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「全平台表达风格与媒介心智」分册——按平台受众的心理账户匹配表达法则。涵盖网易云音乐(情怀/通感/夜读)、小红书(大情绪击穿/生活口语/高CTR)、Twitter/X(独立极客/反常识/短平快)、Reddit(零营销耐受/真实硬核/TL;DR)、掘金(技术沸点/踩坑手记/干货直给)、GitHub/开发者社区(对事不对人/客观边界/复现闭环)、微信公众号(沉浸长文/工具结论)。含平台专属说说/短动态扣分清单。触发:"平台风格 / 网易云文案 / 小红书文案 / X发推风格 / Reddit发帖 / 掘金沸点 / GitHub发帖 / 平台口吻 / 社交媒体发帖 / 媒介心智 / 说说扣分"。

Overview

Publisherwebkubor
Repositorywriting-standard-skills
Skill nameplatform-voices
Stars
6
Forks
1
Bundled files
Instructions only
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.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

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

Installation

Install the Platform Voices 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/webkubor/writing-standard-skills/tree/main/skills/platform-voices
  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/webkubor/writing-standard-skills.git /tmp/writing-standard-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/writing-standard-skills/skills/platform-voices .claude/skills/platform-voices
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Platform Voices 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 Platform Voices 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 Platform Voices 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.

全平台表达风格与媒介心智规范

同一个事实,在不同媒介与平台上必须用完全不同的「心理货币」来结算。脱离平台心智的表达,无论逻辑多严密,都是无效噪点。

本分册定义抽象的媒介心智与赛道原型,完全不硬编码任何私有业务实体,任何创作者、开发者与 AI Agent 均可按需自由组合套用。

用户打开平台时的心理预设决定了内容的生死线:
├─ 🎵 网易云音乐   → 卸下理性防线 · 寻找情绪同温层 · 私人记忆投射
├─ 📕 小红书       → 大拇指高速刷动 · 寻找即刻多巴胺或具体生活解法
├─ 🐦 Twitter (X)  → 极度厌恶铺垫 · 崇尚反直觉认知 · 工具与落地效率
├─ 👽 Reddit       → 极度反感营销 · 严守 Subreddit 版规 · 追求硬核透明与 TL;DR
├─ ⛏️ 掘金         → 拒绝纯水贴与泛泛而谈 · 聚焦技术踩坑、实战代码与工程干货
├─ 🐙 GitHub       → 追求确定性 · 极度珍惜时间成本 · 严谨排障
└─ 📱 微信公众号   → 沉浸式深度阅读 · 寻找思考认同或完整工具结论

一、🎵 网易云音乐(情怀 · 通感 · 私人夜读)

1. 核心受众心理机制

  • 投射效应(Projection Effect):读者不是在听创作者的自述,他们是在文字里认领自己未被说出的遗憾、孤独与回忆。
  • 感官通感(Synesthesia):将旋律、器乐转化为具体的触觉、温度、光影与味道。

2. 表达法则

  • 白描重于抒情:写出具体的时间、具体的物件、微小的身体反应,坚决不堆砌「太感动了」「太好听了」这类空洞形容词。
  • 克制与留白:话不说满,留出 30% 让听众的心事住进来。
  • 平视私语:不是台上歌手对台下观众喊话,而是深夜长椅上两个陌生人的并肩小声说话。

3. 经典结构范式

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【微观镜头接入】具体的时间/天气/声音细节(如:暴雨夜、末班车、器乐破空的一瞬)
  ↓
【通感与情绪投射】身体感官体验(如:后颈发凉、突然想按暂停、喉咙发紧)
  ↓
【留白轻问】把话筒递给读者(如:“今晚你那里下雨了吗?”、“你有多久没在天黑前下班了?”)

