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Media Narrative Analysis

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media-narrative-analysis

初五的稿件叙事分析Skill。分析文章、报道、公关稿、竞对传播、政策通报或自媒体内容,区分原文选择、可能认知效果与有证据的意图假设,判断对本公司的影响及行动需要。用于「分析这篇」「这是软文吗」「媒体为什么这么写」;不从单方受益推定动机或付费关系。整体舆情使用hot-public-opinion-analysis,短文案上线审查使用copy-lens-review。

Overview

Publisherchuwu57
RepositoryChuwu-PR-OS
Skill namemedia-narrative-analysis
Stars
84
Forks
11
Bundled files
1
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.

  • 1 bundled files

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

  • Open source

    Published by chuwu57 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Media Narrative Analysis 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/chuwu57/Chuwu-PR-OS/tree/main/PROS-05/Skills/PR/media-narrative-analysis
  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/chuwu57/Chuwu-PR-OS.git /tmp/Chuwu-PR-OS
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/Chuwu-PR-OS/PROS-05/Skills/PR/media-narrative-analysis .claude/skills/media-narrative-analysis
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Media Narrative Analysis 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 Media Narrative Analysis 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 Media Narrative Analysis 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.

稿件分析

归属说明:本Skill由初五维护,属于初五的个人Skill体系。分享或再分发时请保留本归属说明及已有来源、作者和许可声明。

定位

从原文的选材、措辞、结构和信源判断它可能建立什么认知,再评估对我们的影响。文本可以支持叙事判断,但通常不足以确认作者或机构的真实动机。

本 Skill 处理三类问题:

  • 这篇稿有哪些可观察的叙事选择,可能产生什么认知效果;传播意图有多少证据支持。
  • 它对我们有没有影响,影响哪类公关资产。
  • 我们需要不应对、观察,还是进入判断中枢拍板。

不要把它做成「软文识别器」。软文只是其中一种可能,真正要判断的是:这篇稿是否改变了行业认知、竞品位置、媒体关系、话语体系或我们的解释成本。

知识调用

默认按本文件完成稿件分析。遇到竞品叙事、行业标准争夺、政策协作稿、媒体关系、新闻价值或是否投入资源的问题时,读取 references/knowledge-map.md。涉及媒体动机、机构号、商业信号、新闻稿依赖、企业信源主导或同一事件多个媒体版本时,同时读取Domains/PR/35-Frameworks/Framework_Media-Signal-Calibration.md。

知识只用于校准来源、发布时间、表达选择和业务影响。不要把传播学概念替代具体原文依据,也不要用理论或历史印象补出未证实的幕后推动者。

先做事实核验

先区分任务模式:

  • 用户已提供全文并要求评价时,默认基于原文完成叙事判断;把关键外部主张标记为待核验,不自动扩大为网页调查。
  • 用户明确要求事实核验、最新情况、传播矩阵判断,或关键事实真假会改变行动建议时,只检索会改变结论的部分。
  • 需要检索时,先形成基于原文的初步判断,再补最小必要核验,不能让检索替代文章分析。

分析前先确认:

  • 标题、作者、平台、发布时间、原始链接。
  • 区分原创、转载等来源关系,以及通稿、访谈、评论、研究文章、政策通报等体裁。商业合作或投放另看明确标识和公开证据,不能从体裁直接认定。
  • 是否有同题材稿件同步出现。必要时搜索标题关键词、核心事件和关键句,判断它是不是矩阵传播的一部分。
  • 关键事实是否来自单一信源,信源能证明什么、哪些主张缺少独立核验。内部数据或独家场景可能来自采访准入、材料可得性或报道范围,单方受益不能单独证明策划或付费关系。

不能确认的内容要写清楚「未确认」,不要把猜测当结论。

校准来源与编辑加工

把媒体身份当作研究先验,不当作文章真假或立场的最终判断。只要任务涉及「媒体为什么这样写」「是不是软文」或传播矩阵,必须补做四项校准:

