By Lulu-Eva
Eva-skill v1.6.1 创作者思考陪练与表达工具箱。核心链路是想法、人群、爆款标题搜索/第一句话、商单约束卡、人设/表达文风确认、正文路线图、正文撰写、表达资产;标题本身就是选题,先让用户搜索候选爆款标题,再判断一字不改、借结构或放弃;商单先拆 Brief 得到商单约束卡,再走标题/第一句话和正文路线图,不直接成稿。适合创作者整理表达欲、归位表象问题、识别话题人群、拆解对标文案、拆解商单 Brief、检测表达真实性、沉淀点子卡、梳理人设素材、提炼用户表达文风、判断候选标题、补强正文标题、设计正文路线图、写思维流内容稿,以及在 /eva-script 中处理有标题开头承接、无标题第一句话和专门优化开头。
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Eva-skill 是一个面向创作者的思考陪练与表达工具箱。
当前版本:1.6.1
v1.6.1 是当前稳定版本。
核心链路:
想法 -> 人群 -> 标题/第一句话 -> 内容创作 -> 表达资产
它不急着帮你写稿,而是先判断:你的想法有没有对应的人群;如果是商单内容,先拆品牌 Brief、必提禁忌、卖点池和表达风险,生成商单约束卡,再进入标题/第一句话链路;只有标题交接卡或第一句话交接卡成立后,才携带商单约束进入脚本链路。如果走小红书/有标题链路,标题不是现场生成,而是先拆爆款标题搜索方案,让用户去搜候选标题,再判断能不能一字不改使用或结构迁移;如果只想优化开头,就进入开头针对性优化,只处理第一句话、主题承接和继续看的理由;如果走抖音/视频号等无标题链路,第一句话要承担标题功能。进入完整内容创作后,Eva 不会直接成稿,而是先做正文逻辑链主控,必要时处理长素材和商单约束,最后必须经过正文路线图,再进入正文撰写。
如果标题没有任何验证,Eva 会明确提醒你先搜候选标题、验证点击机制,不会默认进入创作层。除非你明确说“我知道没验证,先低置信度试结构”,它才会帮你输出带占位符的结构草案。
一句话说:
标题本身就是选题。
/eva-think:思考助理。适合脑子乱、表达欲很多但说不清、想拆概念、想判断一个点子值不值得继续。/eva-reframe:表象问题归位。适合限流、垂直、频率、为什么不涨粉、是不是方向错了这类容易问偏的问题。/eva-audience-finder:话题人群识别器。适合看到一个话题、热词、标题或现象,但不知道它到底戳中了谁。/eva-benchmark-copy:对标文案拆解。拆一篇对标内容的标题、用户疑问、正文结构和可迁移动作。/eva-brief:商单 Brief 需求拆解。先拆产品、必提信息、禁止信息、交付要求、卖点池和表达风险,再筛出适合学员表达资产承接的 2-3 个主讲卖点,输出可交给标题/第一句话链路的商单约束卡;不把 Brief 约束当作标题或正文入口,也不直接写完整商单稿。/eva-ai-check:表达真实性审查。不判断文本是不是 AI 写的,而是看它有没有具体意思、个人立场、身体感和内容推进;可选单点审查或全文体检,明确授权才改写。/eva-memory:点子卡沉淀与回溯。用户明确说“沉淀、保存、记下来、回捞点子卡”时,把可复用素材整理成点子卡,并在后续创作中回捞。/eva-persona-memory:人设记忆采集。不是账号定位,也不是人设包装,而是用多轮漏斗挖掘真实经历、选择代价、生活风格和表达资格,沉淀成可复用素材。/eva-user-voice:用户表达文风提取。适合提炼自己的文风、语气节奏、断句方式和表达边界,生成 voice-card,之后写稿时优先保护用户自己的声音。/eva-shortvideo:短视频创作主入口。只做短视频生产调度,先判断有标题链路还是无标题链路。/eva-title:标题即选题。核心不是替用户生成标题,而是输出爆款标题搜索方案、判断用户贴回的候选标题,并在标题承诺、验证线索和内容兑现都成立后输出内容任务交接卡;正文标题补强时,先找可一字不改使用的爆款正文标题,找不到才做结构迁移。/eva-script:思维流爆款内容创作入口。标题锚点成立后,先做正文逻辑链主控,判断是否需要长素材消化或商单约束检查;任何完整稿、改稿或低置信度草案进入正文撰写前,都必须先过正文路线图。开头针对性优化是轻量分支:有标题时承接标题疑问,无标题时让第一句话承担标题功能;如果用户只想优化开头,则只处理第一句话和前三句承接,不默认扩展成完整稿。如果不知道该从哪里开始,直接输入:
/eva
npx skills add Lulu-Eva/Eva-skill -g -y
/eva
/eva-think
/eva-reframe
/eva-audience-finder
/eva-benchmark-copy
/eva-brief
/eva-memory
/eva-persona-memory
/eva-user-voice
/eva-ai-check
/eva-shortvideo
/eva-title
/eva-script
v1.6.1 是一次轻量化维护版,不新增省略流程的入口,也不降低反代写强度。
这次升级主要做了三件事:
references/shared/,把标题/第一句话交接卡、商单约束卡/商单内容任务卡、资产状态和低置信度授权抽成共享真源。/eva-title、/eva-script、02a、02a3 和 02b 里的重复字段表,减少热路径读取成本。v1.6 加入了商单 Brief 需求拆解,并把标题链路和正文逻辑链拆得更清楚。
这次升级的重点是把商单内容放回正确的前置判断:先拆清品牌硬要求、必提禁忌、卖点池、表达风险和学员真实素材匹配,生成商单约束卡,再进入标题/第一句话链路。只有标题交接卡或第一句话交接卡成立后,才携带商单约束进入 /eva-script,避免把品牌需求直接写成硬广稿。
这次升级主要做了四件事:
/eva-brief,支持品牌 Brief、商单需求、合作口径、已有商单稿检查和同产品爆款样本迁移。/eva-title:先输出爆款标题搜索方案,等用户贴回候选标题后,再判断一字不改、借结构或放弃;商单标题也走同样的搜索和候选判断,不现场生成。/eva-script 的正文逻辑链:02a 只做主控调度,02a1 处理长素材,02a2 检查商单约束,02a3 是进入正文撰写前的必经正文路线图。1.6,并保留此前已验证的标题验证、正文逻辑链和文风保护规则。一句话说,v1.6 让 Eva-skill 能先看懂商单要求,先让用户找到可参考的爆款标题,再按正文路线图生产内容。
Eva-skill/
├── VERSION
├── README.md
├── .claude-plugin/
│ └── marketplace.json
└── skills/
└── eva/
├── SKILL.md
└── references/
├── 01_eva-think_思考助理.md
├── 02_eva-reframe_表象问题归位.md
├── 03_eva-audience-finder_话题人群识别器.md
├── 04_eva-benchmark-copy_对标文案拆解.md
├── 05_eva-memory_点子卡沉淀与回溯.md
├── 06_eva-voice_互动语气节奏.md
├── 07_eva-persona-memory_人设记忆采集.md
├── 08_eva-ai-check_表达真实性审查.md