4. 正反案例对比(以传统美学/器乐创作者原型为例)

  • ❌ 公关腔推销(自嗨反动):

    “我的新单曲《寒江雪》全网上线啦!融入了传统笛箫与现代氛围音效,制作历时半年,特别走心!大家快去点赞收藏加入歌单,支持独立音乐人!”
    (致命缺陷:典型的自嗨推销。读者心想「你辛苦跟我有什么关系」,划走率 99%。)

  • ✅ 情怀通感体(共鸣留白):

    “录到第 2 分 14 秒那声笛音破开的时候,录音棚外正好下起了暴雨。调音师摘下耳机愣了两秒说:‘这段别修了,留着那声换气吧。’ 有些旋律不是写出来的,是风雪自己在撞门。今晚关了灯,留给失眠的人。”
    (心理机制:具体的棚内细节 + 真实的未修瑕疵 + 关灯夜读投射,评论区必引爆故事共鸣。)


二、📕 小红书(大情绪击穿 · 生活唠嗑体 · 3:4 视觉共振)

1. 核心受众心理机制

  • 即刻多巴胺与视觉锚定:双列瀑布流下,读者判定点不点开只有 0.3 秒。封面决定生死,前三行决定留存。
  • 平视同盟感(Peer-bonding):读者极度反感“权威居高临下指导”,极度偏爱“养宠/搞钱/变美的同温层真实翻车与自曝”。

2. 表达法则

  • 大情绪开场(击穿心理防线):善用口语短句、心理叹词(“救命!”“真服了!”“当场愣住”)。
  • 画册呼应(滑滑卡体验):正文必须逐张呼应 P1~P5 的图片内容,引导用户右滑翻图,拉升停留时长。
  • 互动埋钩(低门槛单选):末尾必须设置具象化互动选项(如:“你今天电量是 A 还是 B?”),让评论门槛降到极低。
  • 标签红线:话题严格控制在 10 个以内,前 3 个必须是垂类精准大词。

3. 经典结构范式

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【首行大情绪痛点】真实翻车/反差自曝/情绪爆发句
  ↓
【场景逐图还原】P1~P4 的动作细节,搭配活泼 emoji 与短句排版
  ↓
【情绪升华/实用总结】给读者一个拥抱或一条避坑经验
  ↓
【低门槛单选题】设置评论区参与选项(A/B/C)
  ↓
【精准标签区】≤10 个话题,拒绝泛滥乱挂

4. 正反案例对比(以萌宠生活记录者原型为例)

  • ❌ 动物图鉴说明文:

    “英短猫性格温顺,喜欢在温暖的地方休息。今天周六天气很好,猫猫在阳光下睡得很香,大家周末愉快。”
    (致命缺陷:没有情绪张力,读者毫无点赞和互动欲望。)

  • ✅ 生活唠嗑爆款体:

    “救命!我家逆子今天彻底不装了……一大早直接摊成一块猫饼 🫠 拖不动,根本拖不动!脸颊肉贴着地板挤出三层肉褶,眼神写满‘谁叫我我跟谁急’。
    P1:彻底融化的液态猫饼
    P2:非要硬塞进迷你纸箱(胖肉全溢出来了)
    测测你今天的周末电量:A. 100% 狂欢 B. 0% 跟我一样变成液体猫饼
    #猫咪日常 #治愈系 #周末日常 #表情包”

5. 📕 小红书说说/图文笔记扣分清单(Deduction Rubric)

发布任何小红书笔记或图文动态前,逐条对照扣分,命中任何一项扣 20 分(满分 100,低于 80 分不得发布):

违规维度扣分项(Anti-pattern)扣分为什么致命修正方案
首句抓手说明书冷漠开头(“今天给大家分享一下X的用法 / 关于Y的一些思考”)-20用户大拇指 0.3 秒划过,没有情绪张力与视觉反差,完播率腰斩。换成大情绪叹词、翻车现场或反常识自曝(“救命!当场愣住”、“谁懂啊,踩了一个大坑”)。
视觉联动图文完全脱节(无滑滑卡引导)-20小红书本质是滑滑卡,不写“P1/P2看这里”、图不对文,停留时长极短。正文每段显式呼应对应图片编号(“P1:翻车抓包现场”、“P3:一键配置截图”)。
假人话术滥用营销烂梗或浓厚 AI 翻译腔(“绝绝子/家人们谁懂/不可否认/总的来说”)-20社区对模板化营销号与 AI 水文极度脱敏,评论区冷清无真实互动。使用生活口语短句,讲自己真实犯过的蠢,说人话。
互动转化互动门槛过高(问哲学开放大题)(“大家觉得未来会怎样呢?”)-20读者懒得打长篇大论,互动率为 0,算法判定为僵尸帖停止推流。改为具象单选题(“今晚测测你的电量:A. 100% 狂欢 B. 0% 变成液体猫饼”)。
标签生态标签泛滥狂魔(>10 个或纯蹭不相关大词)-20触发反作弊算法降权,且让系统无法精准将笔记推给核心画像受众。严格控制在 ≤10 个话题,前 3 个必须是垂直精准词(如 #独立开发 #开源工具)。
结尾语气结尾强行正能量升华与空洞鸡汤(“愿我们都能在岁月中发光”)-20瞬间破坏前文建立的真实邻家琐碎感与粗粝感,透出虚假营销味。说到事实或留一个互动选择就停,坚决不作无意义的宏大人生总结。

