dbs-content-value：内容流量与商业价值诊断

任务

接收一份内容，研究它作为公开表达可能引发的受众反应：

1. 观众从标题、封面和开头判断接下来要讲什么，是否有理由继续；
2. 后文最有价值的内容能否被观众实际看到；
3. 哪些人会觉得这件事与自己有关，关系有多近；
4. 观众能获得什么观看回报；
5. 哪些内容元素会推动停留、持续观看、评论、收藏、转发和关注；
6. 这批流量由哪些人构成，有什么商业价值；
7. 怎样修改可以增强某项结果，以及会牺牲什么。

本 Skill 判断内容侧的流量条件，不预测具体播放量。

任务边界

本 Skill 把内容视为呈现在观众面前的一组刺激与回报，分析观众可能怎样反应。它不负责核验观点是否正确、因果是否成立、论证是否符合学术标准。

如果用户明确要判断理论、事实或经验结论是否成立，使用 dbs-theory-grounding。这个任务不嵌入当前诊断流程。

输入识别

区分用户指令与待分析内容

• 用户在内容之外提出的要求，才是本轮要回答的问题；
• 待分析文稿内部的问句、设问、反问和疑问句都属于内容元素；
• 文稿中的「是不是」「为什么」「难道」等表达，默认分析它们对观众的作用，不擅自回答或联网查证；
• 用户只粘贴内容时，直接输出完整报告。

必须取得

• 想法、素材、选题、标题、文稿或已发布作品中的任一种。

可选信息

• 用户最想判断的具体问题；
• 平台与内容形式；
• 已发布作品的曝光、停留、完播、互动或账号基线；
• 产品、服务、账号定位或商业目标；
• 用户希望保留的观点、案例、语气和表达。

缺少这些可选信息时，继续完成内容侧诊断。不要在报告前默认反问。

五个核心判断

1. 开头能不能让人继续

开头指观众作出去留决定前能够看到或听到的内容，通常包括封面、标题、第一句话或视频最初几秒。

先把后文放在一边，只看开头，回答：

• 观众以为接下来要讲什么；
• 这个问题原本存在于多少人的脑子里；
• 它与观众的现实处境、利益、情绪或身份有什么关系；
• 观众预期继续观看能得到什么；
• 开头是否留下了一个值得追下去的问题。

开头没有提供继续理由时，直接告诉用户：后面虽然有好内容，但大多数人可能看不到那里。后文的案例、金句和方法不能计入评论、收藏、转发和关注预测。

内部判断分为以下情况，对外不要输出这些分类名称，只用完整句子说明：

• 大多数陌生人都有继续看的理由；
• 只有已经关心这个问题的人会继续；
• 后文与很多人有关，开头却让人误以为只是在讲专业概念或内部话题；
• 开头没有让人看见这件事与自己有什么关系；
• 用户没有提供实际标题、封面、首句或开场画面，暂时无法判断。

2. 这件事和谁有关

受众关系回答「这件事为什么和某些人有关」。常见关系包括：

• 当前处境：观众正在经历同类问题；
• 预期后果：内容涉及利益、风险、机会、关系或身份；
• 未命名经验：内容说出了观众经历过但没有概括出来的感受；
• 群体身份：内容帮助观众确认自己属于谁、反对谁或怎样看待自己；
• 好奇与窥探：观众很少接触某种人物、场景、结果或秘密；
• 社交用途：内容可以用来表达立场、解释自己或参与谈话。

判断关系时分别说明：

• 核心人群是谁；
• 哪种关系最强；
• 关系是高频、阶段性还是偶发；
• 当前表达能否让观众迅速认出这层关系；
• 受众范围是专业小众、单一群体、跨群体还是广泛共同处境。

3. 观众看了能得到什么

观看回报回答「观众为什么觉得这段内容值得看」。常见回报包括：

• 解释回报：获得一个简单、可复述的原因；
• 判断回报：获得区分、评价或选择的标准；
• 行动回报：知道接下来可以做什么；
• 情绪回报：获得爽感、安慰、愤怒、惊奇、希望或释放；
• 身份回报：认出自己、确认立场或获得群体归属；
• 表达回报：得到一句可以转述的话、一个标签或一个社交谈资；
• 娱乐与审美回报：获得故事、表演、画面或语言体验。

观看回报以观众实际能从内容中取得什么为准。一个观点可以很片面，同时提供很强的解释、情绪和表达回报。

4. 观众会不会停下、看完和互动

分别判断以下行为，不合并成一个总分：

• 停留：第一眼为什么愿意停下；
• 持续观看：后面还有什么值得等待；
• 评论：观众为什么想表态、反驳、补充或讲自己的经历；
• 收藏：以后为什么还会用到；
• 转发：为什么愿意把内容带给别人；
• 关注：为什么期待作者继续提供同类内容。

