场景对位

SkillDocs & knowledge

[L3.5 Scene Adaptation] Whatever platform you post to, follow that platform's rules. Five scenarios: technical docs, ad copy, PPT presentations, social media, Release Notes. It doesn't change the content — it adjusts the format to fit the target platform. Triggers: this is suitable for posting on XX

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the 场景对位 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by taxueseek/say-it-human in skills/scene-fit/SKILL.md and read by ahel’s review.

不是改写得好不好,是改写得对不对——对不对这个平台、这个渠道、这个场景。


五种场景

技术文档

核心就一条:准确先于修辞,清晰先于热闹。

一个段落只说一个信息点。一个句子只说一个主干。不动代码、URL、API路径。先检查目标项目自己的 AGENTS.md 和术语表,别机械替换。

不同内容的开头回答不同问题:

  • 入口页/介绍页 → 覆盖什么、适合谁、从哪里开始读
  • API文档 → 方法/路径/参数类型+单位+默认值+限制
  • 界面文案 → 按钮说明动作+目标,错误提示说明影响+恢复
  • 操作手册 → 前置条件+步骤+失败处理+恢复方式

禁用词:赋能、抓手、闭环、沉淀、对齐、对标、拉通、打通、洞察、赛道、调性、战役、势能、兜底、落盘、收口、透传。这些词掩盖实际动作,直接说实际指什么。


广告文案

核心框架是AIDA:注意→兴趣→欲望→行动。

八种标题写法:

  • 判断型:主题+关键节点。比如"2026年,资产配置的分水岭"
  • 承诺型:人群+结果+方法。比如"新手也能跑赢通胀的3个策略"
  • 叙事型:一个/十年+人群+经历。比如"一个散户的十年"
  • 痛点型:不想/不懂+痛点+方案。比如"不想再被割韭菜?先看这个"
  • 反直觉型:反常识+为什么。比如"买基金的人,都挺能忍"
  • 数据型:具体数字+结论。比如"A股单日成交3.6万亿"
  • 悬念型:有画面感的事件+悬念。比如"那个凌晨三点还在看K线的人"
  • 对比型:A vs B+选择。比如"定投三年vs追涨杀跌"

标题禁用:再论、浅谈、也谈、关于……的思考、……之这些词暗示"这是内部讨论/旧话题",对新读者是排斥信号。

正文结构:开头3秒制造好奇或共鸣,中段用数据/故事/类比做价值证明,结尾用明确动词+低门槛做行动号召。

CTA对比:

  • ✅ "好了,去试试" / "看完就删掉购物车"
  • ❌ "立即升级" / "未来可期"

PPT演示

核心原则:一页一论点。每页只有一个核心信息。

视觉层次:一个主色占60-70%,1-2个辅色,一个强调色。别把所有颜色等分。

三明治结构:深色标题+浅色内容+深色结尾。或者全暗色调走到底,别半暗半亮。

能用图就不用表,能用表就别堆文字。每页不超过6行,每行不超过20字。

配色参考:

  • 商务汇报 → 藏青+冰蓝+白
  • 创业融资 → 深绿+苔藓灰+米白
  • 产品发布 → 珊瑚红+金色+藏青
  • 技术分享 → 炭灰+白炭+纯黑

演讲者备注:每页不超过50字,写"念什么"不写"说什么",标注翻页时机。


社交媒体

不同平台的内容逻辑完全不同:

小红书:标题不超过20字,关键词前置。正文300-800字,善用emoji做段落标记。开头直接亮痛点,中间干货密集,结尾引导互动。

公众号:标题15-30字,引发好奇或共鸣。开头3句定生死。结尾留余味或行动指引。

知乎:标题用疑问句,带长尾关键词。内容要有逻辑深度,不套路。

抖音:前3秒必须抓住注意力。每句话都要推动情绪。强烈口语化,适合配音。

即刻:短句+话题标签。洞见、吐槽、互动。别长篇大论。

各平台的语气也有差异:小红书像朋友聊天,公众号真诚有判断,知乎专业有逻辑,抖音强烈口语化,即刻洞见吐槽。


Release Notes

核心:用户可见的变化导向,从git log提取,不从记忆写。

结构模板:

## Breaking Changes
## New Features
## Fixes & Improvements
## Deprecations

规则:

  • 按用户可见特征分组,不按内部功能分组。"启动更快了" 不叫 "性能优化"
  • 从git log提取,读feat:/fix:提交。不从记忆写
  • 一条只说一个变化。不堆砌
  • 双语项目:英文块和中文块并列,不逐条混写

禁用:"Polish" / "细节打磨" / "Misc improvements" — 用户看不懂。


与其他技能的协作

包装工坊处理完之后,可选做场景适配再发布:

packaging-workshop(包装工坊) → scene-fit(场景适配,可选) → 发布

典型用法:

  • "这篇适合发小红书" → 小红书适配
  • "帮我改成技术文档格式" → 技术文档适配
  • "写个产品发布的PPT" → PPT适配
  • "从git log生成Release Notes" → Release Notes适配

输出

直接输出场景适配后的文本,附一句说明适配了哪个场景。


不要这么做

  • 为了适配场景牺牲事实准确性
  • 改动数据、版本号、API路径等机器可读内容
  • 在技术文档中使用广告文案的夸张手法
  • 在广告文案中使用技术文档的术语堆叠

scene-fit v1.1.0 — 五种场景、零内容损失

Signals

GitHub stars
65
Forks
3
Last commit
Aug 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
scene-fit
Source
github.com/taxueseek/say-it-human