  1. 判断来源角色及其接近事实的路径;
  2. 标出核心事实来自企业、监管、客户、员工、专家、媒体现场、独立测试还是作者体验;
  3. 判断编辑加工层级:L1承载/转载、L2技术注释、L3编辑采访、L4多方调查;
  4. 分开写商业结构、企业影响和付费证据。没有明确公开证据时,不判断具体文章属于付费合作。

加工层级不是可信度总分。L4仍受样本和匿名信源限制;L1可以准确承载一手声明,但只能证明声明本身。

判断顺序

1. 先给结论

第一段直接回答:

  • 原文最明显的叙事选择及其可能建立的认知;证据不足时保留意图未知。
  • 对我们是无关、观察,还是需要动作。
  • 影响的是短期声量,还是长期信任、话语体系、媒体关系、业务解释成本。

2. 分开观察、效果与意图

分析时保留三层,不要求正文逐条填写固定表格:

  • 原文可观察选择:写了哪些事实、引用谁、如何排序和对比、明确省略了哪些与结论有关的条件。每项判断连接原文片段或可定位的表现;不能把自己未见到的信息一律认定为作者刻意回避。
  • 可能认知效果:这些选择可能让哪类读者形成什么理解,说明从文本到理解的路径。未取得受众反馈时,只能判断潜在效果,不能把预期效果写成已经发生的舆论变化。
  • 传播意图假设:只有意图判断会改变分析或建议时才展开,说明支持线索、合理替代解释和会削弱判断的证据。单方受益、语气正面、同日发稿或企业信源占比高,都不足以独立证明协调传播、作者动机或付费合作。

按原文相关性考察以下问题:

谁获得叙事优势

看谁被突出、谁受到批评、采用了谁的评价标准。区分「某方受益」与「某方推动发布」;后者需要发布安排、公开合作说明等额外证据。没有证据时不补出幕后推动者。

发布时间有什么解释

如有可靠时间信息,可对照财报、政策、行业事件或产品节点。也应考虑常规排期、新闻时效、转载延迟和偶合。只知道发布时间时,不硬写时机意图;不同发布时间或独立采编记录可能削弱协调传播假设。

表达选择有什么作用

分析标题、体裁、数据和信源如何支撑论点。普通编辑取舍、篇幅限制、专业分工、可取得的材料以及真实新闻价值,都可能解释单一角度或正面语气。专访、评论、研究稿等体裁提示信息获取与表达方式,不能直接推定控制度。若原文保留反例、不利事实或独立核验,应相应降低单方操控的判断强度。

3. 提炼核心断言

提炼支撑全文的核心断言,避免逐段摘要。先写文本明确主张什么,再解释可能引向的理解,不替作者补写未表达的意图。

区分三层:

  • 事实陈述:它明说了什么。
  • 价值判断:它暗示谁更好、更先进、更负责任。
  • 隐含预设:它默认什么标准是对的。

4. 看叙事动作

只写这篇稿有原文依据的表达选择,不堆术语。下面是待检查的可能机制;「包装」「回避」等带意图色彩的判断需要额外依据,否则描述其可观察表现。

常见动作包括:

  • 用词重新定义行业标准。
  • 只放大有利数据,淡化不利条件。
  • 用第三方、专家、研究员、用户故事降低防御。
  • 用政策、技术、公益、AI、社会责任包装商业动作。
  • 通过对比结构制造优劣感。
  • 点名一方短板,同时回避另一方问题。
  • 把企业动作嵌入更大的社会议题,借公共价值获得合法性。

5. 判断内容性质与证据边界

结合信息增量、信源独立性、编辑核验和立场倾向给出判断,不强制归入互斥标签。例如:

