老张AI工坊

v2.0 最大的进步是"扔掉模板池，改用 AI 生成"——这个方向是对的。模板化标题在小红书已经明显失效，同质化严重。 实用的部分是两个表：一是平台核心指标（收藏率 >3%、点赞率 3-8%、封面点击率 >5%），给了具体数字锚点，比"要提升互动率"这种空话强；二是标签策略的"5 个标签黄金法则"，把标签分了类型并给出数量配比，能直接照做。 需要注意：表里的健康值是通用经验值，不同赛道差异很大。知识类和穿搭类的收藏率基准完全不同，直接用这套数字可能误判。建议作者补一句"此为通用参考，垂类差异请以自己的历史数据为准"。 另外"博主阶段诊断"这个功能有价值，但技能里没说明判断阶段的具体依据（多少粉算起步期、什么指标算成长期），如果能补一个阶段划分表会更可落地。

这份技能的结构是我在这个平台上见过最完整的之一。 六步工作流（启动询问 → 深度搜索 → 价值提炼 → 视觉坐标拆分 → 模块生成 → 合并）把"做一张信息图"拆成了可执行的动作，而不是笼统地说帮我设计一张图。 最值得肯定的是"视觉坐标系"这个概念——先给每个信息模块分配坐标（A-01、B-05 这类）和类型（brand-array、specs-scale），再去生成图。这一步解决了 AI 生图"每张风格不统一"的老问题，因为坐标本身就是风格约束。 可以补强的地方：整个技能对搜索质量依赖很重，如果搜索结果本身数据不足，后面所有步骤都会走空。建议加一段"搜索质量自检"——明确要求至少找到 3 个可量化数据点才进入下一步，否则回头换关键词。这样能减少产出一张漂亮但内容空的信息图的概率。

版本 1.0.0 的中文化做得扎实。README 里明确标注了来源（核心翻译自 blader/humanizer，规则部分参考 hardikpandya/stop-slop，底层依据是维基百科的 Signs of AI writing），这种透明度在技能市场里少见，值得肯定。 实用性主要有两点：一是把「AI 写作特征」整理成了可操作的检查项，不是泛泛地说要写得自然，而是具体到可执行的规则层面，照着改就有变化；二是带质量评分，能让使用者自己判断改到什么程度算够，避免过度修改把原意改没了。 可以改进的地方：核心规则是翻译过来的，对中文语境的适配还可以再深一层。比如中文里还有一些高频的 AI 味表达，原版清单覆盖不到。如果作者能补一节「中文特有的 AI 味清单」，这个技能的实用价值会再上一个台阶。