├── 09_eva-user-voice_用户表达文风提取.md
├── 10_eva-brief_商单Brief需求拆解.md
├── shared/
│ ├── 01_handoff-cards_交接卡字段真源.md
│ ├── 02_asset-state_资产状态归一表.md
│ ├── 03_low-confidence_低置信度授权协议.md
│ └── 04_commercial-constraint-card_商单约束卡真源.md
└── shortvideo/
├── 00_eva-shortvideo_短视频创作主入口.md
├── 01_eva-title_标题即选题.md
├── 01a_eva-title-search-plan_爆款标题搜索方案.md
├── 01b_eva-title-candidate-check_爆款标题候选判断.md
├── 01c_eva-title-body-heading_正文标题补强.md
├── 01d_eva-title-promise-check_标题承诺与原稿检查.md
├── 02_eva-script_思维流爆款内容创作.md
├── 02a_eva-script-logic_正文逻辑链推理.md(/eva-script 内部阶段)
├── 02a1_eva-script-long-material_长素材消化.md
├── 02a2_eva-script-commercial-constraints_商单约束检查.md
├── 02a3_eva-script-route-map_正文路线图.md
├── 02b_eva-script-writing_正文撰写.md(/eva-script 内部阶段)
└── 03_eva-opening_开头针对性优化.md(/eva-script 轻量分支参考)
npx claudepluginhub lulu-eva/eva-skill --plugin evaComplete creative writing suite with 10 specialized agents covering the full writing process: research gathering, character development, story architecture, world-building, dialogue coaching, editing/review, outlining, content strategy, believability auditing, and prose style/voice analysis. Includes genre-specific guides, templates, and quality checklists.
UI/UX design intelligence. 67 styles, 161 palettes, 57 font pairings, 25 charts, 15 stacks (React, Next.js, Vue, Svelte, Astro, SwiftUI, React Native, Flutter, Tailwind, shadcn/ui, Nuxt, Jetpack Compose). Actions: plan, build, create, design, implement, review, fix, improve, optimize, enhance, refactor, check UI/UX code. Projects: website, landing page, dashboard, admin panel, e-commerce, SaaS, portfolio, blog, mobile app. Elements: button, modal, navbar, sidebar, card, table, form, chart. Styles: glassmorphism, claymorphism, minimalism, brutalism, neumorphism, bento grid, dark mode, responsive, skeuomorphism, flat design. Topics: color palette, accessibility, animation, layout, typography, font pairing, spacing, hover, shadow, gradient.
Comprehensive skill pack with 66 specialized skills for full-stack developers: 12 language experts (Python, TypeScript, Go, Rust, C++, Swift, Kotlin, C#, PHP, Java, SQL, JavaScript), 10 backend frameworks, 6 frontend/mobile, plus infrastructure, DevOps, security, and testing. Features progressive disclosure architecture for 50% faster loading.
This skill should be used when users need to generate ideas, explore creative solutions, or systematically brainstorm approaches to problems. Use when users request help with ideation, content planning, product features, marketing campaigns, strategic planning, creative writing, or any task requiring structured idea generation. The skill provides 30+ research-validated prompt patterns across 14 categories with exact templates, success metrics, and domain-specific applications.
Develop, test, build, and deploy Godot 4.x games with Claude Code. Includes GdUnit4 testing, web/desktop exports, CI/CD pipelines, and deployment to Vercel/GitHub Pages/itch.io.
Upstash Context7 MCP server for up-to-date documentation lookup. Pull version-specific documentation and code examples directly from source repositories into your LLM context.