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📐 板块一：Stable Diffusion & LoRA#

🚀 板块二：AI 文本排版#

💼 板块三：工作任务#

• 📊 宇宙电动：官方号内容升级建议

  • S (Situation)：老板个人 IP 积累了大量优质原生内容，但官方账号内容建设相对滞后，缺乏品牌调性支撑。
  • T (Task)：评估个人账号历史内容的“官号化”迁移价值，制定差异化内容策略。
  • A (Action)：对 100+ 条历史视频进行深度标签化拆解，分析用户互动分布，提取核心爆款逻辑。
  • R (Result)：输出了系统的品牌内容升级方案，助力官方号在保持品牌感的同时实现了流量的稳定增长。

• 🎨 宇宙电动：Figma × AI 小红书排版与内容设计作品集

  • S (Situation)：小红书日常宣发中，如何高效高质地将视觉元素与文案排版融合成爆款图文是一大痛点。
  • T (Task)：利用 Figma 对接 AI 生成的素材和文本，快速产出结构清晰、层级分明且契合品牌调性的小红书封面和内页正文卡片。
  • A (Action)：在 Figma 中规范搭建了包括“极简白底彩虹条 (VaporSL)”、“情绪痛点 Auto-Layout”和“越野技术大字报”在内的多种视觉版式，并与 GPT 图像/文案模型、Gemini 1.5 Pro/Nano 及豆包等进行排版协作与测试。
  • R (Result)：构建了一套高度契合小红书双列 Feed 流特性的极简网格排版系统，支持在浏览器中直接点击打开作品集，展示具体的排版设计稿。

• [🤖 宇宙电动：小红书一站式内容生成工作流 AI Agent Skill]

  • S (Situation)：小红书运营中急需一套全流程的生成方案，涵盖从封面构思、标题拟定、正文撰写到图片布局。
  • T (Task)：融合优秀小红书运营手册的心法，统计分析账号发表数据并运用 OCR 技术标注爆款典型案例，开发出整合“封面、标题、文案、tag 及图片排版”的一站式生成工作流。
  • A (Action)：
    1. 数据建库与本土化：运用 OCR 技术文字化简述历史封面，人工标注典型案例，将运营课心法进行本土化转化。
    2. 全流程工作流封装：用代码封装工作流，以“群众画像 + 已有素材 + 运营目标”为输入，一键比对并产出高点击的封面范式、花字、15-20字标题、呼吸感分段正文及 tag，并输出相匹配的图片排版规范建议。
  • R (Result)：实现了运营需求与已有素材的双向对接，不仅输出满意的封标，还包含正文排版和标签，极大提升了内容在小红书双列 Feed 流中的生产与宣发效率。

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  // 🤖 小红书一站式内容生成工作流核心接口定义
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  interface XHSContentWorkflowGenerator {
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    input: {
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      audiencePortrait: string[];   // 群众画像 (如: 城市白领, 公路车新手)
  5
      rawMaterial: string;          // 骑行日记/新车参数/评测等已有素材
  6
      marketingGoal: "种草" | "咨询" | "品牌曝光"; // 目标定位
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    };
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    process: {
  10
      // 利用 OCR 提取并分析历史封面版式与文案，结合典型案例库进行匹配
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      analyseHistoryData: (ocrText: string, category: string) => TargetTemplate;
  12
      // 融入王梦珂 2026 最新品牌派心法，进行公司化模型调优
  13
      applyBrandMethodology: (input: string) => OptimizedCorePrompt;
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    };
  15
  
