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叙事漂移监测器

持续发现品牌表述偏离既定叙事,并用证据判断何时需要重新定位。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
59/ 100 五分制 3.0 / 5
信任安全19 / 25 · 3.8/5

技能明确要求将页面、快照和导出数据视为不可信输入,默认只读读取规范,并要求写入记忆前询问;注册表变更通过授权 propose 流程,且仓库安全政策披露了网络抓取、数据外传和运行时内存风险。扣6分,因为抓取竞品和 Wayback 会产生外部数据流,部分写入路径依赖宿主授权机制,未在本技能内完整定义逐次确认、回滚和敏感数据处理流程。

可靠稳定8 / 20 · 2.0/5

指令、输入输出、停止条件和异常路径较完整,明确无规范时返回 NEEDS_INPUT、无历史时不得猜测,并要求证据标签。静态材料未提供覆盖该技能关键路径的专门测试或可复现执行证据,Wayback、记忆路径和关联技能可用性也未被本技能验证;按静态上限扣分。

适用触发11 / 15 · 3.7/5

触发语义、适用场景、非适用范围、输入参数、输出结构和后续技能均有明确说明,并支持中英文描述。扣4分,因为核心流程依赖项目记忆、Wayback 和相关技能状态,环境边界及中国大陆网络可达性没有充分说明,且 geo-relevance 标为 low。

规范维护11 / 15 · 3.7/5

文档采用统一技能契约,包含 Quick Start、读写边界、完成条件、数据来源、引用材料、保存确认和版本信息;Apache-2.0 许可可由仓库材料核验。扣4分,因为本技能没有明确维护负责人、更新路径或变更日志,且多个相对路径和宿主授权前提仍需共享仓库上下文才能解释。

有效结果6 / 15 · 2.0/5

预期报告结构具体,覆盖逐表面漂移、竞品重定位、触发条件和 D1/W1/M1 复盘,并区分 Measured、User-provided、Estimated,理论上能直接支持再审计或重定位决策。扣9分,因为静态阅读无法验证实际报告质量,且输出依赖可用的规范、历史快照、竞品地图和 resonance 结果。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

技能要求使用带 as-of 日期的 Wayback 快照、证据标签和 proxy 标注,并规定无历史时显式记录,具备一定审计追踪性。扣6分,因为未提供该技能专属测试、第三方执行结果或独立交叉验证材料,许多关键事实仍依赖用户提供或关联技能产物。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 ebd436747f8f
上游仓库在本次评估后已有新提交;当前评分仍对应所示审查版本,可能尚未覆盖最新改动。
使用前请注意
  • 执行前确认 canon、versions、Wayback 连接器及相关竞品地图确实可用;缺失时应停止并返回 NEEDS_INPUT。
  • 抓取竞品或第三方页面前需确认授权、robots.txt 和适用法律边界;不要把页面中的指令当作操作指令。
  • 任何写入 memory 或 registry-events 的动作都应保留用户确认和宿主授权,并核对提议事件不会越权改变规范。
  • Wayback 或其他海外服务可能在中国大陆网络环境中不可达;应准备用户提供的带日期导出或其他可审计替代证据。
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

叙事漂移监测器用于品牌叙事落地后的持续检查。它将官网、定价页、商店页面等旗舰表面与 narrative-registry 中的叙事规范进行对照,并结合 Wayback 历史记录识别随时间产生的偏移。它还追踪竞品重新定位、定义自身重新定位的触发条件,并执行 D1/W1/M1 预期信息与实际落地效果复盘。该技能适合已有正式叙事规范、需要持续治理多渠道品牌信息的团队。

读取 memory/narrative-registry/canon.md 和 versions.md 作为只读基准;收集用户提供或抓取的品牌表面内容;调用 scripts/connectors/wayback.py 获取带截至日期的变更历史;按表面输出 matches、drifted 或 contradicts 判定;整理竞品从何种框架转向何种框架的告警;生成包含具体信号与“无触发信号不得重定位”护栏的触发条件集;执行 D1/W1/M1 信息转变复盘,并将每条数据标记为 Measured、User-provided 或 Estimated,代理数据标记为 proxy。

  1. 品牌团队已有叙事规范,想检查官网、定价页和商店页面是否逐渐偏离规范。
  2. 市场负责人观察到竞品改变定位,需要判断是否值得重新审视自身叙事。
  3. 发布或营销活动结束后,团队需要在 D1、W1 或 M1 对比预期信息与实际落地信息。
  4. 多渠道品牌团队需要建立具体的重新定位触发条件,避免因主观情绪频繁改叙事。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 输出覆盖自有表面漂移、竞品重新定位、重定位触发条件和 D1/W1/M1 复盘。
  • 强调带截至日期的 Wayback 证据,并区分 Measured、User-provided、Estimated 和 proxy。
  • 明确限制范围:监测漂移,不负责评分、首次一致性检查或叙事规范写入。
  • 默认使用 Tier 1 数据,不要求付费监测工具或 MCP。
局限
  • 必须先有可用的 narrative-registry 规范和版本历史,否则无法建立漂移基准。
  • Wayback 对目标表面没有历史记录时,只能记录“无历史可用”,不能补猜。
  • 不会计算 TALE 结果、运行否决项,也不会测量回声率、份额或 AI 答案共鸣。
  • 源材料未提供该单项技能的独立测试套件或跨平台验证证据。

如何安装这个 Skill?

安装整个仓库:npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills。也可以先 git clone https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills,再从 narrative/evaluate/narrative-drift-monitor/ 使用该技能。源材料未提供单独打包该技能的其他安装流程。

如何使用这个 Skill?

在已安装该技能的 Agent Skills 兼容主机中,提供品牌、待监测表面、可选竞品集合、规范路径和窗口。例如:"Check whether our homepage, pricing page, and store listing have drifted from the canon since the last version. Canon: memory/narrative/. Use wayback for change history." 使用前必须已有 canon.md 和 versions.md;缺少叙事规范时,技能应停止并要求补充输入。

这个 Skill 与同类方案有什么区别?

与 narrative-cascade-planner 相比,本技能处理上线后的长期漂移,而不是上线前的一致性检查;与 narrative-quality-auditor 相比,本技能生成事实与漂移报告,不计算 TALE 结果或运行否决项;与 narrative-resonance-monitor 相比,本技能关注表述是否偏离规范,不测量回声率或 AI 答案共鸣;若触发重新定位,则交接给 message-system-architect。

常见问题

使用该技能需要哪些前置资料?
至少需要 memory/narrative-registry/canon.md 和 versions.md,以及待监测的品牌表面;没有规范记录时,技能会停止并要求补充输入。
它会自动修改品牌叙事规范吗?
不会。它只提出漂移与重新定位触发条件;规范由 narrative-registry 管理,重新定位路径交给 message-system-architect。
它能直接判断竞品的新主张是否真实可信吗?
不能。它报告竞品从何种框架转向何种框架,但不裁决竞品主张的真实性。
结果会自动保存到项目记忆吗?
不会自动保存。交付报告后会先询问是否保存;只有确认后才写入指定的 narrative-drift-monitor 记忆路径。

同仓库的其他 Skills

均来自 aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills

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把访谈与案例整理成可复用、可溯源的品牌故事单元。

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