首先这里特别感谢 ChenChang x.com/changchen_cc 在 WorkShop 中分享 KOL Marketing 中分享了下这个 Viral Content。感谢启发 ～
Agent Skill GitHub 地址：
https://github.com/JeffLi1993/content-repurposing-skills
实操一个案例：
文章：https://bysocket.com/seo-link-building-conversion-data/
如上图，等会，给出下面两个结果挺好的：
我们选个 Post 2，后会建议你配图方案
你选个配图方案后。将配图 + 文案 自动发布即可！！！
做内容的人都知道，写完一篇长文只是开始。真正吃时间的是分发。
把一篇 3000 字的博客，拆成适合 LinkedIn、X、小红书的短帖子，还得每个平台调语气、换结构、想 Hook、配图。
我自己做了大半年内容分发，总结下来就两个字：重复。
Agent Skill GitHub 地址：
https://github.com/JeffLi1993/content-repurposing-skills
每次都是同一套动作：
80% 的工作是策略性的重复劳动，20% 是对具体内容的判断。
上次做 seo-audit-skill，我用的是 Script + LLM 双层架构，脚本跑确定性检查，LLM 做语义判断。
但内容分发这件事不一样：没有 API 可以调，没有 HTML 可以解析，核心全是策略知识。什么样的 Hook 能拿到注意力，怎么从一篇文章里提取不同角度，怎么让三篇帖子互不重复又各有分工。
所以这次的思路是：把策略知识蒸馏成 Prompt，让 Agent 按我的方法论执行。
给它一篇长文（博客、研究报告、案例分析、产品指南都行），它会输出3 篇差异化的社媒帖子，覆盖 LinkedIn 和 X 两个平台。
每篇帖子包含：
Agent Skill GitHub 地址：
https://github.com/JeffLi1993/content-repurposing-skills
三篇帖子不是同一篇文章的三种改写，而是一个内容组合：
| 帖子 | 主要职责 | 典型角度 |
|---|---|---|
| Post 1 | Attention（拿注意力） | 反直觉观点、信念颠覆 |
| Post 2 | Engagement（拿互动） | 框架、清单、决策规则 |
| Post 3 | Conversion（拿转化） | 故事、案例、资源桥接 |
选完帖子后，还会推荐 3 种配图方案，选一个直接生成。
支持中英文。中文模式有专门的去 AI 化写作规则——不是翻译英文帖子，而是用中文社媒的原生节奏重写。
两种方式：
npx skills add JeffLi1993/content-repurposing-skills --skill long-blog-to-viral-social-posts
/plugin marketplace add JeffLi1993/content-repurposing-skills
/plugin install long-blog-to-viral-social-posts
装好后直接对话：
把这篇文章转成 3 条社媒帖子：https://your-blog-url.com/post
它会自动抓取内容、清洗、提取、生成。你选一条帖子，它再推荐配图方案，选完直接出图。
这个 Skill 和 seo-audit 最大的区别：没有一行脚本，全靠策略知识蒸馏。
seo-audit 的逻辑是"能用代码确认的就不让 LLM 猜" - robots.txt 存不存在，跑个 HTTP 请求就知道了。但内容分发没有这种确定性检查，核心全是决策：从哪个角度切、Hook 怎么写、三篇帖子怎么分工。
所以我做的事情是：把自己手动做了上百次内容分发的经验，编码成一套可执行的工作流。
具体来说，蒸馏了这几层知识：
1. 原子提取框架
长文不是拿来总结的，是拿来拆的。我定义了 9 类“内容原子”——Claims、Data、Insights、Frameworks、Stories、Proof、Quotes、Objections、Resources。Agent 先把长文拆成这些原子，再从中组合帖子。
2. 组合策略
三篇帖子不能用同一个原子、同一个 Hook 家族、同一种互动机制。这是我反复踩坑总结出来的：如果三条帖子只是换了开头，读者一眼就看出来是同一篇文章的三种包装。
3. 70/20/10 评分模型
每篇帖子用 100 分制打分：Attention 占 70（Hook 25 + 观点 15 + 洞察 15 + 模式打断 15），Engagement 占 20，Conversion 占 10。低于 80 分的自动修订。这个权重分配是我观察了大量爆款帖子后总结的——社媒上，注意力就是一切的前提。
4. Hook 生成流程
不是直接写一个 Hook，而是先生成 5 个候选，从不同的 Hook 家族里选，然后按张力、好奇缺口、简洁度、ICP 相关性、证据匹配度打分，选最强的那个。
5. 中文去 AI 化规则
中文社媒帖子最怕的就是“翻译腔”和“AI 味”。我专门写了一套规则：用中文原生节奏重建句序，不直译英文连接词；保留作者第一人称经验；具体事实优先于抽象判断；干掉重复的二元对比、假洞察标记、讲课式铺垫。
整个 Skill 就是一份 SKILL.md + 两份参考文档（Hook 模板库和平台规则），没有脚本依赖。纯粹靠把策略知识写得足够精确、足够结构化，让 Agent 能按步骤执行。
content-repurposing-skills/
└── long-blog-to-viral-social-posts/
├── SKILL.md # Skill 定义 + 12步工作流
└── references/
├── hook-templates.md # Hook 模板库（按家族分类）
└── platform-rules.md # LinkedIn / X 平台规则
Agent Skill GitHub 地址：
https://github.com/JeffLi1993/content-repurposing-skills
这个工具是我自己做内容分发时的效率产物，希望能帮到同样在做内容的朋友。
如果你：
开源 + 免费，期待你的反馈！
Agent Skill GitHub 地址：
https://github.com/JeffLi1993/content-repurposing-skills
上次 seo-audit-skill 我说的是先手动跑几十个网站，才知道哪些检查该用脚本、哪些该用 LLM。
这次也一样。这个 Skill 里的每一条规则：
原子怎么提取、Hook 怎么评分、三篇帖子怎么分工
都不是我拍脑袋想出来的，是手动做了上百次内容分发，一条条总结出来的。
蒸馏自己，就是把隐性经验变成显性规则，再把显性规则编码成可执行的工作流。
这件事 AI 替代不了你。它能执行你的策略，但策略本身得你自己先趟出来。
没有下过苦功夫的人，写不出精确的 Prompt；没有反复踩过坑的人，不知道哪些环节需要约束、哪些地方需要留白。
所以我的建议还是那句话：先自己做，做到能教别人，再让 AI 帮你规模化。
希望这个工具能帮你省点分发的时间，把精力放在写出更好的内容上 🚀
Agent Skill GitHub 地址：
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