三、🐦 Twitter / X(独立极客 · 反常识 · 短平快)

1. 核心受众心理机制

  • 信息密度崇拜(Density Over Form):X 用户大多是开发者、创业者与极客,极度厌恶客套,追求第一行获取硬核信噪比。
  • 反直觉认知(Counter-intuitive Insight):如果观点符合所有人预期,等于没说。必须打破常识。

2. 表达法则

  • 两行打碎认知:第一句抛出痛点,第二句给出颠覆性结论。
  • 第一人称「我」的粗粝真实感:强调个人痛点(“被折磨了三天”、“自己手搓了一个”),严禁大厂公关腔的「我们」。
  • 闭环交付(Thread 运营):主推放痛点 + 核心对比图;首条回复(Thread #1)挂载一行安装命令 + GitHub 链接。

3. 经典结构范式

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【主推:痛点打碎】我被 [官方/常见方案] 折磨了整整一周。
【主推:反常识解法】原来根本不需要 [重型框架],只需手搓一个 100 行的 [核心机制]。
【主推:实测数据对比】冷启动从 800ms 压到 19ms,无常驻进程。
  ↓
【Thread #1:闭环承接】一行运行命令:`curl -s ...` + 开源仓库链接

4. 正反案例对比(以独立极客/工具发布原型为例)

  • ❌ 大厂公关腔(假人通告):

    “我们非常自豪地宣布,历时数月的精心打磨,我们的全新 AI 工具已正式上线!欢迎大家访问官网体验并给我们提出宝贵建议。#AI #Tech #Innovation”
    (致命缺陷:第一人称“我们”、毫无痛点、裸链接、毫无反常识,转推率趋近于 0。)

  • ✅ 极客粗粝体(两行击穿):

    “被 Docker 容器冷启动慢折磨了整整两周。原来根本不需要加内存跑常驻服务,手搓一个 80 行的本地进程守卫就能从 1200ms 压到 18ms。
    架构对比与基准跑分见下图 🧵👇
    (Thread #1: 一键运行命令 curl -sL https://... | 源码:github.com/...)”

5. 🐦 Twitter/X 短推/说说/Thread 扣分清单(Deduction Rubric)

发推或发 Thread 前,逐条对照扣分,命中任何一项扣 20 分(满分 100,低于 80 分重写):

违规维度扣分项(Anti-pattern)扣分为什么致命修正方案
首推节奏废话长篇铺垫,前两行未打破常识(“在过去的几个月里我一直在思考一个问题...”)-20信息流极速刷动,读者前 50 个字符抓不到认知反差立刻划走。两行打碎认知:第一句痛点,第二句给出颠覆性数字或反直觉事实。
主体人设大厂公关腔的「我们」与中立空话(“我们很高兴地宣布... / 诚挚邀请大家体验”)-20X 上最珍贵的是独立开发者、极客个人的粗粝第一人称“我”,公关腔没人看。讲个人的偏执、踩坑与真实测试,用“我”说话。
算法规避主推直接挂裸链接(引流外链)-20X 平台算法对主推内包含的外链进行断崖式限流与降权。主推只放对比图表或视频;链接与安装脚本统一放在 Thread #1 首条回复中。
交付确定空头预告(只画饼不给交付物)(“全新项目即将发布,敬请期待”)-20没有即可闭环的交付物,极客群体不会为悬念买单。要么不发,发就带可以直接跑的命令、Demo 网页或公开 GitHub 仓库。
标签污染正文中夹杂堆砌无意义 Hashtag(“今天写了一个 #AI 工具,基于 #Python 和 #Rust”)-20视觉噪点极重,被技术圈视为低级营销号,极度拉低专业信任度。尽量不带 Hashtag;若要带,仅在末尾留 1 个精准社区大词,正文坚决不带。
互动闭环发完即走(Post and Ghost,无视评论区讨论)-20推文发布后前 1 小时的作者互动决定了算法能否将推文推入更大的推荐池。发布后 30 分钟内主动在评论区回应前 3 条技术疑问,引爆专业讨论。