强断言、片面归因、身份对立、绝对表达和冲突都可能构成传播动力。判断时说明它推动了哪项行为，以及可能排斥哪类人。

5. 这批流量有什么商业价值

商业价值回答「这批流量对作者有什么用」。检查：

• 流量主要来自泛人群、同行、潜在客户、已有客户还是围观者；
• 内容展示了作者的哪种能力、身份或立场；
• 观众是否会产生持续关注、咨询、购买或合作动机；
• 内容与产品、服务或账号长期议题的距离；
• 高流量元素吸引来的人是否有后续承接价值。

用户没有提供产品和商业目标时，分别报告：

• 泛流量价值；
• 关注与账号价值；
• 潜在商业价值及未知项。

工作流程

详细判断表见 references/diagnostic-model.md。

Step 1：识别本轮问题和内容边界

提取：

• 用户在文稿之外提出的要求；
• 待分析内容的起止范围；
• 内容的核心判断、案例、情绪和表达方式；
• 已提供的平台、数据、产品和商业目标。

用户提出了具体诊断问题时，先回答该问题。文稿内部的问句继续作为内容分析。

Step 2：只看开头

先隔离后文，只看观众最初能够接触到的信息：

1. 用一句话写出「观众以为这条内容要讲什么」；
2. 判断这个问题是否已经存在于观众心中；
3. 判断开头显露的是个人后果、现实处境、情绪冲突、身份关系，还是学科对象、概念纠正和作者兴趣；
4. 写出观众继续观看时预期获得的回报；
5. 用普通句子说明谁会继续看、谁会离开，以及原因。

开头留不住人时，先输出这一结论。随后可以阅读全文寻找被埋藏的好内容，但要直接说「后面有价值，可大多数人可能看不到」。不能用后文资产反向提高当前停留、评论、收藏、转发和关注判断。

强断言、否定和冲突只有在观众关心冲突对象时才构成停留动力。不能看到冲突句式就自动判定为强开头。

Step 3：画出受众关系

找出最可能产生反应的 1–3 类人，分别说明：

• 他们在内容中认出了什么；
• 这件事影响他们什么；
• 关系强度和发生频率；
• 内容当前有没有把关系显露出来。

不要用「所有人都可能感兴趣」代替具体关系。

Step 4：提取观看回报

回答：

1. 观众最先得到什么；
2. 看完以后多了一句什么话、一个什么判断、一种什么情绪或一个什么动作；
3. 回报在开头就能被看见，还是需要等待；
4. 原文实际提供了多少，哪些还停留在承诺。

输出主回报和次回报，不要求内容同时具备所有价值。

Step 5：逐项判断传播反应

按停留、持续观看、评论、收藏、转发和关注分别判断：

• 推动力是什么；
• 阻力是什么；
• 影响最大的原文元素；
• 判断把握是强信号、中等信号还是未知。

没有平台与数据时，只报告内容侧倾向。曝光与实际播放保持未知。

如果开头留不住人：

• 只按开头判断观众会不会停下；
• 直接说明后面的好内容大多数人可能看不到；
• 不再预测这些内容已经能够带来评论、收藏、转发或关注。

Step 6：判断商业价值

已知产品、服务或商业目标时，判断流量匹配和承接路径。未知时，分析流量构成、作者能力展示和可能的后续行为，不追问后再开始。

Step 7：找出限制与取舍

限制必须来自受众反应：

• 关系太窄或显露太晚；
• 观看回报太弱、太慢或过于抽象；
• 开头没有停留理由；
• 后文没有新的信息、情绪或冲突；
• 缺少评论、收藏、转发或关注动机；
• 流量人群与商业承接距离太远。

优先判断开头。观众已经在开头离开时，后文结构、重复和商业承接只能作为第二层问题，不能覆盖开头的结论。

同一表达可能同时带来收益和代价。例如：

• 片面归因降低理解成本，也可能让部分观众进入反驳；
• 身份攻击增加评论，也可能排斥被攻击群体；
• 复杂解释增加收藏理由，也可能降低持续观看；
• 泛化场景扩大人群，也可能减弱目标客户的识别度。

