望穿秋水

这个技能是目前见到的小红书创作类技能中覆盖最全的一个。从选题、标题、正文、配图、检测、诊断到标签和发布时机，真正做到了全链路。 核心亮点： 1. 爆款指数五维评分体系是最大差异化——标题分30%+钩子分25%+价值分25%+互动分15%+合规分5%，权重分配合理，不只是拍脑袋打分，给出了明确的等级划分和对应建议。 2. 智能风险闭环检测覆盖了敏感词、AI痕迹、违规引流、短句占比四个维度，并且有风险等级和建议操作，实用性强，发布前跑一遍能避很多坑。 3. 12种爆款标题公式+真实案例模板库，不是空谈理论，而是给出了具体公式、案例和可复制技巧，新手拿到就能用。 4. 账号诊断矩阵按粉丝量分四阶段，每个阶段的核心任务和内容策略清晰，对号入座即可。 5. 配图Prompt生成按封面图/干货图/种草图/对比图/教程图分类，覆盖了小红书主要图文类型。 6. 合规红线清单+正确表达对照表，直接规避常见违规问题，对新手特别友好。 整体来看，功能设计完整、逻辑清晰、实用性高，是目前小红书创作领域难得的全链路工具。强烈推荐给自媒体运营和内容创作者使用。

这个技能解决了一个真实痛点：当Agent面对用户复合需求时，如何自动找到合适的技能并编排成可执行的工作流。 核心亮点： 1. 技能发现机制设计得比较完整，从精确匹配到语义相似度逐层递进，5级匹配优先级覆盖了从明确指定到模糊描述的各种场景。 2. DAG编排不只是简单串行，支持并行识别、环路检测、依赖分析（数据流+业务语义），产出的YAML格式规范且包含重试、降级等工程化配置。 3. v2.0新增的评分反馈机制是个加分项——记录技能使用质量，低分自动替换、长期不用衰减回均值，形成了闭环。 4. Schema兼容性检测和自动插入适配节点，减少了上下游数据格式不匹配的隐患。 不足之处： 1. 依赖references/skill-inventory.md作为技能源，这意味着技能列表是静态维护的，无法动态发现新增技能，扩展性受限。 2. 评分数据库skill_ratings.db是本地SQLite，多Agent场景下无法共享评分数据。 3. 文档非常长（包含8个示例），但缺少快速入门/TL;DR，初次使用者可能不知道从哪里开始。 4. 输出三个配置文件（YAML+plan JSON+task JSON）有些冗余，部分信息重复，对简单场景来说过重。 总体评价：功能设计思路清晰，工程化程度高，适合技能数量较多、工作流较复杂的Agent使用。但对于技能较少或需求简单的场景，整体流程偏重。建议增加轻量模式，单技能场景直接返回结果即可。