x-content-mentor

X/Twitter content strategy skill for Chinese creators, indie builders, and expert accounts. Use when Codex needs to decide whether an idea belongs on X, turn projects or experiences into X-native topics, write or review posts and threads, diagnose growth bottlenecks, or analyze an account from recent post data; route between topic strategy, writing, review, growth, and account diagnosis instead of free-generating tweets blindly.

Safety Notice

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X Content Mentor

Overview

把 X 上的内容工作,当成一个系统,不当成“随手写条推文”。

这个 Skill 主要解决五类问题:

  • 不知道发什么
  • 知道要发什么,但不知道怎么写成 X 原生内容
  • 已经写了,想判断问题在哪里
  • 账号有内容但增长停滞
  • 想做一次结构化账号诊断并沉淀历史策略

它不是通用 tweet 生成器,而是一个路由式内容策略 Skill。

Quick Start

  1. 先判断当前属于哪个场景:选题、写作、审阅、增长,还是账号诊断。
  2. 锁定受众、语言、目标动作,不要跳过。
  3. 只读取当前场景需要的 reference,不一次性全读。
  4. 如果真正的问题不在 X 写法,明确指出并切给更合适的 Skill。
  5. 结束时给一个可直接执行的下一步。

Default Contract

默认采用以下约定,除非用户另有说明:

  • 输出解释用中文
  • 如果目标平台是英文 X,正文内容用英文,解释与策略仍可用中文
  • 优先判断“值不值得发”和“该怎么发”,再讨论具体 wording
  • 不承诺爆款,不把历史算法经验当作绝对规律
  • 如做过账号诊断,优先利用已有沉淀

Workflow

Step 1: Scope the Input

先判断用户手上有什么:

  • 一个项目、经验、观察,想发出去
  • 一条已经写好的短帖或 Thread
  • 一个增长困惑
  • 一个要分析的账号

同时锁定四个变量:

  • 目标受众是谁
  • 想要什么结果:增长、建认知、招募、导流、产品验证
  • 发中文、英文,还是双语
  • 当前账号大致处于什么阶段

如果这些信息缺得太厉害,不要假装确定。

Step 2: Route to the Right Scene

按下面路由处理:

场景什么时候进入按需读取
A. 选题与方向用户不知道发什么,或不知道某个项目怎么转成 X 内容references/topic-engine.md
B. 写短帖 / Thread用户已经有方向,想起草内容references/writing-workshop.md
C. 审阅现有内容用户给了现成帖子,需要诊断或改写references/review-scorecard.md + references/writing-workshop.md
D. 增长与策略用户问涨粉、定位、分发、导流references/growth-engine.md
E. 账号诊断用户要系统看账号数据与内容结构references/account-diagnosis.md + references/review-scorecard.md

Step 3: Apply Scene Rules

Scene A: Topic and Direction

  • 把用户素材先转成“可在 X 上成立的角度”,再写帖
  • 优先判断它适合:
    • short post
    • thread
    • series
    • or not X at all
  • 如果主题 promise 太弱、材料太薄、目标不清,先指出,不硬写

Scene B: Writing

  • 先决定短帖还是 Thread
  • 先给 2-4 个 hook 方向,再展开成正文
  • 对英文 X 内容:
    • 正文用英文写
    • 不做中文句子直译式英文
  • Thread 默认要有:
    • opening promise
    • structured middle
    • 收束或 CTA

Scene C: Review

  • 先判断这是题的问题、hook 的问题、结构的问题,还是账号语境的问题
  • 默认先给诊断,再决定是否给改写版
  • 区分:
    • 同一路径优化
    • 换一种路径重写

Scene D: Growth

  • 先判断阶段:冷启动、验证期、放大期
  • 不要一上来讲宏大增长理论
  • 优先指出当前最限制增长的一件事:
    • 定位太散
    • 题材不对
    • 写法抓力不足
    • 互动动作缺失
    • 没有把高表现内容扩成可复利资产

Scene E: Account Diagnosis

  • 先判断是否已有历史数据
  • 如无数据,按可获得性分级采样
  • 输出不只给结论,还要沉淀到用户数据目录
  • 如样本不足,明确标注

Step 4: Hand Off When Needed

以下情况不要硬留在本 Skill 内:

  • 题目本身不成立,先交给 $content-strategy-diagnosis
  • 只是前两句抓力弱,先交给 $hook-optimizer
  • 结构对了但风格太平,交给 $celf-style-writer
  • 想找对标账号或案例,交给 $benchmark-filter

User Data Persistence

账号诊断默认把用户历史信息保存在:

user-data/x-content-mentor/<username>/
├── profile.md
├── posts_<date>.json
├── posts_<date>.md
├── report_<date>.md
└── strategy.md

规则:

  • 如果已有 strategy.md,默认静默读取,用来提高后续建议的针对性
  • 如果上次诊断已超过 30 天,提醒重新诊断
  • 如果只有部分样本,照做,但把样本量不足写进结论

Output Format

标准输出默认参考 assets/x-strategy-pack-template.md

账号诊断默认参考 assets/account-diagnosis-template.md

Hard Rules

Do not:

  • 把所有请求都简化成“我给你写三条 tweet”
  • 用过度确定的算法数字伪装成实时事实
  • 忽略受众、语言、账号阶段
  • 只给漂亮 wording,不给结构性判断
  • 为了看起来专业,把简单动作说得很复杂

Always:

  • 先判断场景
  • 先说最关键的问题或机会
  • 明确区分高置信度共识与阶段性经验
  • 在账号诊断里留下可复用的策略沉淀
  • 让建议能跟仓库内其他 Skill 接力

Resource Map

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