实战效果 20% | 上手难度 15% | 社区活跃度 15% | 加权总分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 官方 pptx | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★ | **4.50** |
| text-logic-diagram | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★ | **4.25** |
| content-strategy | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★★ | **4.10** |
| content-repurposer | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★ | **4.00** |
| defuddle | ★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | **3.90** |
| markdown-to-image | ★★★ | ★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★ | **3.20** |

> 口径说明：六件均为本机在册 Skill，引文出自各自 SKILL.md 原文；社区活跃度按包内维护痕迹（更新日志、依赖声明、姊妹件完整度、所属仓库规模）折算，不采用无法核实的下载量数字。

## 三、六件逐个拆

### 1. 官方 pptx：把"合格"写成禁令，再写成闭环

这是六件里唯一有完整验收闭环的一件。它的 "Design Ideas" 一节不写"要美观"，而是写死可判定的禁令与尺寸——"Don't skimp on size contrast — titles need 36pt+ to stand out from 14-16pt body"、"Don't center body text"、"NEVER use accent lines under titles — these are a hallmark of AI-generated slides"。十条 Avoid 清单加十套带十六进制色值的配色表（Midnight Executive `1E2761`、Claude 羊皮纸 `f5f4ed`、赭石 `c96442`），构成可机械核对的视觉规范。

更狠的是 QA 一节，它开篇就否定模型的默认行为："Assume there are problems. Your job is to find them."，并规定"your first render is almost never correct"；视觉检查一段直接要求派子代理去看图（"even for 2-3 slides"），因为"you've been staring at the code and will see what you expect, not what's there"；最后一句是硬门槛——"Do not declare success until you've completed at least one fix-and-verify cycle."

**短板**：依赖不轻（markitdown、Pillow、pptxgenjs、LibreOffice、Poppler 五件套），且整套规范只服务 PPT 一种产物；换成长文或海报，这十条禁令大半用不上。

### 2. text-logic-diagram：把"合格"写成像素与字数

它的合格标准全是规格：画布 `viewBox 0 0 800 500`，内边距上下左右各留 40px，节点标题 14px/600 字重，连接线标注 10px；中文适配规则写得极细——"中文字符宽度约为英文 2 倍，节点宽度按 14px × 字数 × 0.7 估算"、"概念名称控制在 2-10 个汉字"、"连接线标注使用 4-8 个汉字"。

另一层是关系语义：递进、流程、循环、层次、对比、矩阵六种关系各有一张"适用场景 + 视觉特征"表，并逐型规定布局（流程超过 4 个节点折行、对比关系左右对称并用不同色调、矩阵用网格与浅色背景分区）。它还规定了触发条件的正负两面——用户说"生成逻辑图""拆成图""可视化"要命中，"粘一段文本"则不该命中。

**短板**：主题硬编码（暖棕 `#7a6e5e` + 赭石 `#c96442` + JetBrains Mono），换品牌要改色表；多段文本必然拆成多张图，单文件输出会越来越长。

### 3. content-strategy：把"合格"写成权重

它不谈成稿质量，谈的是选题质量。核心是一张四因子权重表：Customer Impact 40%、Content-Market Fit 30%、Search Potential 20%、Resource Requirements 10%，并给出可套用的评分模板（每个想法在四列打分后加权求和）。这一手把"我觉得这个题好"变成了可比较的数。

另有两处工程化设计：一是买家旅程分档，用固定修饰词表把关键词映射到认知/考虑/决策/实施四段（"what is / how to / guide to" 归认知，"best / top / vs / alternatives" 归考虑）；二是"Searchable vs Shareable"二分，每类给出写作规则，可搜索内容要求"标题、标题层级、首段、URL 四处都放关键词"，可分享内容要求"lead with a novel insight, original data, or counterintuitive take"。

**短板**：它不是写作件而是规划件，输出是"内容支柱 + 优先级选题表 + 集群图"，不能直接出稿；且开工前要求先读 `.agents/product-marketing-context.md` 之类的上下文文件，没有上下文时它会退化成一份问答提纲。

### 4. content-repurposer：把"合格"写成矩阵

它的骨架是一张 6×6 的转换矩阵：横轴是博客、研报、演示、视频、案例、数据六种源格式，纵轴是 X、LinkedIn、Instagram、Newsletter、Blog、Podcast Notes 六个出口，每格给出该组合的产物形态。随后是四步流水线（审计源内容 → 映射平台 → 转换 → 排期分发），每步都有可数的要求：审计要抽出"1 句核心信息、3-5 个数据点、3-5 个支撑论点"。

