Lead 自媒体口播文案 logo

Lead 自媒体口播文案

Community
AzenYes
Lead-自媒体口播文案

把用户的一句话想法/选题/素材,写成能直接开口录的自媒体口播逐字稿(含3个开头候选、标题封面、录制提示、自检),并把纯口播文案(.txt)和执行方案(.md)分别保存到本地项目文件夹作为交付结果。适用抖音、视频号、快手、小红书视频、B站、YouTube/Shorts 等口播短视频与中长视频。当用户说"写口播""口播文案""口播稿""视频文案""短视频脚本""逐字稿""帮我把这个想法写成视频""这个选题怎么讲",或只丢来一个简单想法希望变成视频文案时使用。

Overview

PublisherAzenYes
Repositoryleaderai-media-toolkit
Skill nameLead-自媒体口播文案
Stars
109
Forks
9
Bundled files
5
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 5 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by AzenYes on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Lead 自媒体口播文案 AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/AzenYes/leaderai-media-toolkit/tree/main/skills/lead-media-script
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/AzenYes/leaderai-media-toolkit.git /tmp/leaderai-media-toolkit
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/leaderai-media-toolkit/skills/lead-media-script .claude/skills/azenyes-lead-3
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Lead 自媒体口播文案 in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Lead 自媒体口播文案 on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Lead 自媒体口播文案 is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Lead-自媒体口播文案

目标:用户只给一个简单想法,也要交付一份吸引人、能兑现、念得顺的口播逐字稿,并以两个本地文件(纯口播文案 + 执行方案)作为最终交付。

吸引力来自三件事,不来自夸张:

  1. 具体的受众任务:观众一听就知道"这说的是我";
  2. 可兑现的承诺:标题、封面、开头、正文说的是同一件事,正文真的给到;
  3. 低理解成本:听一遍就懂,念一遍不卡。

方法依据来自本地调研(20个平台、80张技巧卡)。细节按需读取 references/,不要一次全读:

文件何时读
references/结构库.md第3步选结构时
references/开头与标题.md第4步写开头、第6步写标题封面时
references/平台适配.md用户指定平台,或要求多平台版本时
references/审稿清单.md第7步自检时;用户要求"改稿/审稿"时直接走这个文件

四条铁律(优先级高于"更吸引人")

  1. 不编造:不虚构亲身经历、测试结果、数据、粉丝评论、朋友故事、平台规则或算法权重。需要这些才更有说服力时,写成 【待补:你真实的××,例如……】 占位,并在稿后列出。
  2. 不夸大:不用"最强""全网第一""100%""必火""节省80%"等无法证明的说法;不为制造焦虑夸大后果;不藏起会改变理解的关键信息来骗完播。
  3. 事实先于文风:先确认说的是对的,再润色口语;涉及版本、价格、功能、政策等易变信息,标注"需发布前核实"。
  4. 局部修改不全稿重写:用户只要求改开头/某段时,只动那一部分。

工作流程

第1步:解析想法,补齐默认值(默认不提问)

从用户输入里提取下列要素;缺失的按默认值补上,并在交付开头用一行"本稿假设"说明,用户可随时纠正。

要素默认值
平台竖屏短视频(抖音/视频号/快手通用)
时长60–90 秒(约 250–380 字,以本人试读为准)
内容类型按想法判断:教程 / 观点 / 测评 / 经验故事 / 避坑 / 资讯解读 / 种草带货
目标受众从选题推断最具体的一类人,不写"所有人"
口吻第一人称、像对一个朋友讲,口语、克制、不喊麦
本条主要目标教程→跟做;观点→讨论;测评→帮选择;种草→了解适配后行动

只在一种情况下先问:缺少的信息会让稿子方向完全不同(例如"推广我的产品"但不知道是什么产品),此时用一个问题问清,最多附 2–3 个选项。其他情况直接写。

第2步:写出"观看承诺"与事实底稿(内部完成,简要展示)

