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Gzh Positioning

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公众号定位分析 + 三件套设计(账号简介 / 关注后自动回复 / 自定义菜单)。先通过分层访谈和历史文章反推,收敛出一句话定位,再派生出可直接粘贴进公众号后台的三份内容,全部带字数校验。当用户说"公众号定位""账号简介怎么写""功能介绍""公众号介绍""关注后回复""欢迎语""自动回复""菜单怎么设计""菜单栏""公众号装修""新号怎么起步""号没人关注"时触发。

Overview

PublisherSpaceZephyr
Repositorycreator-buddy
Skill namegzh-positioning
Stars
1.5K
Forks
234
Bundled files
1
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 SpaceZephyr on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Gzh Positioning 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.
  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/SpaceZephyr/creator-buddy.git /tmp/creator-buddy
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/creator-buddy/gzh-Skills/gzh-positioning .claude/skills/gzh-positioning
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Gzh Positioning 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 Gzh Positioning 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 Gzh Positioning 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.

公众号定位三件套

给一个号做简介、关注后回复、菜单这三样东西。它们不是三个独立任务,是同一个定位的三次表达。

核心原则:先收敛出一句话定位,三件套全部从它派生。定位没定死就开写,必然写出三份互相打架的东西——简介说自己是 AI 号,菜单挂着读书笔记,自动回复在推社群。

第二原则:能读就别问。用户如果已经有号、有文章,从已发布的内容反推定位,比让他自己描述准得多。人对自己的描述往往是"我想成为的样子",文章才是"他实际在写的样子"。这两者的差距,恰恰是定位诊断里最有价值的信息。


微信硬约束(动笔前先记住)

这四条是这个 Skill 的地基。写超了直接贴不进后台,等于白写。

产物后台位置限制
账号简介设置与开发 → 账号设置 → 账号详情 → 介绍4–120 字,需审核
关注后自动回复内容与互动 → 自动回复 → 被添加自动回复纯文字 600 字
一级菜单内容与互动 → 自定义菜单最多 3 个,每个 ≤4 汉字
二级菜单同上每个一级下最多 5 个,每个 ≤8 汉字

中英混排怎么算:微信按字节判定,汉字 3 字节、字母数字 1 字节。实践口径是「一级 4 汉字 8 字母,二级 8 汉字 16 字母」,混排时按比例折算——Agent专栏 是 5 字母 + 2 汉字,安全。空格也占位,别漏数。

这些数字是上限,不是目标。 简介 120 字写满通常是没想清楚;好的简介往往 40–70 字。菜单名能用 2 个字说清就别用 4 个。


第 0 步:先看有没有现成材料

按这个顺序找,找到就别问:

  1. 用户已有号 → 用同仓库的 baokuan-article-analysis 或直接让用户给公众号名/链接,抓最近 10–20 篇文章。看:标题在讲什么、什么主题反复出现、哪几篇数据明显好、行文是第一人称还是第三人称。
  2. 用户给了文章/草稿 → 直接读。
  3. 用户有其他平台账号(小红书 / 即刻 / X / B站)→ 用 global-content-searchxhs-hotnotes 看他在别处写什么。
  4. 全新号,什么都没有 → 才进入完整访谈。

读完材料后,先把你的观察抛回给用户确认,而不是直接进入下一步:

我看了你最近 15 篇,主题基本集中在 A(8 篇)和 B(4 篇),A 类里数据最好的三篇都是「实测某工具 + 我的判断」这个结构。你自己觉得这个号是在做 A 还是 B?

这一句话能替掉五六个访谈问题,而且用户的回答质量高得多。


第 1 步:分层访谈

不要一次抛出十几个问题。 这是这类 Skill 最常见的失败方式——用户看到问卷就跑了。

第一轮:只问 3 个(必答)

一次只发这三个,等回答:

  1. 你想让谁关注你? 说具体一点——不是"对 AI 感兴趣的人",而是"想用 AI 提效但不会写代码的产品经理"。
  2. 他关注你之后,能反复从你这拿到什么? 一件事就够,越具体越好。
  3. 这件事,为什么是你来说比较可信? 职业、经历、做过的东西、踩过的坑,随便哪一样。

这三个问题分别对应定位的三个必要成分:对象、供给、凭据。缺任何一个,三件套都写不实。

第二轮:按需追问(只挑缺口问)

第一轮答完,看还缺什么再问,一般不超过 3 个:

  • 答案太宽("分享职场干货")→ 追问:你最近三篇文章具体在讲什么?
  • 缺凭据 → 追问:你在这个领域做过最具体的一件事是什么?
  • 要设计菜单但不知道有什么可挂 → 追问:你手上有没有现成的:文章合集、工具/产品、社群、免费资料、付费课?
  • 商业目标不明 → 追问:这个号最终是想接商单、卖产品、招人、还是纯记录?(这一条直接决定菜单第三格挂什么)
  • 风格不明且无历史文章 → 追问:你希望读者觉得你是"专业顾问"还是"一起摸索的同行"?