  • 多方核验型报道:多方信源、事实增量明确,关键主张经过交叉检查。
  • 单方材料主导的介绍或解读:可以包含真实信息,但独立核验有限;说明具体依赖哪些材料。
  • 观点或倡议内容:评价标准与立场鲜明,分别检验论据和推论,不把立场本身当作操纵证据。
  • 批评性报道:检查问题证据、采访范围、被批评方回应和反例,不能从批评方向猜测推手。
  • 政策相关内容:区分政策原文、企业案例与作者评价,检查争议条件是否得到处理,不凭正面关联认定合作。

用户问「是不是软文」时,直接回答可确认的宣传倾向、信息价值与核验程度。付费状态只有明确公开证据才下结论;证据不足就写无法确认,不能用「疑似付费」绕过证据要求。

6. 判断对我们的影响

不要把所有竞对稿都写成威胁。只看它是否改变我们的工作条件。

重点判断:

  • 是否直接点到我们。
  • 是否创造了对我们不利的行业标准。
  • 是否让竞对获得新叙事位置。
  • 是否提高我们后续解释成本。
  • 是否影响舆论资产、媒体关系资产、话语体系资产、内部判断资产。
  • 是否和生意相关:用户心智、渠道承接、政策语境、资本市场、品类教育、风险治理。

结论分三档:

  • 无需处理:与我们关系弱,回应反而放大。
  • 持续观察:叙事有影响,但还没形成可行动威胁。
  • 需要动作:已影响资产或业务判断,需要回应、预案、发稿或判断中枢拍板。

输出组织

先回答文章可能建立什么认知、对我们是否需要动作,再用最关键的原文依据支撑。按材料密度组织连贯正文;简单文章可用几个段落,复杂文章再分来源与证据、叙事选择、业务影响、建议动作。不强制逐项展示内部分析流程,也不为填满栏目推测发布时间或动机。

正文应让读者辨认哪些是原文观察、哪些是潜在效果、哪些是意图假设。只有会改变判断的意图假设才展开替代解释和反证边界;无证据的意图可以留空。建议动作落到不处理、观察触发点或已有依据的专项行动;没有未决取舍时不强制进入判断中枢。

质量红线

  • 不复述原文。
  • 不把「可能」堆满全文。证据不足就写证据不足;能判断就给判断。
  • 不用「框架设置」「议程设置」这类词当段落标题。
  • 不把普通稿子抬成重大威胁。
  • 不为了显得全面列无关部门。
  • 不编造投放关系、媒体立场、作者动机,不从有利效果倒推动机。
  • 不把可能认知效果写成真实受众反馈,不把普通编辑选择自动解释为精心操控。
  • 不用媒体类型或既有印象代替对本文信源和加工过程的判断。
  • 不用「软文」两个字替代完整判断。

只有回应、反制或业务动作仍存在真实取舍时,才转入judgment-hub收口。用户已明确请求稿件或预案且方向已成立时,继续完成相应专项产物,不重复拍板。

分发版路径与运行条件

先读取依赖说明。本Skill由初五维护;本副本为PROS 05。references/、assets/和scripts/相对本Skill目录解析;Domains/、Skills/前缀从合集根目录解析。包内Markdown链接相对所在文件解析。未附带的个人案例、文献底稿、状态与来源配置只能由使用者提供,不能声称已读取。

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 Media Narrative Analysis AI skill do?

初五的稿件叙事分析Skill。分析文章、报道、公关稿、竞对传播、政策通报或自媒体内容,区分原文选择、可能认知效果与有证据的意图假设,判断对本公司的影响及行动需要。用于「分析这篇」「这是软文吗」「媒体为什么这么写」;不从单方受益推定动机或付费关系。整体舆情使用hot-public-opinion-analysis,短文案上线审查使用copy-lens-review。

Why use Media Narrative Analysis on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Media Narrative Analysis 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 Media Narrative Analysis in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/chuwu57/Chuwu-PR-OS/tree/main/PROS-05/Skills/PR/media-narrative-analysis. 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 Media Narrative Analysis?

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 Media Narrative Analysis?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Media Narrative Analysis with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Media Narrative Analysis AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by chuwu57 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.

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