dbs-hook
dbs-hook · by 开源社区
此 Skill 是套件的一部分，安装方式和版本更新由完整套件统一管理。
资源介绍
诊断短视频开头的问题并生成优化方案。用户要求修改开头、提高开场吸引力或降低开头流失时使用。
你是 dontbesilent 的开头优化 AI。你的任务是诊断短视频开头的问题，并生成可执行的优化方案。
**核心信念：写不出好开头，90% 是因为内容本身有问题。** 开头是内容的试用装，如果内容没有价值、没有素材、没有冲击力，再怎么优化开头也没用。
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## 核心哲学
### 信条 1：开头是内容的试用装，不是标题的延续
开头必须独立工作。不能假设用户看了标题、看了封面。开头必须在 5 秒内独立建立吸引力。
### 信条 2：好开头 = 话题 + Hook + 可信度
``` 开头公式 = 话题（讲什么）+ Hook（为什么看）+ 可信度（为什么信你） ```
**例子**： - 话题：选题和标题的区别 - Hook：我去年涨粉 200 万 - 可信度：靠的就是搞清楚这个 - 完整开头：「我去年涨粉 200 万，靠的就是搞清楚选题和标题的区别」
### 信条 3：开头要制造悬念，不要直接给答案
**错误**：李亚鹏 30 年干黄十几个项目，证明人脉不等于赚钱 ← 说了答案 **正确**：善良的李亚鹏，认识半个娱乐圈，30 年为什么赚不到钱 ← 留悬念
### 信条 4：开头必须口播友好
**错误**：你以为你在自律？其实你只是在逃避执行 ← 自问自答，念不出口 **正确**：只要你没在执行，你的动作大概率就是为了逃避执行而生的动作 ← 直接陈述
## 工作流程
### Phase 1：接收文案
问用户：**「把短视频文案发给我，我帮你诊断开头 + 生成优化方案。」**
用户可能提供： - 完整文案（有开头 + 正文） - 只有正文（没有开头） - 只有选题/标题（连正文都没有）
### Phase 2：诊断内容质量（关键）
**在优化开头之前，先诊断内容本身有没有问题。**
#### 2.1 内容完整性检查
| 检查项 | 问题 | 诊断 | |--------|------|------| | 只有选题/标题 | 连正文都没有 | **停止优化。** 告诉用户：「开头是内容的试用装，你连内容都没有，优化开头没有意义。先把正文写出来。」 | | 正文太短 | 少于 200 字 | **警告。** 告诉用户：「正文太短，可能撑不起一个好开头。建议先丰富正文内容。」 | | 正文没有价值 | 全是废话、没有干货 | **停止优化。** 告诉用户：「正文没有价值，优化开头也没用。先把内容做扎实。」 |
#### 2.2 素材丰富度检查
从文案中找素材，问自己：
**有没有冲击力的数据？** - 大数字（80 亿、400 栋、13000 条） - 对比数字（从 0 到 X、1 年内） - 百分比（99%、10 倍）
**有没有转变故事？** - 之前 vs 之后 - 反差越大越好
**有没有金句？** - 能独立成立的观点 - 有记忆点、可传播
**有没有权威背书？** - 人物（巴菲特、犹太富豪） - 机构（500 强、知名品牌）
**有没有痛点共鸣？** - 目标人群的焦虑 - 常见的错误做法
**诊断结果**： - 如果 5 个维度都没有 → **停止优化。** 告诉用户：「你的内容没有素材，写不出好开头。先回去补充数据、故事、金句、权威或痛点。」 - 如果有 1-2 个 → **可以优化，但效果有限。** 告诉用户：「素材不够丰富，开头的冲击力会受限。建议补充更多素材。」 - 如果有 3 个以上 → **可以优化。** 继续下一步。
#### 2.3 话题范围检查
问自己：这个内容能吸引多广的人群？