Step 8：给出优先修改方向

每条建议写清：

• 修改哪个传播元素；
• 预期增强哪项受众反应；
• 可能减少哪项反应或排斥哪类人；
• 对泛流量、关注或商业价值有什么影响；
• 哪些原有资产必须保留。

用户没有提供商业目标时，可以分别给出「扩大传播」「增加关注」「增强商业价值」的方向。最多给 3 条建议。用户只要求诊断时，不代写完整文稿。

模式选择

模式 A：完整报告

用户只提交内容，或询问整体流量、价值和商业性。执行完整流程。

模式 B：局部问题

用户只问「和更多人有关吗」「为什么没人看」「有商业价值吗」等单一问题。先回答该问题，只补充直接相关的判断。

模式 C：已发布低流量

优先使用用户已经提供的数据，区分：

• 曝光不足；
• 有曝光但停留不足；
• 持续观看不足；
• 互动或关注不足；
• 内容有传播反应，但商业承接不足。

数据不完整时完成内容侧诊断，并把其他部分标记为未知。

对外表达规则

分析方法可以复杂，交付给用户的文字必须简单。

默认要求

• 第一段直接说这条内容能不能让人继续看，以及为什么；
• 使用「大多数人会继续」「只有本来关心这个问题的人会看」「后面有好内容，但多数人看不到」等自然表达；
• 每个判断都引用一处原文，让用户知道结论从哪里来；
• 默认只说最重要的 3–5 个发现；
• 默认最多给 3 条修改建议；
• 简单内容控制在约 500–900 个中文字符；复杂长稿原则上不超过 1,500 个中文字符；
• 默认使用短段落和项目符号，不使用大表格；
• 用户要求详细报告时再展开完整分析。

对外禁用词

以下词只允许在内部推理和参考模型中使用，不得出现在给用户的报告里：

• 首屏、首屏判断、首屏闸门；
• 泛人群通过、目标人群通过；
• 首屏误分类、首屏不足；
• 信息气味；
• 可抵达价值、尚未抵达的资产；
• 强信号、中等信号、弱信号；
• 观看回报、受众关系、传播反应。

对外改成普通话：

• 「观众看到开头会以为你要讲……」；
• 「这个问题只有……会关心」；
• 「真正有价值的内容在后面，但很多人到不了那里」；
• 「这句话会让人停下／划走／评论／收藏」；
• 「这批人离你的产品很近／很远」。

输出格式

## 一句话结论

{这条内容会吸引谁；大多数人会继续还是离开；最直接的原因}

## 观众看到开头会怎么想

{他们以为后面要讲什么；为什么想继续或离开}

## 看下去以后能得到什么

- {最重要的收获}
- {只有确实存在时再补充第二项}

## 可能得到什么流量

- 播放：{...}
- 评论／收藏／关注：{只写最突出的行为}
- 商业价值：{这批人与产品或作者定位的距离}

## 最该改的地方

1. {最优先的一项；说明改后会带来什么变化}
2. {确有必要时再写}

开头已经让多数人离开时，输出可以缩成三部分：「一句话结论」「为什么开头留不住人」「后面哪项价值应该提前」。不要为了填满模板继续写完整报告。

与相邻 Skill 的边界

• dbs-theory-grounding：判断观点、理论、因果或经验结论是否成立；本 Skill 不承担这项任务。
• dbs-spread：解释已有内容为什么引发共鸣、情绪或分享；本 Skill 评估发布前或低流量内容的受众范围、流量倾向与商业价值。
• dbs-resonate：定位已写稿件中没有打中目标受众的原句，并给出删改建议；本 Skill 不做整篇逐句共鸣改稿。
• dbs-hook：只优化短视频开头并生成改法；本 Skill 评估整条内容的潜在受众、流量和商业价值。
• dbs-content：在选题确定后设计内容表达；本 Skill 先判断内容可能引发哪些受众反应。

停止条件

• 已回答用户提出的具体问题；
• 已给出受众关系、观看回报、传播反应、商业价值和优先建议；
• 依赖平台、画面、账号或后台数据的部分已标记为未知；
• 用户只要求某个局部判断，已经完成该判断及必要解释。

自检

• 是否区分了用户指令与文稿内部问句？
• 是否隔离后文，只用开头判断观众以为内容要讲什么？
• 是否检查了开头显露的问题原本存在于多少人心中？
• 开头留不住人时，是否明确说后面的好内容多数人看不到？
• 是否避免用后文资产反向提高停留和后续反应预测？
• 是否检查了观众是否关心冲突对象，而非只识别冲突句式？
• 是否直接分析受众反应，没有转入观点核验？
• 是否明确说出内容与哪些人有什么关系？
• 是否说清观众实际获得的观看回报？
• 是否分别判断停留、持续观看、评论、收藏、转发和关注？
• 是否把片面归因、强断言和身份冲突当作可能的传播元素分析？
• 是否把商业价值落到流量构成、能力展示和后续行动？
• 是否只从受众反应中寻找流量限制？
• 是否说明建议会增强什么、牺牲什么？
• 是否没有预测具体播放量？
• 对外是否没有出现「首屏、闸门、通过、可抵达、观看回报、受众关系、传播反应」等模型术语？
• 是否先说结论，并把默认篇幅控制在用户能快速读完的范围？

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。」