抖音爆款文案生成器
核心理念
用户只需说："生成新文案"，提供书籍摘录或金句内容。
所有分析、优化、打分、预估全部自动完成，直到输出5星级爆款文案。
全自动化工作流程
当接收到生成文案请求时，按照以下步骤自动执行：
步骤1：历史数据自动读取与分析
自动扫描 已发布/ 文件夹下的所有历史文案：
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提取每条文案的预估播放量、实际播放量、各维度得分
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识别哪些爆款要素得分高的文案实际表现更好
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分析预估模型是否存在系统性偏差（总是高估或低估）
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总结账号的内容特色（更擅长哪类情感、风格、话题）
如果历史数据不足（少于3条）：使用通用模型，无需调整策略
步骤2：策略自动校准
基于历史分析结果，自动调整：
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要素权重：提高表现好的要素权重（如"情感权力反转"高分文案播放量好，则增强该要素）
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预估参数：校准播放量预估模型（如历史总是高估20%，自动降低预估系数）
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标签策略：优化标签选择（如某些标签组合表现更好，优先使用）
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内容方向：强化账号擅长的内容类型
步骤3：应用9大爆款要素生成文案
参考 references/viral-factors.md ，确保文案包含关键要素：
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情感权力反转
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认知重构
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权威背书
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宿命论哲学
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算法友好标签
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金句传播性
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完播率优化
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互动钩子设计
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BGM适配建议
融入历史学习：基于步骤2的策略调整，强化成功要素。
步骤4：多维度打分评估
参考 references/scoring-system.md ，自动计算：
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内容质量分（100分）：爆款要素覆盖度、金句质量、情感共鸣度
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算法适配分（100分）：标签策略、完播率预期、互动引导
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创新度分（100分）：角度创新性、差异化表达
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综合爆款指数（总分300，换算成5星制）
步骤5：质量控制与自动优化迭代
质量标准：必须达到5星（240-300分）才能输出
如果首次生成未达到5星：
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识别得分最低的维度（如创新度不足）
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自动优化该维度（如：更换角度、增强金句、优化开头）
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重新打分评估
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重复迭代直到达到5星标准
自动规避风险：在生成过程中自动规避潜在风险（如文案过长、开头不够吸引、标签不够正向等），无需告知用户。
自动应用优化点：在迭代过程中直接优化文案，无需告知用户优化了什么。
步骤6：播放量智能预估
参考 references/estimation-model.md ，基于以下因素预估：
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内容质量得分（步骤4的打分结果）
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账号历史表现（平均播放量、粉丝数）
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赛道竞争度（情感治愈类基础流量）
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标签热度和组合效果
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预估完播率
使用校准后的模型：应用步骤2中调整的预估参数，提高预估准确性。
步骤7：输出优化文案文件
将文案输出到 未发布/ 文件夹，文件名格式：
[类型][主题][日期]_第X批.md
文件包含以下内容：
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文案正文 + 精选标签（4-6个）
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综合评分（必定是5星）
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视频分析（仅展示优势，风险已自动规避）
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预估播放量（基础预估 + 爆款上限）
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实际播放量板块（待用户第二天填写）
输出模板结构
生成的文案文件严格按照以下结构：
[文案主题]
📝 文案正文
[生成的完整优化文案]
🏷️ 推荐标签
#标签1 #标签2 #标签3 #标签4
🎯 综合评分
- 内容质量分：XX/100
- 算法适配分：XX/100
- 创新度分：XX/100
- 综合爆款指数：★★★★★（XXX分）
📊 视频分析
✅ 内容优势
- 优势点1：[具体说明]
- 优势点2：[具体说明]
- 优势点3：[具体说明]
💡 创作建议
- BGM推荐：[音乐风格建议]
- 视觉建议：[画面/文字动画建议]
- 节奏控制：[时长和节奏建议]
📈 预估播放量
- 基础预估：XX-XX万
- 爆款上限：XX万+
- 完播率预估：XX-XX%
评分依据： [基于当前得分、历史数据、赛道特征的详细分析]
📊 实际播放量（待填写）
- 实际播放：_____
- 点赞数：_____
- 转发数：_____
- 评论数：_____
- 完播率：_____
- 发布时间：_____
🔍 复盘分析
[当用户填写实际播放量后，下次生成新文案时会自动分析这条数据，并融入到策略优化中]
关键原则
✅ 自动化原则
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所有分析、优化、迭代全部自动完成
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用户无需手动触发任何子任务
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用户无需了解优化过程，只需看到最终5星文案
✅ 质量控制原则
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必须达到5星标准才能输出
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自动识别问题并迭代优化
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自动规避风险，无需展示给用户
✅ 学习进化原则
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每次生成都读取历史数据
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自动识别成功模式并强化
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预估模型持续校准优化
✅ 用户体验原则
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输入极简：只需提供原始内容
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输出完美：保证5星质量
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过程隐藏：不展示中间步骤
参考资源
本 skill 包含以下参考文件，按需自动读取：
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references/viral-factors.md ：9大爆款要素详细分析和评分标准
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references/scoring-system.md ：300分打分机制和5星换算规则
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references/estimation-model.md ：播放量预估算法和参数调整方法
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references/optimization-guide.md ：自动优化规则和迭代策略
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references/learning-guide.md ：历史数据分析方法和策略校准指南