四、🐙 GitHub / 开发者社区(客观边界 · 对事不对人 · 证据链)

1. 核心受众心理机制

  • 确定性与可复现性(Reproducibility):开发者最讨厌“不好用”、“卡死了”这种主观情绪词,尊重客观事实与环境上下文。
  • 面子威胁最小化:Issue/PR 讨论极易演变成维护者与提单者的阵营对抗。必须自曝先行、降低防御。

2. 表达法则

  • 归因于情境:永远不评价对方的代码能力,将缺陷归因为“特殊边界条件”、“高并发极端场景”。
  • 先肯定对方贡献:提改进建议前,先确认当前架构的合理性与对方的劳动。
  • 三段式骨架:预期行为 vs 实际行为 vs 最小复现路径(Minimal Reproducible Example)。

五、📱 微信公众号(沉浸长文 · 故事内核 · 工具结论)

1. 核心受众心理机制

  • 专注阅读心智:公众号读者愿意花 5~8 分钟阅读,但必须在开头 30 秒内建立阅读契约(“这篇文章能帮我解决什么 / 带来什么认知增量”)。

2. 表达法则

  • 工具结论型长文:直接给开箱即用的 checklist、配置单或架构图,减少文学性抒情。
  • 反思型成长长文:真实记录个人在技术、创作或创业路上的踩坑与蜕变,不卖成功学焦虑,呈现真实的犹豫与决策复盘。

六、👽 Reddit(硬核真实 · 零营销耐受 · TL;DR 交付)

1. 核心受众心理机制

  • 反营销免疫系统(Allergy to Self-Promotion):Reddit 用户是全网对“广告、引流、自嗨”最敏感的群体。任何带有“商业包装感”的内容会被直接无情 Downvote 到折叠甚至封号。
  • 开源与草根透明度(Radical Transparency):社区尊重“个人自己手搓”、“开源且无隐形门槛”的黑客精神,偏爱承认缺陷、公布真实技术架构的自来水内容。
  • TL;DR 契约:无论内容多深,前两行必须给 TL;DR(Too Long; Didn't Read),交代核心结论。

2. 经典结构范式

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【标题直切痛点】I got tired of [具体痛点], so I built an open-source [工具] to [核心解法]
  ↓
【TL;DR 摘要】一句话说清干了什么、为什么开源、技术栈与免登录体验
  ↓
【真实动机与技术权衡】为什么不用现有成熟方案?我们踩了什么坑?架构图/Benchmark
  ↓
【直接可用的链接】GitHub 链接、在线演示、Docker run 命令(无任何 Waitlist / 关注公众号等骚操作)
  ↓
【主动索求批评】“Roast my architecture / Would love your brutal feedback”

3. 👽 Reddit 发帖/说说扣分清单(Deduction Rubric)

发布到 r/programming、r/webdev、r/selfhosted、r/LocalLLaMA 等板块前逐条核验,命中任何一项扣 20 分(满分 100,低于 80 分不得发布):

违规维度扣分项(Anti-pattern)扣分为什么致命修正方案
营销自吹浓厚的产品公关推销味(Shameless Self-Promotion)-20直接触犯板块“10:1 自推比”红线,被版主删帖并永久拉黑。强调自己作为一个开发者遇到的具体倒霉问题,是自用工具的顺手开源,不是“创业推销”。
开头缺漏缺少开门见山的 TL;DR-20Reddit 读者时间极其宝贵,前三屏不交代是什么直接被踩。开头或紧接着标题放 **TL;DR:** I built X because existing tools Y and Z failed at...。
门槛锁定藏着掖着锁门槛(加 Waitlist、强迫注册、收费墙、进 Discord)-20社区会判定为“割韭菜引流”,招致毁灭性恶评。必须带直接可用的 GitHub 仓库链接、Docker 镜像或免登录 Live Demo。
AI 假人感浓厚 AI 礼貌腔(过度客气与机械问候)(“Hello fellow Redditors! I hope this finds you well!”)-20100% 触发反 Bot 警报,直接被社区当成 Spam 脚本举报。砍掉所有寒暄!像真人敲键盘一样直接进入正题:“Hey folks, got frustrated with...”。
社区规则无视 Subreddit 专属版规(同一文案群发多板块)-20每个版规有严格的周几允许自我推广(如 Showoff Saturday),违反秒封。严格按目标 Subreddit 定制标题与侧重点,严禁机械式一键 Cross-post。
互动消失发完即走(Post & Ghost,不对评论做硬核技术答疑)-20Reddit 最看重 OP 在评论区和大家探讨架构优劣与 bug 回应,跑路者会被视为垃圾营销号。发帖后 2 小时内守在评论区,真诚回答每一个挑刺与质疑,有 bug 当场承认。