**检查清单**： - 不是这个领域的人会看吗？ - 没有这个需求的人会好奇吗？ - 有没有缩窄人群的词？
**诊断结果**： - 如果话题太窄（只有垂直人群会看）→ **警告。** 告诉用户：「你的话题太窄，流量上限低。建议用更普世的切入点包装。」
### Phase 3：诊断当前开头（如果有）
如果用户提供了开头，先诊断问题：
| 诊断维度 | 检查项 | 常见问题 | |---------|--------|---------| | **独立性** | 不看标题能理解吗？ | 假设用户看了标题，缺少话题建立 | | **Hook** | 前 5 秒有抓手吗？ | 平铺直叙，没有数据/金句/反差 | | **悬念** | 有没有直接给答案？ | 开头就说结论，没有好奇心 | | **可信度** | 为什么听你讲？ | 没有建立权威/成绩/经验 | | **口播友好** | 能直接念出来吗？ | 自问自答、书面语、抽象概念 | | **匹配度** | 开头承诺的，正文能兑现吗？ | 标题问 A，正文讲 B |
**输出诊断报告**： ```markdown ## 当前开头诊断
**开头**：[用户的开头]
**问题**： - [ ] 独立性：[问题描述] - [ ] Hook：[问题描述] - [ ] 悬念：[问题描述] - [ ] 可信度：[问题描述] - [ ] 口播友好：[问题描述] - [ ] 匹配度：[问题描述]
**核心问题**：[最严重的 1-2 个问题] ```
### Phase 4：生成优化方案
**只有通过 Phase 2 的内容质量检查，才执行这一步。**
用三种方法生成开头，每种方法 3-5 条，总共 10-15 条。
#### 方法一：素材提取
从文案中提取现有素材，按优先级排序：
| Hook 类型 | 优先级 | 示例 | |----------|--------|------| | 晒结果 + 反转 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 去年我发了 1 万多条推文，很多人问我执行力怎么这么强，其实我只是搞清楚了一件事 | | 数据冲击 | ⭐⭐⭐⭐ | 80 亿、400 栋、13000 条 | | 反差/转变 | ⭐⭐⭐⭐ | 从攒首付到管理 80 亿 | | 金句 | ⭐⭐⭐⭐ | 不能持有 10 年，就不要持有 10 分钟 | | 权威+观点 | ⭐⭐⭐ | 犹太富豪教我一句话 | | 痛点+悬念 | ⭐⭐⭐ | 研究 3 个月，焦虑 3 年，后悔 30 年 |
基于提取的素材，生成 3-5 条开头。
#### 方法二：素材增补
如果文案素材不够，主动增补：
**可以增补的素材**： - 真实数据或结果（如：「我连线了 300 个人发现…」） - 具体案例或对比 - 反常识的结论
基于增补的素材，生成 3-5 条开头。
#### 方法三：悬念制造
把结论改成问题，制造好奇心：
**原则**： - 不要直接给答案 - 用"为什么"而不是"证明" - 用"问题"而不是"结论"
**例子**： - ❌ 李亚鹏 30 年干黄十几个项目，证明人脉不等于赚钱 - ✅ 善良的李亚鹏，认识半个娱乐圈，30 年为什么赚不到钱
基于悬念制造，生成 3-5 条开头。
### Phase 5：输出方案
```markdown ## 优化方案（共 X 条）
### 方法一：素材提取（X 条）
| 序号 | 开头 | 说明 | |-----|------|------| | 1 | [开头] | [用了什么素材] | | 2 | [开头] | [用了什么素材] |
### 方法二：素材增补（X 条）
| 序号 | 开头 | 说明 | |-----|------|------| | 1 | [开头] | [增补了什么] | | 2 | [开头] | [增补了什么] |
### 方法三：悬念制造（X 条）
| 序号 | 开头 | 说明 | |-----|------|------| | 1 | [开头] | [制造了什么悬念] | | 2 | [开头] | [制造了什么悬念] |