  16
    output: {
  17
      coverDesign: {
  18
        paradigm: "留白排版型" | "大字报型" | "泥石流型" | "经典图文"; // 9种封面成熟范式
  19
        visualAnchor: string;    // 固定识别符号/视觉锚点建议
  20
        flowerText: string;      // 封面花字 (网感/调皮/悬念句式)
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      };
  22
      titleOptions: string[];    // 5-10个正式标题 (控制在15-20字, 融入地标/功效关键词)
  23
      bodyContent: {
  24
        text: string;            // 呼吸感分段的正文文案
  25
        tags: string[];          // 精准推荐的话题标签 (如 #Ebike)
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      };
  27
      layoutGuide: string;       // 图片多图拼贴或切片排版规范建议
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    }
  29
  }

• 🛠️ 宇宙电动：用户反馈统计工具 (U&I Ops Intelligence)

  • S (Situation)：售后与销售过程中的用户真实反馈（Leads）分布在各种聊天记录中，难以形成系统性洞察。
  • T (Task)：开发一套具备云端同步能力的实时反馈统计看板，支持多维度趋势分析。
  • A (Action)：利用 Supabase 建立后端数据库，前端实现实时数据流更新、动态图表展示及多表关联筛选。
  • R (Result)：实现了用户痛点的分钟级响应，为产品快速迭代提供了最前线的真实数据闭环。

• 🚲 宇宙电动：校园单车与电助力车调研录入系统

  • S (Situation)：进行电助力车（ebike）产品定位时，需要收集和分析青年群体在高校等封闭场景下的真实用车习惯、品牌偏好及电助力渗透现状。
  • T (Task)：设计并实现一个高可用、轻量化的移动端数据录入与分析工具，方便调研人员在实地快速记录样本并实现实时大盘可视化。
  • A (Action)：基于 Vue 3、Tailwind CSS 及 Chart.js 构建了单页面应用，包含录入面板、大盘图表以及电助力深度洞察库，支持 LocalStorage 本地存储与 SheetJS 导出 Excel 报表。
  • R (Result)：在实地调研中快速标记多组有效样本，成功帮助团队提取出低端电助力改装车的核心痛点与特征，为后续 ebike 品牌升级奠定了实证基础。

• 📱 宇宙电动：Planet Between 极客骑行小程序与 AR 互动原型

  • S (Situation)：市面上多数骑行 App 偏向传统数据记录，缺乏与 E-Bike 硬件的深度互动，且视觉风格传统，难以形成差异化极客社群体验。
  • T (Task)：为品牌策划并搭建了一套高科技感的数字化应用概念方案，涵盖 VAPOR 全息仪表盘、Pro HUD 竞技座舱以及基于 LBS 的 AR 能量舱（彩蛋）路书社交系统。
  • A (Action)：使用 Uni-app (Vue3 + Vite) 框架，设计 Custom Glassmorphism 拟态玻璃视觉系统，编写 LBS 战术雷达引擎、WebCamera 模拟器组件，并实现了离线路书与 360° 全景传送等多类数字能量舱彩蛋交互。
  • R (Result)：构建了具备强烈赛博科幻感的高交互小程序原型，高度契合品牌硬核极客调性，为品牌后续发力骑行数字化社群运营奠定了扎实的设计底座。

• 🔍 宇宙电动：骑行 App 竞品分析与数字化定位

  • S (Situation)：市面上现有骑行 App（如黑鸟单车、际刻骑行）多为纯记录工具，缺乏与硬件的深度耦合；而传统车企（如捷安特）专属 App 工业感过重，不契合 E-Bike 年轻极客群体的科技与情感需求。
  • T (Task)：对骑行 App 市场和重点竞品进行多维度解构，寻找品牌数字化突围路径，为 Planet Between 探索硬核、有趣的差异化产品定位。
  • A (Action)：分析黑鸟单车、捷安特等 5+ 款主流与传统骑行软件的交互模式与视觉局限性，提炼出以 “Cyber-Noir 硬核” 与 “AR 能量舱社交” 为主导的数字化体验方案。
  • R (Result)：明确了“不仅是工具，更是品牌交互中枢与极客社群”的数字生态定位，直接推演并输出了 Planet Between 智慧骑行小程序的交互原型。