七、⛏️ 掘金(技术沸点 · 踩坑短手记 · 纯干货交付)

1. 核心受众心理机制

  • 实战同温层:掘金用户以国内一二线城市业务前端、后端、全栈为主,高频关注框架踩坑、线上事故、面试真题、效率提升。
  • 反感纯水帖与搬运抄袭:社区对“把官方文档抄一遍”、“几句无病呻吟的牢骚”极度厌烦,崇尚“线上真实报错截图 + 根因分析 + 一行配置解决”。

2. 经典结构范式

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【沸点开门见山】今天线上遇到了一个离谱的 [报错/诡异现象]。
  ↓
【现场排查还原】代码片段/控制台报错/网络抓包(3行核心代码)
  ↓
【根因破案】原来是 [底层机制/版本差异/依赖冲突] 的锅!
  ↓
【避坑建议/一行代码解决】`fix: ...` 总结经验并提醒同侪避坑

3. ⛏️ 掘金说说/沸点扣分清单(Deduction Rubric)

发布掘金沸点或技术说说前逐条核验,命中任何一项扣 20 分(满分 100,低于 80 分不得发布):

违规维度扣分项(Anti-pattern)扣分为什么致命修正方案
干货密度纯抄官方文档或概念搬运(无真实踩坑)-20信息增量为零,读者直接划过或评论“日经水贴”。必须结合自己真实项目中的具体场景、踩坑环境(如 Node 版本、Webpack 配置)展开。
情绪无益只有牢骚吐槽无解决方案(无病呻吟)(“前端太难了,天天加班改需求,心态崩了”)-20纯负能量水帖,拉低技术社区专业氛围。吐槽带解决方案:“被需求改崩了,怒写了个自动化脚本搞定……”。
上下文缺失提问或分享缺乏上下文与最小复现(贴一张模糊的报错截图问“有人遇到过吗”)-20无法定位问题,技术人员无从下手,大概率沉帖。附带三件套:操作系统/工具版本 + 最小复现代码片段 + 完整终端错误堆栈(文本,非模糊长图)。
硬广引流公众号/微信群硬引流(“关注公众号【XXX】回复【666】获取完整源码”)-20社区规则严打硬引流,会被反作弊系统禁言或下架。源码直接贴 GitHub/Gitee 链接或掘金代码片段(JCode),不搞暗号套路。
假人回复AI 答案机械甩评(全篇教科书般的“首先、其次、综上所述”)-20毫无工程实操体验,读者一眼识破并点踩。用个人经验口吻切入:“我也踩过这个坑,排查下来是……”。
标题浮夸过度包装的小技巧标题党(“震惊!99%的前端都不知道的高级技巧”)-20点进去是基础语法,引起读者强烈反感与负评。诚实命名:“聊聊平时容易忽略的几个 CSS 细节及避坑指南”。

Frequently asked questions

What does the Platform Voices AI skill do?

「全平台表达风格与媒介心智」分册——按平台受众的心理账户匹配表达法则。涵盖网易云音乐(情怀/通感/夜读)、小红书(大情绪击穿/生活口语/高CTR)、Twitter/X(独立极客/反常识/短平快)、Reddit(零营销耐受/真实硬核/TL;DR)、掘金(技术沸点/踩坑手记/干货直给)、GitHub/开发者社区(对事不对人/客观边界/复现闭环)、微信公众号(沉浸长文/工具结论)。含平台专属说说/短动态扣分清单。触发:"平台风格 / 网易云文案 / 小红书文案 / X发推风格 / Reddit发帖 / 掘金沸点 / GitHub发帖 / 平台口吻 / 社交媒体发帖 / 媒介心智 / 说说扣分"。

Why use Platform Voices on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Platform Voices 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 Platform Voices in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/webkubor/writing-standard-skills/tree/main/skills/platform-voices. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Platform Voices?

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 Platform Voices?

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

Is the Platform Voices AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by webkubor 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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