平台规则写得极具体：X 线程"5-12 条为宜，Hook 必须能独立成立，每条最多 1-2 个数据点"；LinkedIn"前两行必须抓人（折叠线之前），1300 字符是甜区，链接放评论区"；Instagram 轮播"最多 10 张，单页不超过 30 词"；Newsletter"500-800 词，一封只讲一件事"。最后附一张发布前检查表，分内容完整性、格式合规、品牌一致性三组共十四条勾选项。

**短板**：末尾 "See Also" 用相对路径指向同级的 marketing / newsletter-creator / brand-identity 三个兄弟件，单件安装时这些目录通常不在；而且全套规则以英文平台为基准，小红书、公众号这类中文平台需要自己补一节。

### 5. defuddle：把"合格"写成"该用谁"

三十来行，全篇没提排版、没提风格，只讲一件事：什么情况下该用它。

```
Use Defuddle CLI to extract clean readable content from web pages.
Prefer over WebFetch for standard web pages — it removes navigation,
ads, and clutter, reducing token usage.
```

之后是命令表（`defuddle parse <url> --md`、`-o content.md`、`-p title`）和一张输出格式表（`--md` / `--json` / 默认 HTML / `-p` 单属性）。它的验收标准只有一条：正文干净、token 少。它还把安装也写进说明书——"If not installed: `npm install -g defuddle-cli`"。

**短板**：覆盖极窄，只处理"标准网页"，PDF、登录态页面、动态渲染页面都不归它管；也没有给出"提取结果为空或过短时怎么办"的兜底。

### 6. markdown-to-image：把"合格"写成尺寸与分支

它是六件里唯一自带脚本的：`python3 scripts/md_to_image.py --file content.md`，参数表列了 `--output-dir`、`--width`（默认 1080）、`--items-per-page`（默认 5）。产出规格完全固定：3:4 比例、1080×1440、PNG、自动分页、命名 `page_1.png`，默认落在 `attachments/MMDD`。

它还有两处别处少见的写法。一是**关键词分支的头图**：命中 `AI`/`AGI`/`通用` 走"神经网络节点 → 大脑 → 对话泡泡"，命中 `开源`/`open source` 走"开源符号 → 代码括号 → 分享图标"，默认走"麦克风 → 声波 → 人物对话"。二是**智能标题**：从 `> **嘉宾**: …` / `> **主题**: …` 两行元信息里抽出来，拼成「嘉宾：主题」。

**短板**：它的标题逻辑绑死了"访谈/播客摘要"这一种输入，普通文章会得到一个别扭的标题；主题头图只有三个分支，超过三类的内容会一直落在默认的麦克风风格上；依赖 Playwright + Chromium，首装成本是六件里最高的。

## 四、六项体检：说明书体检表

把上面六件横过来看，可以用这六项指标量化"这份说明书写得好不好"：

| 指标 | 看什么 | 六件的分布 |
|---|---|---|
| 触发词 | 是否写明何时命中、何时不命中 | 只有 text-logic-diagram 同时写了正反两面 |
| 输入契约 | 是否声明输入形态与缺省行为 | content-strategy 读上下文文件、defuddle 收 URL，最明确 |
| 输出规格 | 是否写死产物的尺寸、字数、命名 | text-logic-diagram、markdown-to-image 最硬（像素级） |
| 验收标准 | 是否给可判定的通过条件 | 官方 pptx 独有"至少一次修复-复验循环" |
| 边界处理 | 是否写失败、缺失、越界怎么办 | 六件都缺；defuddle 提了安装兜底，其余未提 |
| 渐进披露 | 是否把细节下沉到子文件 | 官方 pptx 用 editing.md / pptxgenjs.md 分流，做得最规范 |

这张表最有价值的一列是最后一列：六件里只有官方 pptx 一件做到了"主文件只当目录、重活交给脚本与子文档"。其余五件把全部标准堆在一个文件里，随着功能增长必然腐烂。