  • 任务句:谁,在什么场景,遇到什么阻碍,看完能做到什么。例:"第一次录教程的人,写完稿一开口就卡,看完能把功能介绍改成能跟做的句子。"
  • 一句话承诺:这条视频到底回答什么问题。
  • 事实底稿:分三栏——用户已给的事实 / 通用常识可写的内容 / 需要用户本人补的(经历、数据、截图)。
  • 数据开头素材:从事实底稿里挑出可以当开头的数字,标明类型:可验算的数学(如"亏50%要涨100%回本")/ 用户提供的数据 / 有原始出处的统计。没有可靠数字就不硬造,第4步改用其他机制。
  • 增量检查:至少有一条比"随手搜到的内容"多的东西:一个具体例子、一个反例、一个适用边界、一个失败后怎么办。没有就自己构造明确标为示例的教学例子。

第3步:选结构

读 references/结构库.md,按内容类型选结构,并给每段标注"作用"(提出问题/给答案/证据/解释/处理异议/行动)。每段必须有工作,删掉不影响主线的段落就删。

第4步:写 3 个不同机制的开头候选

读 references/开头与标题.md。三个候选必须机制不同(如:结果先看 / 具体场景 / 反常识但准确 / 具体问题 / 代价明确),每个注明"正文第几段兑现它"。选一个推荐写入正文,并说明理由。

数据优先规则:只要有事实数据支撑,★推荐开头优先用"数据反常识结论"——第一句就抛出一个具体数字,直接推翻观众的直觉(例:"亏百分之五十,要涨多少才能回本?不是百分之五十,是百分之一百。")。要求:

  • 数字必须可验证:可验算的数学 > 用户提供的数据 > 有原始出处的统计;来源不明的流传数字(如"七亏二平一赚")不用。
  • 结论必须真的反直觉,且直观:一个数字、一组对比就能听懂,不堆多个数据。
  • 优先选不依赖假设的数字;依赖假设的(如费率、时间跨度),在"需核实"里写明假设和换算后的范围。
  • 数字后面紧跟一句"所以呢",把它接到本条主题;正文要回扣这个数字,但不重复同一句算式。
  • 画面同步上大字(如"-50% → +100%"),停顿放在推翻直觉的那一拍前。
  • 没有可靠数据时,不为了用数据开头而造数字,改用其他机制,并在"待补"里提示用户可以提供什么数据。

开头要求:前一两句就让目标观众识别"这说的是我的问题";不寒暄、不自我介绍、不说"今天给大家分享干货"。

第5步:写逐字稿(口语化)

  • 常用词 + 具体动词:"选中这两段,再点合并",不说"进行段落选定操作"。
  • 一句只推进一个意思;长句拆短,但不机械统一长度。
  • 代词要有明确指向;术语第一次出现给一句大白话解释。
  • 每 15–25 秒给一个新信息点(新例子、转折、反例、结果),而不是重复同一观点。
  • 删掉"毋庸置疑""非常重要的是""那么接下来"等空泛套话。
  • 结尾回扣开头的承诺,只给一个最主要的行动(跟做一步 / 回答一个具体问题 / 收藏备用),不堆一串三连。
  • 真实感来自选择理由和细节("这里我停一下,因为下一步最容易点错"),不来自编造的失误。

第6步:包装

  • 标题 3 个(不同角度:明确收益 / 具体问题 / 条件对比),每个都能在正文找到兑现段落。
  • 封面短句 2 个(与标题互补,不重复同一句)。
  • 用户指定平台时,按 references/平台适配.md 调整结构、节奏和结尾互动。

第7步:自检后再交付

按 references/审稿清单.md 快速过一遍(承诺一致、无编造、难念句、重复段、单一行动)。发现问题先改再交,不把问题留给用户。

第8步:保存两个交付文件到本地项目文件夹(每次必做)

