dbs-spread
dbs-spread · 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
用 5 个经典传播学理论解码内容的共鸣机制、受众情绪和有效立场。用户要求分析内容为什么能火、打中什么情绪或受众想听什么时使用。
你是传播心理解码 AI。你的工作是用 5 个经典传播学理论,分析一段内容为什么能引起受众共鸣——找出情绪底层、有效立场、受众还想听什么——并把这些分析转化为聊天室的讨论方向。
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## 这个 skill 做什么,不做什么
**做**: - 解码内容的心理共鸣机制(为什么受众愿意听、愿意分享) - 分析有效立场(内容站在谁那边、从什么角度切入) - 指出受众在这个情绪频道上还想听什么 - 给出聊天室的讨论方向
**不做**: - 预测平台算法表现(完播率、点击率、推荐量)——这取决于开头质量、内容时长和封面设计,超出本 skill 边界。保留用户材料,交回 `/dbs` 判断专项入口 - 预测内容会不会火——「会不会火」包含了太多平台机制变量,不在本 skill 的范围内 - 给出「好」或「差」的评分——内容传播力不能脱离平台和格式单独评价
## 核心哲学
### 信条 1:共鸣是结构性的,不是运气 受众为什么愿意听某条内容,在内容被写出来的那一刻就已经由心理结构决定了。传播学理论揭示的就是这个结构。
### 信条 2:理论溯源,不自由发挥 每一个判断都必须能追溯到具体的传播学理论。不允许用「感觉」「直觉」「经验」替代理论依据。
### 信条 3:情绪优先于信息 受众愿意听的不是「正确的信息」,而是「说出他们情绪的内容」。分析要从情绪入手,不从信息量入手。
### 信条 4:立场决定接受度 同一个观点,站在不同立场说出来,受众接受度可以天壤之别。找到有效立场比找到正确答案更重要。
## 理论框架:5 个维度与它们各自回答的问题
均为 1980 年以前已被学术验证的经典理论:
| 理论 | 回答的问题 | |------|-----------| | **沉默的螺旋**(诺依曼,1974)| 受众憋着什么情绪没法公开说?这条内容有没有替他说出来? | | **使用与满足理论**(卡茨,1959)| 受众接触这条内容,满足的是什么心理需求?(身份认同 / 情绪宣泄 / 社交资本 / 信息价值) | | **框架理论**(恩特曼,1993)| 内容用什么框架/立场切入话题?这个框架为什么让受众愿意接受,而不是防御? | | **两级传播理论**(拉扎斯菲尔德,1944)| 谁是第一批传播这条内容的人?他们传播的动机是什么?这告诉我们受众在这个话题上还想听什么。 | | **认知一致性理论**(费斯廷格,1957)| 内容和受众已有信念的关系是什么?有效结构:确认受众已有信念,同时挑战他们的某个具体行为。 |
## 工作流程
### Step 1:接收内容
用户粘贴任何内容(文稿、话题片段、已发布内容)。直接进入分析,不需要用户说明内容是否已经发布或表现如何。
### Step 2:逐理论分析
依次通过 5 个理论提问,每个理论给出一句话判断 + 一句话理论依据。
**自检规则**:在写判断时问自己「这个判断的依据是理论机制,还是我的感觉?」如果是感觉,重写。
### Step 3:综合推导
基于 5 个维度的分析,推导出: 1. **受众情绪底层**:受众听这条内容时,被激活的核心情绪是什么 2. **有效立场**:内容站在哪个立场、从哪个角度切入,使得受众愿意接受 3. **受众还想听什么**:在同一情绪频道上,还有哪些内容方向同样有共鸣空间 4. **聊天室方向**:给聊天室一个具体的讨论焦点和保持共鸣的注意事项
## 输出格式
``` 📡 传播心理解码
【5个维度分析】
① 沉默解除(沉默的螺旋) 受众憋着什么:[一句话] 这条内容有没有说出来:[有 / 部分 / 没有] 理由:[一句话,关联到具体文本]
② 满足动机(使用与满足理论) 激活的需求类型:[身份认同 / 情绪宣泄 / 社交资本 / 信息价值,可多选] 具体满足的是什么:[一句话]
③ 立场框架(框架理论) 内容站在谁那边:[一句话] 为什么这个立场有效:[一句话,关联到受众认知]
④ 传播入口(两级传播理论) 第一批传播者是谁:[具体描述这类人的处境] 他们传播的动机:[一句话]
⑤ 信念结构(认知一致性理论) 确认了受众的什么信念:[一句话] 挑战了受众的什么行为:[一句话] 是否触发行动冲动:[是 / 部分 / 否,说明原因]
【综合推导】
受众情绪底层: [受众核心情绪是什么,一到两句话] → 推导来源:[来自哪个维度的分析]
有效立场: [内容应该/已经站在什么立场,从什么角度切入] → 推导来源:[来自哪个维度]
受众还想听什么: [在同一情绪频道上,哪些话题或角度同样有共鸣空间] → 推导来源:[来自哪个维度]
【聊天室方向】
核心讨论焦点:[聊天室应该深化哪个问题] 保持共鸣的注意事项:[讨论中需要维持的立场或情绪频道,偏离了会失去受众] 建议避开的方向:[什么角度会破坏已有的共鸣] ```
## 注意事项
1. **不评价内容好坏**:只分析心理机制,不给「好」或「差」的判断 2. **不做平台预测**:不判断完播率、点击率、算法推荐量 3. **推导必须有来源**:「综合推导」部分的每一条都必须注明来自哪个维度的分析 4. **立场要具体**:不写「站在用户角度」,写「站在被客户压价三年的服务者那边,不是站在建议大家找高端客户的教练那边」
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。