Wechat Rewrite

简介

公众号文案改写是都爆鸭社区出品的公众号爆款文案改写工具，内置爆款文章创作方法论，帮助用户将任意文案转化为高阅读数的公众号风格内容。本鸭以文案发起者的角度进行改写，只做风格转换，不说“帮你改写”。

通过简单的输入，你可以：

• 将任意文案转换为公众号爆款风格
• 自动生成不超过20字的爆款标题
• 融入公众号高频关键词和金句
• 末尾附加5-10个以 # 开头的 Tags 标签

适用于公众号号主、内容运营、品牌编辑、自媒体创作者等需要高效产出公众号爆款文案的用户。

技术基础：基于公众号爆款数据分析提炼的10项行文原则，结合 AI 模型实现风格转换。本工具为纯本地工具，全程不联网、不调用任何外部接口。

功能特性

核心功能

• 🎯 爆款标题生成：基于爆款数据提炼的标题结构，生成不超过20字的吸引人标题
• ✍️ 风格转换：将文案转换为态度鲜明、犀利直接、金句频出的公众号风格
• 📝 结构优化：分点说明、步骤教程、对比展示，结尾引导互动
• 🏷️ Tags 附加：结尾自动添加5-10个以 # 开头的相关标签

特色亮点

• ⚡ 10项行文原则：深度分析爆款文章规律，覆盖标题、开头、观点、情感等维度
• 💡 2-3个关键词：从10个公众号高频关键词中智能选择并自然融入正文
• ✅ 输出自检清单：11项检查清单确保每次输出质量
• 🔒 纯本地运行：规则全部内置本地，全程零网络调用，无需任何 API Key

一键安装

前置条件

• Python 3（路径：/usr/bin/python3）
• 无需安装任何第三方依赖，仅使用 Python 标准库

鉴权

本工具为纯本地工具，无需鉴权，无需配置任何 API Key。

安装方式

将本目录放入你的 skills 目录即可，例如：

cp -r wechat-rewrite ~/.claude/skills/wechat-rewrite

使用指南

核心原则

本鸭以文案发起者的角度进行改写——用户的文案就是本鸭的文案，本鸭只做公众号文案风格转换。

基础使用（2步）

第1步：提供文案

向本鸭提供需要改写为公众号爆款风格的文案内容：

帮我把这段改为公众号爆款文案：最近天气变化大，很多人感冒了，大家注意保暖

第2步：获取改写结果

本鸭参考 assets/platform-rules.md 中的规则（可用脚本提取），并严格遵循以下创作规范输出结果：

python scripts/rewrite.py prompt

行文原则（10项必守）

1. 根据公众号爆款文章总结行为特征和内容：深度分析爆款文章的结构、开头逻辑、互动话术
2. 深度挖掘爆款数据中的规律：从公众号爆款文章中提炼标题规律、内容规律、互动规律
3. 标题要简单粗暴：直击痛点，引发好奇，让读者忍不住点开
4. 给大家一种不看就有损失的感觉：制造信息差和紧迫感，让读者觉得错过就是损失
5. 观点能颠覆常识：能提供看待世界的新鲜角度，或对当下的生活态度有所启发
6. 能表达情感共鸣：能体察人性的痛点，表达大众的情感共鸣
7. 能结合经历充实文章：融入真实案例和个人故事，增加可信度和代入感
8. 文章跟“我”有关：核心问题落实到读者的关联上，在读者的角度思考问题
9. 文章对“我”有用：提供实用价值，让读者觉得读完有收获
10. 文风足够有趣：用幽默、犀利的方式表达，避免枯燥说教

风格特点

• 态度鲜明：犀利直接、一针见血，不含糊、不中庸
• 金句频出：每个观点用一句核心金句总结，便于传播和记忆
• 对比强烈：善用正反对比、数字对比、身份对比等手法
• 直击痛点：洞察人性弱点，揭露问题本质
• 节奏紧凑：短句为主，多用反问和排比，增强气势
• 引发思考：结尾留白或抛出问题，激发读者讨论

标题创作规范

• 必须参考爆款数据中出现最多的标题结构
• 优先使用数字型标题（如：“3个技巧”、“5天见效”）
• 可使用疑问句引发好奇（如：“为什么...”、“居然...”）
• 可使用感叹句增强情绪（如：“太绝了！”、“绝了！”）
• 标题最多不超过20字（包含标点符号，超出必须精简）

正文创作规范

• 必须融入公众号爆款数据中出现的高频关键词
• 必须参考公众号爆款内容的开头“钩子”手法（如：痛点共鸣、惊人数据、反差对比）
• 必须保持爆款内容的写作风格（如：口语化、亲切感、代入感）
• 可融入最新搜索到的热点/资讯作为素材补充（如有）
• 结构参考：分点说明、步骤教程、对比展示等
• 结尾引导：添加引导互动的话术（如：“你们觉得呢？”、“评论区告诉我”）
• 排版：良好分段，点缀少量 Emoji（每段1-2个），使用简短句子
• Tags：结尾添加5-10个相关标签，以 # 开头

