这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 Aaron Marketing Skills 仓库中的 Influencer/Activate 审计技能，面向创作者内容发布前质检。它读取内容提交、活动简报、批准的声明与披露要求、平台规范，以及创作者适配度资料，并按 STAR 框架评分。技能输出 profile-weighted SQS（Star Quality Score）、明确的状态与门控结论，以及面向创作者的修改反馈。它不负责撰写简报、裁决声明或权利条款。
锁定待审内容、简报或规范版本、市场、平台、活动目标和 assessment_time；读取 fit-scorer 的 Suitability 结果、creator-registry dossier、声明佐证和 Return 证据；逐项检查 STAR 的 S1–S10、T1–T10、A1–A10 与 R1–R10，并在 forecast 模式下将 R1–R6 标记为 na；核验 FTC/商业关系披露、事实声明、品牌安全、粉丝欺诈和虚假互动否决项；在可用运行时中执行 python3 "$AARON_SKILLS_ROOT/scripts/rubric-score.py" score <run.json>；输出带 SQS 的审计报告和按位置或时间码组织的创作者修改意见。
- 品牌团队在放大或付款里程碑前审核一条赞助视频及其文案。
- 活动经理需要依据已批准的简报和声明库判断达人内容能否发布。
- 合规或品牌安全负责人要核验商业关系披露、产品声明和真实性风险。
- 创作者提交修订版后，团队需要针对同一简报或规范版本进行可追溯复审。
如何安装这个 Skill？
- 这是低置信度静态审查，未执行运行时、脚本、validator或scorer。
- 使用前应核对所有父级参考文件和运行时是否存在，并统一单一STAR-T1否决的FIX/Reject语义。
- 中文用户可能需要补充中文审计模板；平台规则、FTC/ASA及市场要求应由人工按目标市场复核。
- Shell / 命令行
- 本地文件系统
Python 3Git
先安装整个仓库：Claude Code 使用 /plugin marketplace add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，然后使用 /plugin install aaron-marketing@aaron；其他 Agent Skills 兼容主机可运行 npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills，或直接 git clone https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。仓库也支持通用主机按单个技能安装，但该来源未提供此技能的专用单技能命令。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/influencer/activate/creator-content-auditor" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
将 influencer/activate/creator-content-auditor/SKILL.md 放入兼容 Agent Skills 主机的技能目录，或通过已安装的仓库触发。示例：审核赞助视频和文案，对照 campaign brief v4 的 conversion 目标运行 STAR gate，列出声明与披露阻塞项、SQS，并生成创作者修改说明。运行前应提供冻结的内容提交、简报或 canon 版本、批准的声明与披露、平台要求、适配度结果、创作者 dossier、市场、目标和 assessment_time。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 职责边界清晰：该技能是 STAR SQS 的唯一计算方。
- 覆盖披露、声明、品牌安全、粉丝欺诈和虚假互动等硬性否决项。
- 将缺失证据标记为 Unknown，而不是擅自转为 N/A 或失败。
- 反馈要求包含位置或时间码、问题、修正、示例、负责人和复交条件。
- 支持 forecast 与 actual 两种 Return 评估时点。
- 必须依赖简报、声明佐证、平台要求和创作者适配度等输入；缺失合格证据时不会给出分数或门控结论。
- 运行时需要 Bash/Python 和本地文件读取；完整评分依赖仓库引用的脚本、验证器和类型化目录。
- 来源未提供具体平台覆盖清单、测试套件结果或独立平台实测证据。
- 技能不裁决声明或权利，也不负责撰写简报、合同条款或内容本身。
- 写入审计工件必须先获许可，并遵循指定的 v3 验证与持久化流程。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| 创作者内容审计 本页 | 56 · 谨慎使用 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| 红人合作合同助手 | 58 · 推荐 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| 红人适配评分器 | 52 · 谨慎使用 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| 红人发现 | 51 · 谨慎使用 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| 社媒质量门 | 62 · 推荐 | ★ 3k | 13 天前 | Apache-2.0 |
与 brief-generator 相比，它审核已提交的达人内容，不生成合作简报；与 contract-helper 相比，它不处理合作条款或使用权。它还依赖 fit-scorer 提供 Suitability，并可读取 roi-calculator 的实际 Return 证据。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
证据显示技能明确将提交内容、元数据、二维码和嵌入指令视为不可信数据，写入需用户许可，并通过版本锁定、只读审计和受限持久化降低外部影响；但选定路径仍依赖多个运行时、注册表和平台资料，未完整说明敏感数据处理、依赖不可用时的隔离与恢复，因此扣5分。
主文档定义了输入、状态、缺失证据处理、失败时的NOT_SCORED路径和反馈要求，静态上具备可复现的流程骨架；但依赖的父级参考文件、scorer、validator及运行环境未在材料中完整验证，且没有针对该技能关键路径的专门测试。按静态上限计分，扣12分。
触发条件、目标用户场景、输入资料、输出SQS与创作者反馈、非适用场景及四种目标profile均较清楚；但中文执行说明和输出规范不足，platform/market差异处理依赖外部平台资料，且geo-relevance标为low，故扣5分。
具备结构化front matter、Quick Start、Skill Contract、数据源表、验证检查点、持久化规则、引用材料、版本号和Apache-2.0许可证；但维护责任、更新路径和变更记录不完整，且SECURITY.md仍称17.x为当前线，与技能18.0.0存在治理版本不一致，扣5分。
技能围绕预发布审计、披露和声明否决、SQS计算及具体修改反馈，提供了模板、检查清单和工作示例，核心任务方向明确；但关键运行时和参考资料不可静态确认，且模板把单一披露否决描述为Reject，而主规则示例允许单一否决进入FIX，可能导致输出不一致，扣10分。
提供了版本化typed framework snapshot、源摘要、规则化状态词汇和可审计字段，具备有限追溯基础；但没有该技能关键路径的独立执行证据或多来源交叉验证，CI材料也未证明覆盖此技能，按静态上限扣7分。
点击维度查看打分理由
证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
查看完整评分方法 →