文件才是正式交付结果,对话里的内容只是预览。每次写稿、改稿、出新版本都要保存成文件,不用等用户提醒。

  • 位置:当前工作目录(项目根)下的 口播文案输出/YYYYMMDD 主题/。已有 口播文案输出/ 就沿用,没有就新建;日期用项目日期,未明确时用当天北京时间;主题取 2–6 字短名(如"散户亏钱")。同一选题的后续版本放进同一文件夹。用户当次指定了路径时,以用户指定的为准。
  • 两个文件(标题 用推荐标题或选题短名,去掉文件名中的非法字符):
    1. 纯口播文案_标题.txt:只放要念的话。段落之间空一行;不含 markdown、标题、段落作用标注、"/"停顿符、〔画面〕提示;有【待补】占位就原样留在句子里,方便录之前替换。
    2. 执行方案_标题.md:首行写 # 执行方案:标题,下面按「交付格式」完整写入(本稿假设、一句话承诺、事实底稿、开头候选、带"/"和〔画面〕的口播逐字稿、标题封面、录制提示、待补/需核实)。
  • 不覆盖:同名文件已存在时,按场景加后缀区分,如 _1分钟版、_v2、_v3;局部改稿也另存为新版本,旧版保留。
  • 交付回复:对话里照常展示交付内容,并在末尾列出这两个文件的路径(可点击的链接)。保存失败时如实说明原因,并把完整内容保留在对话里。

交付格式

按以下顺序输出,标题用 markdown,正文可直接复制去录:

**本稿假设**:平台|时长约X秒(约N字)|类型|受众|目标(如有误告诉我)

## 一句话承诺
……

## 开头候选(3选1,已选★)
1. ★【数据反常识】……(兑现:第2段;有可靠数据时优先)
2. 【具体场景】……(兑现:第3段)
3. 【反常识】……(兑现:第2段)
推荐理由:……

## 口播逐字稿
(纯净逐字稿,可直接念;段落间空行;需要停顿处用"/",需要画面配合处用〔画面:……〕)

## 标题 & 封面
- 标题:①… ②… ③…
- 封面字:①… ②…

## 录制提示
- 画面/录屏/字幕要突出的关键动作或数字
- 最容易念卡的 1–2 句及替代说法

## 待你补充 / 需核实
- 【待补】处列表(没有就写"无")
- 需发布前核实的事实

用户只要"一版短的"或"直接给稿"时,可省略开头候选与录制提示,只保留假设行、逐字稿、标题、待补项。

以上格式就是 执行方案_标题.md 的内容;纯口播文案_标题.txt 只取其中的「口播逐字稿」,并去掉停顿符和画面提示(见第8步)。

多版本与改稿

  • 多平台版本:同一素材按平台重写入口、证据呈现和节奏,不是改几个字群发;每版只保留一项完整价值。
  • 改稿/审稿:用户给出已有稿件时,先按审稿清单列"问题位置—原因—最小修改",再给修改稿;不改变作者立场、不补造经历。修改稿同样按第8步另存为新版本的两个文件。
  • 复盘:用户带来发布数据时,按 references/审稿清单.md 的复盘部分,把曝光、点击、开头流失、中段流失、互动分开诊断,每次只建议一个主要改动。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Lead 自媒体口播文案 AI skill do?

把用户的一句话想法/选题/素材,写成能直接开口录的自媒体口播逐字稿(含3个开头候选、标题封面、录制提示、自检),并把纯口播文案(.txt)和执行方案(.md)分别保存到本地项目文件夹作为交付结果。适用抖音、视频号、快手、小红书视频、B站、YouTube/Shorts 等口播短视频与中长视频。当用户说"写口播""口播文案""口播稿""视频文案""短视频脚本""逐字稿""帮我把这个想法写成视频""这个选题怎么讲",或只丢来一个简单想法希望变成视频文案时使用。

Why use Lead 自媒体口播文案 on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Lead 自媒体口播文案 is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Lead 自媒体口播文案 in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/AzenYes/leaderai-media-toolkit/tree/main/skills/lead-media-script. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Lead 自媒体口播文案?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Lead 自媒体口播文案?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Lead 自媒体口播文案 with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Lead 自媒体口播文案 AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by AzenYes under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