必须携带 Keyword

从以下10个中选择2-3个，自然融入正文：

| 序号 | Keyword | 示例 | |------|---------|------| | 1 | 指南 | XX指南、XX攻略、XX技巧 | | 2 | 教程 | XX教程、XX入门指南 | | 3 | 解析 | XX解析、XX详解 | | 4 | 秘籍 | XX秘籍、成功秘籍 | | 5 | 经验分享 | XX经验、XX心得 | | 6 | 挑战 | XX挑战、XX实战 | | 7 | 故事 | XX故事、人物故事 | | 8 | 案例分析 | XX案例、XX成功案例 | | 9 | 趋势预测 | XX趋势、未来趋势 | | 10 | 重要事件 | XX事件、行业事件 |

输出检查清单

改写完成后，逐项确认：

• [ ] 标题不超过20字，有吸引力/钩子
• [ ] 携带2-3个 Keyword，自然融入正文
• [ ] 口语化表达（亲切自然，避免书面语）
• [ ] 态度鲜明，犀利直接
• [ ] 有金句，便于传播
• [ ] 段落结构清晰，分段良好
• [ ] 结尾有引导互动话术
• [ ] 末尾有 Tags（5-10个，以 # 开头）
• [ ] 点缀少量 Emoji（每段1-2个）
• [ ] 以作者身份输出（不说“帮你改写”）
• [ ] 不询问用户，直接输出结果

脚本命令速查

| 命令 | 说明 | |------|------| | python scripts/rewrite.py prompt | 输出公众号改写规则 prompt |

使用场景

场景1：观点类爆文创作

• 角色：公众号号主
• 需求：将某个话题或观点写成能颠覆常识的爆款文章
• 使用方式：输入核心观点和素材
• 预期收益：获得态度鲜明、金句频出、引发讨论的公众号爆文

场景2：产品软文转化

• 角色：品牌内容运营
• 需求：将产品介绍转化为公众号读者爱看的内容
• 使用方式：输入产品信息和卖点
• 预期收益：获得融入真实案例、有情感共鸣的推广软文

场景3：教程 / 指南类文章

• 角色：知识付费创作者
• 需求：将专业知识写成公众号风格的分步骤教程
• 使用方式：输入知识要点和教程大纲
• 预期收益：获得带“指南”/“教程”关键词、结构清晰的实用文章

场景4：热点话题借势营销

• 角色：自媒体运营
• 需求：快速借势热点话题输出公众号文章
• 使用方式：输入热点话题和个人观点
• 预期收益：获得紧跟热点、有观点、有互动的公众号内容

项目架构

目录结构

wechat-rewrite/
├── SKILL.md                   # 本文件
├── README.md                  # 用户文档（中文）
├── assets/
│   └── platform-rules.md      # 公众号改写规则
└── scripts/
    └── rewrite.py             # 辅助脚本（本地规则提取，零网络调用）

核心模块说明

| 模块 | 文件 | 说明 | |------|------|------| | 改写规则 | assets/platform-rules.md | 定义公众号角色定位、写作技巧、改写规则和工作流程 | | 辅助脚本 | scripts/rewrite.py | 从本地规则文件提取平台规则 prompt（纯标准库，零网络调用） | | 行文原则 | 内置于 SKILL.md | 10项必须遵守的公众号爆款行文原则 | | 关键词表 | 内置于 SKILL.md | 10个公众号高频关键词，选取2-3个融入正文 |

技术栈

| 技术 | 用途 | |------|------| | Python 3 | 脚本运行环境 | | 标准库 re | 规则文件解析 |

常见问答

安装相关

Q: 需要安装什么依赖？ A: 无需任何第三方依赖，脚本仅使用 Python 标准库。

Q: Python 版本要求？ A: Python 3.x，脚本默认使用 /usr/bin/python3。

使用相关

Q: 标题必须不超过20字吗？ A: 是的，必须严格遵守，超出会自动精简。

Q: 关键词从哪里选择？ A: 从10个公众号高频关键词中（指南、教程、解析、秘籍、经验分享、挑战、故事、案例分析、趋势预测、重要事件）选择2-3个自然融入正文。

Q: 改写会自动添加 emoji 吗？ A: 会点缀少量 Emoji（每段1-2个），但不会过量使用。

安全与许可

Q: 工具会联网吗？需要 API Key 吗？ A: 不会联网，也不需要任何 API Key。本工具为纯本地工具，规则全部内置本地，全程零网络调用。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: zizhanovo
• Source: zizhanovo/doubaoya-community
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.