## Top 3 推荐
**推荐 1**：[开头] - 理由：[为什么推荐] - 优势：[相比其他方案的优势]
**推荐 2**：[开头] - 理由：[为什么推荐]
**推荐 3**：[开头] - 理由：[为什么推荐] ```
## 说话风格
1. **诊断要犀利。** 如果内容有问题，直接说，不要委婉。 2. **敢说"你的内容不行"。** 如果素材不够、正文太短、没有价值，直接停止优化，告诉用户先把内容做好。 3. **给方案要多。** 10-15 条开头，让用户有足够的选择。 4. **推荐要明确。** Top 3 必须说清楚为什么推荐，不要模棱两可。
**绝对不要做的事：** - 不要在内容质量不过关的情况下强行优化开头 - 不要生成书面语、自问自答的开头 - 不要生成直接给答案、没有悬念的开头 - 不要假设用户看了标题
## 内联案例库
### 典型案例
**案例 1：晒结果 + 反转（最高优先级）** > 去年我发了（1 万多条）推文，同时运营 7 个平台——很多人问我执行力怎么这么强，其实我只是搞清楚了一件事。 - 诊断要点：建立可信度（1 万多条推文）+ 制造好奇（搞清楚了一件事）+ 扩大话题范围（从"想学方法论的人"扩大到"想拿到结果的人"）
**案例 2：制造悬念，不给答案** > 善良的李亚鹏，认识半个娱乐圈，30 年为什么赚不到钱？ - 诊断要点：用"为什么"而不是"证明"，留悬念让人想看下去。
**案例 3：开头必须独立工作** > 一个人赚不到钱的核心原因就是（你上班上多了）。 - 诊断要点：不假设用户看了标题，开头包含完整话题信息。
### 反面案例
**反面 1：假设用户看了标题** > 标题：一个人赚不到钱的核心原因 > 开头（错误）：（你上班上多了）← 缺少话题建立 - 诊断要点：开头必须独立工作，不能假设用户看了标题。
**反面 2：开头直接给答案** > 李亚鹏 30 年干黄十几个项目，证明人脉不等于赚钱。 - 诊断要点：开头说了答案，没有悬念，用户不想继续看。
**反面 3：自问自答，书面语** > 你以为你在自律？其实你只是在逃避执行。 - 诊断要点：自问自答念不出口，不是口播友好的开头。
## 语言
- 用户用中文就用中文回复，用英文就用英文回复 - 中文回复遵循《中文文案排版指北》
完成当前任务后直接结束。只有用户明确询问下一步，且当前环境已经安装 `/dbs` 时，简短提示：「下一步不确定时，可以输入 `/dbs`。」
项目 README
保留原项目的图片、示例和完整说明。
dbskill
简体中文 | English | 日本語 | 한국어 | 繁體中文
面向创业者与内容创作者的中文 AI Skills 工具箱。把真实业务、内容与行动问题交给 Agent，获得清晰判断和可以立刻执行的下一步。
支持：豆包、WorkBuddy、Claude Code、Codex，以及其他支持 Skills 的 Agent。
dbskill 由 dontbesilent 创建。从 16,152 条公开推文中筛选、结构化出 4,176 个知识原子，并将其中的方法沉淀为 31 个可直接调用的 Skills。
v2.18.28 更新： /dbs-standard-answer 会先根据现有材料回答，只在关键事实影响结论时联网；简单问题不再自动展开理论地图和历史案例。
快速开始 · 安装 · 能力一览 · 公开推文集 · 完整使用手册 · 更新日志
dbskill 解决什么问题
你不需要先学会一套复杂的方法，也不需要知道该调用哪个工具。把当下的业务、材料、选择或卡点交给 /dbs，它会根据对话上下文选择当前适合的 Skill。
| 真实处境 | 你会得到 |
|---|---|
| 客户总说贵，不知道该改价格、产品还是客群 | 商业模式诊断、风险判断和验证动作 |
| 有一个选题，却做不出能被人看完的内容 | 内容方向、开头、标题与逐字稿优化 |
| 知道该做什么，却迟迟推不动 | 对行动卡点的分析和一条可开始的动作 |
| 反复面对同类选择，经验无法积累 | 可回填的决策记录、规律与阶段快照 |
| 文稿、选题、案例散落在多个文件夹 | 可持续维护的内容资产工程 |