访谈禁忌

  • 不要问"你的差异化优势是什么"——用户答不上来,这本来是你该分析出来的
  • 不要问抽象的价值观问题("你的初心是什么")
  • 用户答得含糊时,给选项让他选,别让他填空

第 2 步:收敛定位陈述

访谈完,先输出一句话定位,让用户确认,再往下写。这是整个流程的闸门。

给【谁】,提供【什么】,因为我【凭据】。

写完自查三条:

  • 对象能不能想象出一个具体的人? "创业者"不行,"刚开始带团队的技术出身创业者"可以。
  • 供给是不是可持续? 你能不能每周都产出这个东西?"分享行业洞察"不可持续,"实测 AI 工具并给出选型判断"可持续。
  • 凭据是不是别人抄不走? 职业身份、亲历经验、长期积累的作品都算;"热爱学习"不算。

同时输出一条定位诊断(只在用户有历史文章时给):

你说想做 X,但你实际写的 15 篇里有 11 篇在写 Y。要么简介按 Y 写,要么接下来的内容得往 X 调。你想走哪条?

这条诊断往往比三件套本身更有价值,不要省略


第 3 步:产出三件套

三样各给 2–3 个版本,标注适用场景,让用户挑。每个版本后面必须跟实际字数

3.1 账号简介(4–120 字)

三种结构,按用户情况选 2–3 种给:

结构骨架适合
身份供给型我是谁 + 在这写什么 + 频率/形式个人 IP、有明确职业身份
读者收益型你会在这拿到什么 + 适合谁工具号、方法号、新号冷启动
立场型一个明确主张 + 一句支撑观点号、已有一定辨识度

必须做到

  • 出现至少一个具体名词(AI Agent、公众号运营、K8s、一人公司),不能通篇抽象词
  • 出现读者读者的处境,不能只讲自己
  • 20 字内能读懂在讲什么(很多人只看前一行)

典型失败(不要写成这样)

  • 专注分享优质干货,与你一起成长 —— 零信息量,换任何一个号都成立
  • 一个热爱生活、热爱写作的人,在这里记录我的思考与感悟 —— 全是形容词,没有名词
  • ❌ 把 120 字写满,塞进三个不相干的方向

参考写法

  • 产品经理,写 AI Agent 怎么真正落进日常工作。每周 2 篇实测,只写自己跑通过的。(38 字,身份供给型)
  • 不会写代码,也想用 AI 把活干完?这里有一套普通人能抄的工作流,和我踩过的坑。(37 字,读者收益型)

3.2 关注后自动回复(≤600 字)

它不是欢迎词,是第一次交付。 新粉丝关注的那一秒是注意力峰值,此刻给他一句"感谢关注"是纯浪费。

四段骨架(总长控制在 200–400 字,600 是上限不是目标):

  1. 一句话确认「你来对了」 —— 呼应简介的定位,让他确认没关注错
  2. 立刻给一样东西 —— 最值得读的 3 篇(带链接)、一份资料、一个合集入口。这是全篇最重要的一段
  3. 告诉他怎么用这个号 —— 指路菜单,或给出关键词回复规则
  4. 一个低门槛钩子 —— 回复某个关键词领取 / 加微信 / 进群,只留一个

典型失败

  • ❌ 长篇自我介绍,从大学讲到现在
  • ❌ 通篇感谢、排比、煽情,没有任何可点击的东西
  • ❌ 一次给五个行动(关注、星标、加群、回复、转发),结果一个都不做
  • ❌ 承诺"每天更新"这类做不到的事

注意:自动回复里的链接需要是公众号文章链接或已认证的外链;未认证订阅号外链会被拦,此时改用「回复关键词」的方式导流。

3.3 自定义菜单(3 × 5)

三个一级菜单不是三个内容分类,是三种读者意图

位置意图挂什么
了解 —— 你是谁、这号讲什么自我介绍、精选/必读、合集导航
取用 —— 我要拿走可用的东西内容合集、工具、模板、资料、专栏
连接 —— 我要找到你联系方式、社群、合作、付费产品

