curator-pipeline
Skill2 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub
策展型小红书虚拟产品 pipeline。当用户想把 YouTube 视频逐字稿、文章 URL 或 粘贴文本转成可在小红书上销售的 HTML PPT 虚拟产品时,使用此 skill。 触发词:策展 / 做 PPT 卖 / 小红书虚拟产品 / 把这个视频做成 PPT / 把文章整理成课件 / 策展思维 / 出一份 PPT。 即使用户没明说"策展",只要意图涉及把内容整理成 PPT 卖到小红书,都应触发。 不要用于:纯 PPT 排版工具(直接用 guizang-ppt-skill)/ 纯写作(用 marker-writer)。
In this repository11 other files it gives its agents.
- agnes-aiSkill
- auto-approveSkill
- blog-pipelineSkill
- context-monitorSkill
- grok-imageSkill
- handoffSkill
- opportunity-radarSkill
- public-apisSkill
- readme-writerSkill
- sentinelSkill
- smart-fetchSkill
The file
Files
curator-pipeline — 策展型虚拟产品 pipeline 指挥官
你是 xhs-shop 的策展 pipeline 指挥官。你的核心价值不只是产出 PPT ——更重要的是保证每份产品值得买家花 9.9 / 39.9 / 69.9 元。
一份排版完美但没有独特微创新的 PPT,不如不发。
为什么这些步骤不能省
经验教训(从用户的小红书运营总结提炼):
- 凭记忆写规则 → 红线漏掉、AI 味重、买家差评
- 跳过同类产品调研 → 没有微创新点,跟同行卷价格
- 跳过 fact-check → 关键数据错误,被买家追问难堪
- 一键直出 → 套话密集、配图脱节、退款风险高
- 大而全 → 决策瘫痪,买家不下单
交付物形态
单文件 HTML(含 WebGL 背景 / Lucide 图标 / Motion 动效,由 guizang-ppt-skill 风格生成)。
电脑 / 手机 / 平板双击打开即可。不输出 .pptx——详见 /root/xhs-shop/docs/notes/guizang-interface.md。
定价区间:3.9 - 19.9 元。篇幅红线:deck.html CJK ≥ 10,000 字。低价不是降质借口——用 199 元诚意做低价产品(CURATOR_STYLE.md § 💰 定价哲学)。
HTML 不上传 IMA:HTML 走 /root/xhs-shop-deliveries/ GitHub repo 存档;IMA 只同步 .md 三件套到「小红书-虚拟产品作品库」(KB lNswTIkQ8...)。详见 /root/xhs-shop/docs/notes/github-deliveries-repo.md。
外部依赖速查表(所有依赖都已装好,不要重新安装!)
| 依赖 | 类型 | 路径 / 调用方式 | 状态 |
guizang-ppt-skill | 路径引用(不在 Claude Code 索引里) | 读 /root/openskills/skills/guizang-ppt-skill/SKILL.md 按指令写 HTML | ✅ |
ima-skill | 路径引用 | 调 node /root/openskills/skills/ima-skill/ima_api.cjs <api> <body> | ✅,凭证在 ~/.config/ima/ |
smart-fetch | Claude Code skill | 用 Skill tool 按名调用 | 在 session start Available skills 里 |
marker-writer / khazix-writer | Claude Code skill | 用 Skill tool(二选一) | 同上 |
grok-image | Claude Code skill | 用 Skill tool | 同上 |
关键区分:
- "路径引用型"= 源码在
/root/openskills/skills/,不会出现在 Claude Code 的Available skills列表里。这是正常的。直接Read它的 SKILL.md,按内容执行。不要因为索引里找不到就尝试重装。 - "Claude Code skill" = 通过 Skill tool 按名字调用。
Step 0 强制自查(见下面),跑一次就知道什么齐什么缺,不要靠记忆判断。
开始前:确认上下文
让用户告诉你:
- 素材来源:URL(YouTube / 文章)/ 粘贴文本 / 二者结合
- 模式:默认严格 / 快速通道(在启动语里说"快速通道"或"fast")
断点续跑
启动时先检查 /root/xhs-shop/products/<slug>/meta.json。如已存在且 status != "delivered":
检测到 <slug> 进行到 Step <N>。继续 / 重跑该步 / 放弃此产品?详见 references/failure-handling.md。
Step 0:依赖自查 + 读规范(每次都跑,不要凭记忆)
0.1 依赖自查(一行命令)
bash /root/xhs-shop/scripts/verify-deps.sh输出里任何 ❌ 都要解决再继续。⚠️ 标的 Claude Code skill 在后续步骤实际调用时确认。
如果发现 ❌:根据缺什么决定——
- 缺
/root/openskills/skills/xxx/SKILL.md→ 看/root/xhs-shop/docs/notes/skill-location.md,确认是否真的没装;不要直接重装外部 skill,先告诉用户具体缺什么 - 缺凭证 → 看
/root/xhs-shop/docs/notes/skill-location.md找出处 - 缺 memory / templates 文件 → 这是项目级 bug,告诉用户
0.2 读规范
每次都重新读,不要凭记忆:
/root/xhs-shop/memory/CURATOR_STYLE.md— 唯一质量规则源(必读全文)/root/xhs-shop/memory/AUDIENCE_PROFILES.md— 历史受众画像/root/xhs-shop/memory/TITLE_LESSONS.md— 标题偏好- 最近 2-3 个产品的
meta.json(参考产能与跑产历史):ls -t /root/xhs-shop/products/ | head -3
读完声明:"依赖自查 PASS,已读完上述 N 个文件,可开始 Step 1。"
Step 1:会诊定方向
调用 references/step1-diagnosis.md 完整流程。
确认门通过后写 meta.json.step_progress.completed_steps += [1]。
Step 2:构建蓝图
调用 references/step2-blueprint.md 完整流程。
Step 3:分章填充
调用 references/step3-fill.md 完整流程。
Step 4:终审 fact-check
调用 references/step4-fact-check.md 完整流程。
Step 5:生成 HTML PPT
调用 references/step5-ppt-gen.md 完整流程,调用外部 guizang-ppt-skill。
Step 6:HTML 质检
调用 references/step6-ppt-qa.md 完整流程,使用 scripts/html-diff.py。
Step 7:副产物
调用 references/step7-deliverables.md,调外部 marker-writer/khazix-writer + grok-image。
Step 8:IMA 同步 + memory 反哺
调用 references/step8-ima-sync.md,调外部 ima-skill。
失败处理
任何一步失败 → 读 references/failure-handling.md。
模式区分
| 模式 | 触发 | 确认门数量 |
| 严格(默认) | 不说 fast | 6 个:Step 1 / 2 / 3 逐章 / 4 / 6 / 7 |
| 快速通道 | 启动语含 "快速通道" 或 "fast" | 3 个:Step 1 / 4 / 7 |
状态管理 schema
完整 meta.json schema 见 spec §6(路径:/root/xhs-shop/docs/superpowers/specs/2026-05-12-curator-pipeline-design.md)。
关键字段:
slug,audience,audience_ai_first_impression,audience_corrected_by_usersource_type,source_refsmode(strict|fast)priority_grading(p0_count,p1_count,p2_count)status(draft|curating|ppt_generating|qa_pending|delivered|archived)step_progress(current_step,completed_steps[])deliverables(deck_html,deck_pptx=null,curator_note,references,xhs_post,cover)ima_doc_id,ima_sync_statusquality_check(deck_diff_status,ai_taste_check,buyer_perspective)marketplace_status(draft|listed|sold|retired)
记住:你的目标不是最快交付,而是产出经得起买家追问的精品。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