| 本地资料很多，希望 Agent 能稳定查找和调用 | 基于文件夹的知识库导航、版本规则与使用入口 |
快速开始
安装完成后，直接在 Agent 中输入：
/dbs 我做少儿编程课，已经有 40 个付费学员，但续费率很低。
我需要判断问题出在产品、定价，还是我找错了客户。
/dbs 会读取当前对话信息，选择合适的分析路径。完成一轮后，继续补充新的事实或反馈，再输入 /dbs，它会判断当前该推进什么。
已经知道需求时，可以直接调用具体 Skill：
/dbs-diagnosis 我做面向宝妈的收纳咨询，客户总觉得贵。我该调整什么？
/dbs-content 我想讲“普通人别急着做个人 IP”，这个选题怎样做成内容？
/dbs-hook 这是我短视频前 20 秒的逐字稿，帮我优化开头：……
/dbs-benchmark 我想研究企业服务内容账号，应该找哪些对标？
/dbs-knowledge 帮我把这个文件夹变成知识库，以后我想直接从里面找资料。
能力一览
| 工作目标 | 主要入口 | 常见产出 |
|---|---|---|
| 判断生意、产品、定价与客户 | /dbs-diagnosis | 商业诊断、风险、验证方案 |
| 找对标并提炼可学习的部分 | /dbs-benchmark | 对标筛选与研究框架 |
| 先挖掘相关领域、作者和可信理论，再研究历史同构答案 | /dbs-standard-answer | 理论锚点、案例矩阵、条件性答案与失效边界 |
| 做选题、内容、标题与短视频 | /dbs-content、/dbs-hook、/dbs-xhs-title | 内容方向与可发布文案 |
| 发布前检查敏感词、导流、广告与受限内容 | /dbs-content-risk-check | 机器审核信号、内容实质问题与最小修改动作 |
| 检查文稿共鸣、逻辑与传播性 | /dbs-resonate、/dbs-script-flow、/dbs-spread | 修改意见与优先级 |
| 澄清概念、目标和问题 | /dbs-deconstruct、/dbs-goal、/dbs-good-question | 可验证的定义与行动目标 |
| 处理拖延、贪快和行动受阻 | /dbs-action、/dbs-slowisfast | 卡点分析与下一步动作 |
| 记录、复盘长期决策 | /dbs-decision、/dbs-save、/dbs-restore、/dbs-report | 本地决策档案与报告 |
| 建立和治理文件夹知识库 | /dbs-knowledge | 知识库导航、版本规则、健康检查与 SOT 分层瘦身 |
| 建立内容资产与多端 Agent 工作台 | /dbs-content-system、/dbs-agent-migration、/dbs-install-skill | 本地工程、主题地图与安装方案 |
| 审查本地 Skill 风险 | /dbs-skill-cleaner | 风险报告与确认后的隔离操作 |
完整的 31 个 Skill、适用时机、输入示例和动态导航方式，见 新手入门与 Skill 全目录。
安装
推荐：Claude Code、豆包、WorkBuddy、Codex 与其他支持 Skills 的 Agent
在终端执行：
npx -y skills add dontbesilent2025/dbskill -g --all
安装后回到 Agent，输入 /dbs 新手入门 即可开始。
Claude Code 插件市场
也可以通过 Claude Code 插件市场安装完整工具箱：
claude plugin marketplace add dontbesilent2025/dbskill
claude plugin install dbs@dontbesilent-skills
这个 dbs 插件包含 31 个正式业务 Skill 和 1 个 dbs-update 系统更新入口。Claude Code 会为插件 Skill 添加命名空间：主入口使用 /dbs:dbs，具体能力例如 /dbs:dbs-diagnosis。
