wjs-x-improving-content
用数据闭环优化写作提示，适合有持续产出并关心触达效果的账号运营。
需要访问平台曝光/impression 数据并使用对应 API，存在数据权限问题。
把写推当工程化实验：版本化 prompt 并用 impression 数据找出表现最优的 prompt。
把写推特当成工程化实验：对生成推文的 prompt 做版本化、每次发文关联具体版本，然后用每条推的 impressions 作评判，找出哪版 prompt 表现最好并挖掘内容特征。适合想稳步提升 X 帐号传播力、做持续 A/B 式优化的人。核心思路是把改 prompt、测数据、用信号反哺下一轮当成闭环。
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Use when 王建硕 wants to systematically improve his X (Twitter) content by iterating on the content-generation prompt (prompts/x/prompt.md, used by the every-6h tweet Action) and finding which prompt version produces the highest-reach tweets. Each prompt edit is a git-SHA-versioned, numbered experiment with a hypothesis; tweets are attributed to the version live at post time and judged on median impressions per tweet. Also mines per-tweet impression data for content-feature signals (angle / length / topic) that feed the next prompt edit. North-star = impressions per tweet. Triggers — "改 X 的 prompt", "X 内容改进", "哪版 prompt 最好", "什么内容 impression 高", "improve my tweets", "A/B test the X prompt", "/wjs-x-improving-content".
帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/jianshuo/claude-skills/main/wjs-x-improving-content/SKILL.mdcurl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/jianshuo/claude-skills/main/wjs-x-improving-content/SKILL.md"# wjs-x-improving-content 把「写好推」当工程做：**不断改 `prompts/x/prompt.md`，用 impression 数据看哪版最好**，并挖出「什么内容特征和高 impression 相关」反哺下一版。是 [[wjs-x-increasing-follower]] 的孪生——那个测 profile→关注转化率，这个测 **prompt→每条推的 impression**。 ## Core Principle **impression 主要由源文章 / 话题决定，prompt 只是二阶因素。** 一篇好文章配任何 prompt 都能爆。所以诚实地分两层看： | 看什么 | 信号强度 | 怎么用 | |---|---|---| | **prompt 版本对比**（哪版 prompt 的推中位 impression 高） | 弱（被文章支配，需大量样本） | 方向性参考，攒够样本才下判决 | | **内容特征**（angle A/B/C、长度、钩子——prompt 直接控制的东西） | 较强（同样话题下，特征差异才显出 prompt 的手艺） | **真正反哺 prompt 的依据** | **所以：版本对比给方向，内容特征给抓手。** 别把版本判决当因果。 **判决用中位数不用均值**（impression 极度长尾，一条爆款骗死均值）；**每版至少 5 条成熟推**才下版本级判决；**成熟窗 = 发布满 3 天**（impression 还在涨的太新推不计入）。 **回滚是一等公民**：prompt 在 git 里，回滚 =