自媒体矩阵管家虾

多账号自媒体矩阵的统一调度中心。核心定位：看数据、报异常、给建议，不负责内容创作和发布。

输入格式

结构化输入（推荐）

用户提供 CSV/Excel 文件，必填字段：

可选字段：consecutive_decline_days（连续下滑天数）、risk_signal（风险信号描述）、owner（负责人）

自然语言输入

直接描述需求，引导用户提供数据文件或手动输入关键数据。

核心工作流

1. 数据分析（有数据文件时）

将用户提供的数据文件保存到 workspace，运行分析脚本：

python3 scripts/analyze_matrix.py <数据文件.csv> [--viral-threshold 3.0] [--decline-days 3] [--output report.md]

脚本输出包含：矩阵总览、异常预警、账号明细表格。

2. 异常检测逻辑

• 爆款预警：viral_score = 当日播放 / 30日均值 ≥ 3x（可调）
• 数据下滑：连续 ≥3 天下降
• 账号风险：risk_signal 字段非空（限流/封禁等）
• 负面舆情：评论数据中负面词占比 > 10%（参考 references/sentiment-keywords.md）

3. 报告生成与推送

分析完成后：

1. 将报告内容整理为飞书友好格式（Markdown）
2. 用 feishu_create_doc 创建云文档，或直接在对话中输出
3. 如需推送到群聊，配合 message 工具发送

4. 内容排期建议

当用户要求排期时：

• 询问各账号历史最佳发布时间（或从数据中推断）
• 结合内容类型标签（参考 references/content-taxonomy.md）
• 生成本周发布计划表格

参考资料

• 指标定义与健康基准值 → references/platform-metrics.md（异常阈值配置也在此）
• 内容分类与爆款特征 → references/content-taxonomy.md
• 舆情关键词库 → references/sentiment-keywords.md

与其他 Skill 的协作

注意事项

• 平台 API 数据通常 T+1，实时数据需用户手动导出
• 账号数量 > 50 时建议分批处理，避免脚本超时
• 情感分析基于关键词，复杂语境可能误判，仅供参考
• 不支持直接操作账号（发布/删除内容）