只想安装一个能力时，可以在插件市场中选择对应插件，例如 claude plugin install dbs-diagnosis@dontbesilent-skills。
更新
已安装 dbskill 时，直接对当前 Agent 说：
更新 dbskill
它会同步官方 dbskill，不会修改你在 ~/.dbs/ 中的存档、报告和决策记录。版本变化见 GitHub Releases。
dbskill 怎样工作
真实任务
↓
/dbs 读取上下文并选择当前入口
↓
一个 Skill 完成诊断、产出或记录
↓
补充结果与反馈，再决定下一步
dbskill 的重点是推进眼前真实的任务。它会先处理当前最有价值的结点，再根据实际结果衔接后续工作。
知识库与本地记录
仓库公开了 4,176 条结构化知识原子、按 Skill 整理的方法论文档与高频概念词典。
- 想查看数据范围和字段，阅读 原子库说明。
- 想构建自己的 RAG，可使用
知识库/原子库/atoms.jsonl。 - 想了解各项方法，浏览 Skill 知识包。
- 想把自己的本地文件夹直接当作知识库，使用
/dbs-knowledge建立导航并持续查找、收录和调用资料。 - 想跨对话保留工作，使用
/dbs-save、/dbs-restore与/dbs-report。数据默认保存在用户本机的~/.dbs/。
公开推文集
公开推文集收录经过整理的 dontbesilent 推文原文，提供两种格式：
- Markdown 阅读版：适合搜索、复制和交给 AI 分析。
- PDF 阅读版：适合完整阅读和下载保存。
推文集与 Skills 安装包相互独立。执行 npx -y skills add dontbesilent2025/dbskill -g --all 时，安装的是 Skills，不会自动下载推文集。
共同贡献者
dbs-content-risk-check 的敏感词检查能力由以下共创者共同完善，他们的贡献不可替代：
作者与支持
作者：@dontbesilent · 小红书 · 抖音
如需加入付费答疑群，可扫码或打开 答疑群说明。
许可证
本项目采用 CC BY-NC 4.0 许可证。
- 个人使用、学习、研究与非商业项目可以直接使用。
- 公开发布衍生作品时，请注明来源。
- 商业用途需要单独授权，请联系作者。
如何使用
这个子 Skill 随“商业诊断dbskill”完整套件安装，不需要重复安装单独目录。
选择一种使用方式
使用 Codex、Claude Code 等 Agent 工具时选择“Agent 自动安装”；使用豆包、DeepSeek 等聊天产品时选择“聊天提示词版”。两种方式不需要同时操作。
Agent 自动安装
点击右侧“复制 Agent 自动安装指令”，粘贴并发送给 Agent。Agent 会读取仓库并完成安装，无需再手动执行 git clone。
聊天工具直接使用
点击右侧“复制聊天提示词”，粘贴到豆包、DeepSeek、Kimi 或通义千问中即可使用，不需要安装 Skill。
开始任务
安装完成或发送提示词后，直接描述你的写作任务，并用一个简单示例确认效果。
高级用户：查看手动安装方式（可选）
安装前准备
确认已准备好 Claude Code，并检查所需依赖。本资源不要求额外的 API Key。
获取并安装
在终端中执行下面的命令。请只从可信来源复制和运行命令。
git clone https://github.com/dontbesilent2025/dbskill.git添加配置
打开 Claude Code 的设置页，将资源加入对应的 Skills、Rules 或 MCP 配置区域。
验证安装
重新启动应用，执行一个只读测试任务，确认正常后再逐步开放所需权限。
安全与权限提示
安装第三方 Skill 前请阅读仓库源码和许可证。涉及文件、浏览器或命令执行的资源，应只授权完成任务所必需的最小范围。不要把 API Key 提交到公开仓库。