## 五、能直接抄走的六条写法

**第一条：把禁令写成硬词。** "Don't create boring slides" 是建议，"NEVER use accent lines under titles" 是禁令。模型对禁令的服从度远高于建议。

**第二条：把风格写成数值。** 字号 36-44pt、正文 14-16pt、边距 0.5"、节点文字 2-10 个汉字——数值不需要模型领会，只需要模型执行。

**第三条：把"合格"拆成可数清单。** "core message 1 句、数据点 3-5 个、支撑论点 3-5 条、单页不超过 30 词、线程 5-12 条"，比"内容要精炼"有用一百倍。

**第四条：把主观判断改写成加权打分。** 40/30/20/10 的四因子权重，能把"我觉得这个题好"变成一张可比较的表。

**第五条：先写失败，再写成功。** 官方 pptx 的 QA 一节以"Assume there are problems"开篇，把验收从"确认"改成"找茬"，这是六件里唯一逆着模型本能写的段落。

**第六条：用分支覆盖未知输入。** markdown-to-image 用三个关键词分支兜住全部主题，比"请根据内容生成合适头图"这种开放描述稳得多。

## 六、安装与使用

```bash
# 网页取料：先装 CLI，再装 Skill
npm install -g defuddle-cli
defuddle parse https://example.com --md -o content.md

# 选题策略（coreyhaines31 营销技能包内）
npx skills add coreyhaines31/marketingskills content-strategy

# 一稿多发（社区有多个实现，任选其一）
npx skills add onewave-ai/claude-skills@content-repurposer
# npx skills add beginnersinai/content-repurposer

# 逻辑关系图（xxsong5/draw-skills 为 MIT 协议源仓库）
npx skills add zephyrwang6/draw-skill@text-logic-diagram
# 或 git clone https://github.com/xxsong5/draw-skills ~/.claude/skills/draw-skills

# 海报成图
npx skills add zephyrwang6/myskills/markdown-to-image
python3 scripts/md_to_image.py --file content.md --items-per-page 5
pip3 install playwright markdown requests && playwright install chromium

# 官方 pptx：随 Claude Code 默认插件分发，命名空间 example-skills:pptx
# 依赖：pip install "markitdown[pptx]" Pillow；npm install -g pptxgenjs
#       LibreOffice(soffice) + Poppler(pdftoppm)
```

## 七、排行榜

**按说明书质量**：官方 pptx ＞ text-logic-diagram ＞ content-strategy ＞ content-repurposer ＞ markdown-to-image ＞ defuddle。

**按开箱即用速度**：defuddle ＞ content-repurposer ＞ text-logic-diagram ＞ 官方 pptx ＞ content-strategy ＞ markdown-to-image。

**按可改造性（抄走改写的价值）**：text-logic-diagram ＞ content-strategy ＞ content-repurposer ＞ 官方 pptx ＞ markdown-to-image ＞ defuddle。

**按"把标准写清楚"的示范价值**：官方 pptx（禁令 + 验收闭环）＞ content-strategy（权重表）＞ text-logic-diagram（规格表）＞ content-repurposer（矩阵 + 勾选表）＞ markdown-to-image（尺寸 + 分支）＞ defuddle（路由声明）。

**综合推荐**：想立刻提效，装 defuddle + content-repurposer 两个纯提示词件，零依赖、十分钟见效；想认真写自己的 Skill，从官方 pptx 的 QA 一节和 content-strategy 的权重表各抄一段，一个给你验收标准，一个给你决策方法。

---

## 参考来源

1. [Anthropic 官方 Skills 仓库](https://github.com/anthropics/skills) — 官方 pdf/pptx/xlsx/docx 等出厂件的源码出处，官方 pptx 件的 SKILL.md 即出自此系
2. [xxsong5/draw-skills](https://github.com/xxsong5/draw-skills/blob/main/skills/text-logic-diagram/SKILL.md) — text-logic-diagram 的源仓库与 SKILL.md 原文路径（MIT 协议），六种关系类型与设计系统 token 原文
3. [coreyhaines31/marketingskills](https://github.com/coreyhaines31/marketingskills) — content-strategy 所属的营销技能包仓库，9 月公开数据为 4.9 万星量级的技能合集
4. [onewave-ai/claude-skills](https://github.com/onewave-ai/claude-skills) — content-repurposer 的多个公开实现之一，转换矩阵与平台规则原文出处
5. [zephyrwang6/draw-skill](https://github.com/zephyrwang6/draw-skill) — draw-skill 技能家族仓库，与 text-logic-diagram、chart-craft 系列同源
6. [kepano/defuddle](https://github.com/kepano/defuddle) — Defuddle CLI 项目主页，网页正文提纯工具的官方出处

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