智能知识卡片生产流水线。自动化完成热点发现、内容深挖、AI 配图、多端发布的完整流程。适用于自媒体运营、知识分享、品牌营销等场景。
Knowledge Card Factory
功能概述
Knowledge Card Factory是一项面向实际任务的技能,主要用于智能知识卡片生产流水线 — 从选题到发布的全自动化解决方案;当用户需要:;
核心要点
- 快速生产社交媒体内容;
- 制作知识卡片/信息图;
- 自动化内容发布流程;
使用与执行
热点追踪与借势营销;触发关键词:;"做一张知识卡片";"帮我生成内容发小红书";"自动化内容生产";"热点内容创作";1. 热点发现 (brave-search);热点话题列表;
结果检查与注意事项
相关新闻报道;关键数据点;2. 内容深挖。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
Knowledge Card Factory
智能知识卡片生产流水线 — 从选题到发布的全自动化解决方案。
何时使用
当用户需要:
- 快速生产社交媒体内容
- 制作知识卡片/信息图
- 自动化内容发布流程
- 热点追踪与借势营销
触发关键词:
- "做一张知识卡片"
- "帮我生成内容发小红书"
- "自动化内容生产"
- "热点内容创作"
工作流程
1. 热点发现 (brave-search)
# 使用 brave-search 搜索热点
# 示例: 搜索 AI 行业趋势
search_query = "{用户指定的主题} 最新 趋势 2026"
输出:
- 热点话题列表
- 相关新闻报道
- 关键数据点
2. 内容深挖 (agent-reach)
# 使用 agent-reach 跨平台抓取 # 支持: Twitter/X, 小红书, B站, 公众号, 微博, LinkedIn
操作:
- 基于热点话题搜索多平台内容
- 提取核心观点和数据
- 生成内容摘要
3. 卡片创作
方案 A: AI 配图 (nano-banana-pro)
提示词模板:
"Create a {style} style illustration about {topic},
featuring {key_elements}, modern, clean design"
方案 B: 卡片渲染 (card-renderer)
支持风格: - Mac Pro 风格 - 赛博朋克 - 包豪斯 - 清新简约
4. 多端发布 (xiaohongshu-mcp)
发布配置:
platform: xiaohongshu
content:
title: {生成的标题}
body: {生成的正文}
images: [{图片路径}]
tags: [{话题标签}]
使用示例
示例 1: 制作 AI 趋势卡片
用户指令:
"帮我做一张 AI Agent 发展趋势的知识卡片,发到小红书"
执行步骤:
# Step 1: 热点发现
topics = brave_search("AI Agent 发展趋势 2026")
# Step 2: 内容深挖
content = agent_reach(
platforms=["twitter", "xiaohongshu", "wechat"],
query="AI Agent trends"
)
# Step 3: 生成配图
image = nano_banana_pro(
prompt="AI Agent ecosystem diagram, futuristic style",
size="1024x1024"
)
# Step 4: 发布
result = xiaohongshu_publish(
title="2026 AI Agent 五大趋势",
content=content.summary,
images=[image]
)
输出:
✅ 知识卡片已发布 📄 标题: 2026 AI Agent 五大趋势 🔗 链接: https://xiaohongshu.com/note/xxx 👀 预览: [卡片图片]
示例 2: 天气出行指南
用户指令:
"帮我做一张北京周末出行天气指南"
执行步骤:
# Step 1: 获取天气
weather_data = weather("北京", days=3)
# Step 2: 搜索热门景点
spots = brave_search("北京周末热门景点")
# Step 3: 渲染卡片
card = card_renderer(
template="清新简约",
data={
weather: weather_data,
recommendations: spots
}
)
配置选项
workflow.json
{
"name": "knowledge-card-factory",
"version": "1.0.0",
"stages": [
{
"id": "discover",
"skills": ["brave-search"],
"config": {
"result_limit": 10,
"freshness": "week"
}
},
{
"id": "research",
"skills": ["agent-reach"],
"config": {
"platforms": ["twitter", "xiaohongshu", "wechat"],
"max_results": 20
}
},
{
"id": "create",
"skills": ["nano-banana-pro", "card-renderer"],
"config": {
"default_style": "cyberpunk",
"image_size": "1024x1024"
}
},
{
"id": "publish",
"skills": ["xiaohongshu-mcp"],
"config": {
"auto_publish": false,
"require_confirmation": true
}
}
],
"error_handling": {
"retry": 3,
"on_failure": "save_draft"
}
}
错误处理
| 错误类型 | 处理方式 |
|---|---|
| 搜索失败 | 重试 3 次,使用缓存数据 |
| 配图生成失败 | 降级到文字卡片 |
| 发布失败 | 保存本地草稿,通知用户 |
注意事项
- 发布前确认: 默认开启
require_confirmation,确保用户审核后再发布 - 内容质量: 生成的内容需要用户确认,避免 AI 幻觉
- 图片版权: AI 生成图片需标注来源
- 平台规则: 不同平台有不同发布限制,注意合规
扩展能力
- 添加新渠道: 实现对应平台的 Skill 接口
- 自定义模板: 在 templates/ 目录添加卡片模板
- 数据源扩展: 在 sources/ 目录添加新数据源
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