中间这格是主力,通常放最重要的内容资产;右边这格直接由「第 1 步访谈里的商业目标」决定。

命名规则

  • 动词优先看合集 优于 内容找我 优于 关于
  • 4 字是上限,2–3 字更好
  • 禁用 更多其他杂项 —— 等于没说
  • 二级菜单要具体到一个能点开的东西,不要写分类名

结构骨架按号型选,见 references/menu-blueprints.md(个人 IP 号 / 工具方法号 / 商业服务号 / 冷启动新号 四套)。

新号特别提醒:文章不到 20 篇时不要硬撑三个一级菜单。先只做 1–2 个,宁可少而实,也别挂一堆点进去是空的入口。空菜单比没菜单伤害更大。


第 4 步:字数校验(强制,不可跳过)

输出前逐项核对,在结果里明确标出每一项的字数

✅ 简介 A 版:38 字(限 120)
✅ 关注后回复:287 字(限 600)
✅ 一级菜单:3 个 —— 读什么(3) / 拿工具(3) / 找我聊(3)  全部 ≤4 ✓
✅ 二级菜单:最多 5 个 —— 均 ≤8 字 ✓

任何一项超限,改到合规再输出,不要"仅供参考"地丢给用户


一致性评分(三件套写完后自评)

这个 Skill 的评分维度和标题类 Skill 不同,核心看三样东西是否指向同一个定位

维度分值判断
定位一致性30三件套是否都能倒推回同一句定位?
具体性20有没有具体名词、具体人群、具体产出?还是全是形容词?
可兑现20承诺的更新频率、资料、社群,用户真的有吗?
转化路径15新粉丝从关注到拿到第一样东西,路径是否≤2 步?
合规10字数、外链、认证要求是否都满足?
简洁5有没有可以删掉但不损失信息的字?

直接淘汰:任一项超字数;承诺用户拿不出的东西;简介和菜单指向两个不同的号。


输出格式

① 定位诊断

3–5 行。有历史文章时必须包含「你说的」和「你写的」之间的差距。

② 一句话定位

给【谁】,提供【什么】,因为我【凭据】。

③ 账号简介 · 2–3 版

每版标:结构类型 / 字数 / 适用场景。

④ 关注后回复 · 1–2 版

标字数。链接位置用 【此处放 XX 链接】 占位,并列出用户需要自己补的东西。

⑤ 菜单结构

用树状图输出,每个名称后标字数:

读什么(3)          拿工具(3)         找我聊(3)
├ 新手必读(4)      ├ AI工具清单(6)   ├ 关于我(3)
├ Agent专栏(7)     ├ 提示词模板(5)   ├ 加读者群(4)
└ 工具实测(4)      └ 资料下载(4)     └ 商务合作(4)

⑥ 待补清单

明确列出需要用户自己准备的东西:合集链接、资料文件、群二维码、联系方式。不要替用户编造这些。


红线

  • 不编造用户的经历、身份、成绩、数据。 访谈没问出来的,就在待补清单里留空,不要"合理推测"一个身份出来。
  • 不承诺用户兑现不了的更新频率。 用户没说每周两篇,就别写进简介。
  • 不使用「第一」「最强」「唯一」等表述——公众号简介需审核,绝对化用语易被驳回。
  • 不做医疗、金融、投资类的效果承诺。
  • 超字数的方案不允许输出。

与本仓库其他 Skill 的配合

场景转到
需要抓用户历史文章做风格分析baokuan-article-analysis
需要看用户在其他平台写什么global-content-search / xhs-hotnotes
定位定完了要起标题baokuan-title-generator
要做菜单里的「精选/合集」页space-wechat-layout

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 Gzh Positioning AI skill do?

公众号定位分析 + 三件套设计(账号简介 / 关注后自动回复 / 自定义菜单)。先通过分层访谈和历史文章反推,收敛出一句话定位,再派生出可直接粘贴进公众号后台的三份内容,全部带字数校验。当用户说"公众号定位""账号简介怎么写""功能介绍""公众号介绍""关注后回复""欢迎语""自动回复""菜单怎么设计""菜单栏""公众号装修""新号怎么起步""号没人关注"时触发。

Why use Gzh Positioning on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Gzh Positioning 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 Gzh Positioning in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/SpaceZephyr/creator-buddy/tree/main/gzh-Skills/gzh-positioning. 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 Gzh Positioning?

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 Gzh Positioning?

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

Is the Gzh Positioning AI skill free?

It is published on GitHub by SpaceZephyr. Check the repository for licensing terms. 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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